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Inicio 4 June 2026 19:29

Fin 4 June 2026

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Análisis de Inversiones con Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

Aprovecha rigurosamente Python, la ciencia de datos y las técnicas de PLN para el análisis de sentimiento y análisis financiero | Finanzas Fundamentales
via Udemy

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12 hours 32 minutes

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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
  • Panorama de los Mercados Financieros e Instrumentos
    Técnicas Tradicionales de Análisis de Inversiones
  • Fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Comprender el PLN y sus Aplicaciones
    Técnicas Clave de PLN: Tokenización, Lematización, Etiquetado POS
  • Fundamentos del Análisis de Sentimientos
  • Introducción al Análisis de Sentimientos
    Indicadores de Sentimiento y su Impacto en los Mercados
  • Python para PLN
  • Configuración de Python para PLN
    Bibliotecas Esenciales de Python: NLTK, spaCy, TextBlob
  • Construcción de Modelos de Análisis de Sentimientos
  • Preprocesamiento de Datos Textuales
    Técnicas de Extracción de Características
    Construcción y Evaluación de Modelos de Sentimiento
  • Aplicación del Análisis de Sentimientos a Datos Financieros
  • Extracción de Sentimiento Financiero de Noticias y Redes Sociales
    Estudio de Caso: Análisis de Sentimientos en Titulares de Mercado
  • Validación de Hipótesis de Inversión con Sentimientos
  • Estrategias de Simulación Escritural utilizando Puntuaciones de Sentimiento
    Métodos de Validación Estadística
  • Técnicas Avanzadas de PLN en Finanzas
  • Reconocimiento de Entidades Nombradas para Entidades Financieras
    Modelado de Temas para Información Financiera
  • Implementación de una Estrategia de Inversión Basada en Sentimientos de Principio a Fin
  • Combinando Técnicas de PLN para Decisiones de Inversión
    Gestión de Carteras con Datos de Sentimiento
  • Consideraciones y Limitaciones Éticas
  • Sesgo y Equidad en Modelos de Sentimiento
    Comprender y Mitigar Riesgos
  • Proyecto Final
  • Desarrollo de un Informe Integral de Análisis de Inversión Basado en Sentimientos

Impartido por

Fervent #LearnWithDistinction and Support from Fervent


Materias

Data Science