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CURSO DE PROGRAMACIÓN Y GESTIÓN DE DATOS EN PYTHON PARA BANCA Y FINANZAS

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¿Qué aprenderás en este curso?

  • Manejar datos financieros desde APIs, archivos o scraping con Pandas y automatizar procesos. Analizar inversiones, evaluar riesgos crediticios y valorar activos como bonos, acciones y derivados. Construir modelos predictivos con regresiones, redes neuronales y técnicas de machine learning. Automatizar reportes y extraer datos con técnicas de Web Scraping para análisis financiero en tiempo real.

Publico objetivo

  • Este curso está dirigido a:

    • Profesionales del sistema financiero, banca de inversión, seguros y análisis de riesgos.
    • Economistas, ingenieros y contadores que desean aplicar programación a la toma de decisiones financieras.
    • Estudiantes avanzados de finanzas, economía o data science que busquen aplicar Python en contextos reales.
    • Consultores y técnicos financieros que necesitan automatizar procesos o construir modelos analíticos.

Resultados esperados

  • Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

    • Uso fluido de Python para manipular, analizar y visualizar datos financieros.
    • Modelos robustos para evaluación de inversiones, valoración de activos y scoring crediticio.
    • Capacidad de automatizar tareas financieras con Web Scraping y programación avanzada.
    • Preparación para aplicar ciencia de datos en problemas reales del sector bancario y financiero.
  1. Introducción a Python y Herramientas
  • Instalación y bibliotecas clave: NumPy, Pandas, Matplotlib.
  • Uso de Google Colab y Jupyter Notebook para análisis financiero.
  1. Fundamentos de Python
  • Comandos básicos, ejecución de celdas y scripts.
  • Estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios.
  • Manejo de errores y documentación en código.
  1. Manejo de Datos Financieros
  • Importación de datos: Yahoo Finance, APIs, CSV y Excel.
  • Limpieza y transformación de datos: faltantes, outliers, formatos.
  1. Evaluación de Inversiones
  • Flujo de caja descontado (FCD): VAN, TIR, análisis de sensibilidad.
  • CAPM y WACC como herramientas de valoración.
  1. Análisis de Estados Financieros
  • Balance general, estado de resultados y flujo de efectivo.
  • Ratios financieros: liquidez, solvencia, rentabilidad.
  1. Valoración de Activos Financieros
  • Acciones: descuento de flujos de caja y múltiplos.
  • Bonos: duración, convexidad y curvas de rendimiento.
  • Derivados: modelo Black-Scholes, Monte Carlo.
  1. Modelización y Pronósticos
  • Regresión lineal y logística.
  • Introducción a Machine Learning y redes neuronales.
  1. Análisis de Riesgo Crediticio
  • Credit scoring y probabilidad de incumplimiento.
  • Cálculo de pérdida esperada y exposición al riesgo.
  1. Web Scraping
  • Extracción de datos financieros.
  • Automatización de tareas de scraping.
  • Almacenamiento y análisis de datos recolectados.
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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