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Inicio 4 June 2026 19:29
Fin 4 June 2026
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Resumen
Say hello to Sentiment Based Investment Analysis done right. Leverage the power of Natural Language Processing (NLP) techniques to exploit Sentiment for Financial Analysis / Investment Analysis (with Python), while rigorously validating your hypothesis.
Programa
- Introducción al Análisis de Inversiones
- Fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural
- Fundamentos del Análisis de Sentimientos
- Python para PLN
- Construcción de Modelos de Análisis de Sentimientos
- Aplicación del Análisis de Sentimientos a Datos Financieros
- Validación de Hipótesis de Inversión con Sentimientos
- Técnicas Avanzadas de PLN en Finanzas
- Implementación de una Estrategia de Inversión Basada en Sentimientos de Principio a Fin
- Consideraciones y Limitaciones Éticas
- Proyecto Final
Panorama de los Mercados Financieros e Instrumentos
Técnicas Tradicionales de Análisis de Inversiones
Comprender el PLN y sus Aplicaciones
Técnicas Clave de PLN: Tokenización, Lematización, Etiquetado POS
Introducción al Análisis de Sentimientos
Indicadores de Sentimiento y su Impacto en los Mercados
Configuración de Python para PLN
Bibliotecas Esenciales de Python: NLTK, spaCy, TextBlob
Preprocesamiento de Datos Textuales
Técnicas de Extracción de Características
Construcción y Evaluación de Modelos de Sentimiento
Extracción de Sentimiento Financiero de Noticias y Redes Sociales
Estudio de Caso: Análisis de Sentimientos en Titulares de Mercado
Estrategias de Simulación Escritural utilizando Puntuaciones de Sentimiento
Métodos de Validación Estadística
Reconocimiento de Entidades Nombradas para Entidades Financieras
Modelado de Temas para Información Financiera
Combinando Técnicas de PLN para Decisiones de Inversión
Gestión de Carteras con Datos de Sentimiento
Sesgo y Equidad en Modelos de Sentimiento
Comprender y Mitigar Riesgos
Desarrollo de un Informe Integral de Análisis de Inversión Basado en Sentimientos
Impartido por
Fervent #LearnWithDistinction and Support from Fervent
Materias
Data Science