Certificado Profesional: Análisis de Datos y Analítica Financiera

Resumen

Análisis de Datos Financieros, Análisis Estadístico en Finanzas, Análisis de Datos del Mercado Financiero, Analytics de Datos en Finanzas. Qué aprenderás:

Análisis de Datos Recolección y Adquisición de Datos Introducción a Yahoo Finance, Alpha Vantage, y Quandl Correlación y Covarianza en Conjuntos de Datos Financieros Detección de Anomalías del Mercado a través del Análisis de Datos Predicción de Precios de Acciones con Modelos de Regresión Técnicas de Clustering para la Segmentación de Mercados Toma de Decisiones Basada en Datos.

Bienvenido al curso:

Certificado Profesional:

Análisis de Datos Financieros y Analytics por MTF Institute Curso proporcionado por MTF Institute of Management, Technology and Finance MTF es el instituto global educativo y de investigación con sede central en Lisboa, Portugal, enfocado en la educación híbrida (presencial y online) de negocios y profesiones en áreas:

Negocios y Administración, Ciencia y Tecnología, Banca y Finanzas. El centro de I+D de MTF está enfocado en actividades de investigación en áreas:

Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos, Big Data, WEB3, Blockchain, Criptomonedas y Activos Digitales, Metaversos, Transformación Digital, Fintech, Comercio Electrónico, Internet de las Cosas.

MTF es el socio oficial de:

IBM, Intel, Microsoft, miembro de la Cámara de Comercio e Industria Portuguesa. MTF está presente en 216 países y ha sido elegido por más de 730 000 estudiantes.

Autor del curso:

La Dra. Alex Amoroso es una profesional experimentada con un rico trasfondo en la academia y la industria, especializada en metodologías de investigación, formulación de estrategias y desarrollo de productos.

Con un Doctorado de la Escuela de Ciencias Sociales y Políticas en Lisboa, Portugal, donde fue galardonada con distinción y honor por su investigación ejemplar, Alex Amoroso aporta una gran cantidad de conocimientos y experiencia. Además de sus estudios doctorales, la Sra.

Amoroso ha servido como profesora invitada, impartiendo cursos a una amplia gama de estudiantes desde nivel de pregrado hasta estudiantes de negocios de cursos profesionales y ejecutivos. Actualmente, en EIMT en Zúrich, Suiza, enseña a estudiantes de doctorado, ofreciendo instrucción avanzada en diseño y metodologías de investigación, y en MTF Institute, la Sra.

Amoroso lidera el ámbito académico del Desarrollo de Productos. En sinergia entre experiencia académica y empresarial, la Sra.

Amoroso ha alcanzado altos resultados en su carrera, liderando actividades de I+D, desarrollo de productos, desarrollo estratégico, actividades de análisis de mercado en una amplia gama de empresas. Ha implementado las mejores prácticas del mercado en industrias desde la Banca y Finanzas, hasta PropTech, Consultoría e Investigación, e Innovadores Startups.

La extensa producción científica de Alex Amoroso incluye numerosos artículos publicados en revistas de renombre, así como presentaciones orales y carteles en conferencias internacionales. Sus hallazgos de investigación han sido presentados en instituciones de prestigio como la Escuela de Ciencias Políticas y Sociales y la Conferencia Stressed Out en UCL, entre otros.

Con una pasión por la colaboración interdisciplinaria y un compromiso con impulsar cambios positivos, Alex Amoroso está dedicada a empoderar a los estudiantes y profesionales para el uso de metodologías de vanguardia para alcanzar la excelencia en el mundo global de los negocios. Certificado Profesional:

Análisis de Datos Financieros y Analytics Descripción general del curso:

Este programa integral de certificado profesional te equipa con las habilidades y conocimientos esenciales para sobresalir en el campo en rápida evolución del análisis y analytics de datos financieros.

Desde técnicas de análisis de datos fundamentales hasta modelado financiero avanzado y toma de decisiones, este curso proporciona una experiencia de aprendizaje robusta a través de conceptos teóricos y ejercicios prácticos. Resultados clave de aprendizaje:

Domina habilidades fundamentales de análisis de datos:

Aprende los fundamentos del análisis de datos, incluyendo la recolección de datos, limpieza, preparación, análisis exploratorio de datos (EDA), análisis estadístico y visualización de datos.

Desarrolla competencia en herramientas esenciales:

Adquiere experiencia práctica con herramientas estándar de la industria como Excel, SQL, Python, R y Tableau para manipulación, análisis y visualización de datos. Comprende la toma de decisiones basada en datos (DBDM):

Explora los principios y aplicaciones de DBDM, incluyendo análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

Especialízate en el análisis de datos financieros:

Profundiza en los detalles de los datos financieros, incluyendo sus tipos, fuentes y técnicas de análisis. Aplica modelos y pronósticos financieros:

Aprende a construir modelos financieros, realizar pronósticos de series temporales y utilizar aprendizaje automático para la predicción financiera.

Gestiona el riesgo financiero y optimización de carteras:

Entiende conceptos de riesgo y retorno, aplica la teoría moderna de carteras (MPT) y optimiza carteras utilizando Python y simulaciones de Monte Carlo. Adquiere habilidades de SQL para obtención de datos financieros:

Domina SQL para extraer, manipular y analizar datos financieros de bases de datos.

Construye un sólido portafolio de analista de datos:

Aprende a demostrar tus habilidades y experiencia a empleadores potenciales. Navega el mercado laboral:

Obtén información sobre el desarrollo profesional y las tendencias actuales del mercado laboral en análisis de datos y finanzas.

Comprende la privacidad de datos y ética:

Aprende sobre la importancia del manejo ético de datos y consideraciones de privacidad. Estructura del curso:

El curso se divide en cuatro secciones principales, cada una construyendo sobre la anterior:

Sección 2:

Análisis de datos (Fundamentos):

Cubre los principios fundamentales del análisis de datos, incluyendo recolección de datos, limpieza, EDA, análisis estadístico, visualización de datos, análisis predictivo e interpretación de datos.

Se enfoca en construir una base sólida en metodologías de análisis de datos. Incluye discusiones sobre la privacidad de datos, ética y herramientas para el análisis de datos.

También se cubre el desarrollo profesional y construcción de portafolio. Sección 3:

Experiencia práctica:

Proporciona experiencia práctica con herramientas esenciales de análisis de datos:

Excel, SQL (SQLite), Python, R y Tableau.

Incluye ejercicios prácticos y proyectos para reforzar los conceptos aprendidos. Se enfoca en la aplicación práctica del conocimiento teórico aprendido.

Sección 4:

Toma de decisiones basada en datos (DBDM):

Explora la aplicación del análisis de datos en procesos de toma de decisiones. Cubre varios tipos de análisis (descriptivo, diagnóstico, predictivo, prescriptivo) y su papel en la toma de decisiones estratégicas.

Explora la cultura impulsada por datos dentro de las organizaciones. Sección 12:

Análisis de datos en finanzas (Especialización):

Se enfoca en las aplicaciones específicas del análisis de datos dentro de la industria financiera.

Cubre fuentes de datos financieros, tipos y técnicas de análisis. Explora modelado financiero, pronósticos, gestión de riesgos y optimización de carteras.

Incluye instrucción en profundidad del uso de herramientas como Python dentro del sector financiero. Incluye el uso de SQL para la recuperación de datos financieros.

Quién debe inscribirse:

Aspiring financial analysts and data analysts. Profesionales de finanzas que quieran mejorar sus habilidades de análisis de datos.

Individuos interesados en hacer la transición a una carrera en analytics de datos financieros. Cualquier persona que busque obtener una comprensión integral de la toma de decisiones basada en datos en finanzas.

Este curso proporciona un camino de aprendizaje estructurado y completo, empoderándote con las habilidades y el conocimiento necesario para tener éxito en el dinámico campo del análisis y analytics de datos financieros. El análisis de datos es el proceso de recolectar, limpiar y organizar datos para descubrir patrones, ideas y tendencias que puedan ayudar a individuos y organizaciones a tomar decisiones informadas.

Implica examinar datos en bruto para encontrar respuestas a preguntas específicas, identificar posibles problemas o descubrir oportunidades de mejora. Los analistas de datos transforman datos en bruto en conocimientos accionables para ayudar a las organizaciones a mejorar operaciones, estrategias y experiencias del cliente.

Las habilidades básicas incluyen análisis estadístico, pensamiento crítico, visualización de datos y dominio de herramientas como Excel, SQL, Python y Tableau. Aprender habilidades de análisis de datos es crucial para el desarrollo profesional en el mundo impulsado por los datos de hoy, tanto para posiciones profesionales como para gerentes de todos los niveles.

El análisis de datos en finanzas implica el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos financieros para descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Aquí tienes un resumen:

¿Qué es el Análisis de Datos en Finanzas?

Extracción de Perspectivas:

Implica usar técnicas estadísticas y computacionales para identificar patrones, tendencias y anomalías dentro de los datos financieros. Esto puede incluir analizar precios históricos de acciones, estados financieros, tendencias de mercado, comportamiento del cliente y evaluaciones de riesgo.

Apoyo a la Toma de Decisiones:

El objetivo es proporcionar a los profesionales financieros conocimientos basados en datos que puedan informar decisiones estratégicas relacionadas con inversiones, gestión de riesgos, pronósticos y eficiencia operativa. Aplicaciones Clave:

Gestión de Riesgos:

Evaluación y mitigación de riesgos financieros.

Detección de Fraude:

Identificación de patrones sospechosos en transacciones financieras. Análisis de Inversiones:

Evaluación de oportunidades de inversión potenciales.

Pronóstico Financiero:

Predicción del desempeño financiero futuro. Análisis de Desempeño:

Evaluación de la salud financiera de una empresa.

Importancia para las Empresas:

Mejora en la Toma de Decisiones:

El análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en datos concretos en lugar de en la intuición. Esto lleva a pronósticos más precisos, mejor gestión de riesgos y estrategias financieras optimizadas.

Eficiencia Mejorada:

Al analizar datos financieros, las empresas pueden identificar áreas de mejora en sus operaciones y agilizar procesos. Esto puede resultar en ahorros de costos y aumento de productividad.

Ventaja Competitiva:

Las empresas que aprovechan efectivamente el análisis de datos pueden obtener una ventaja competitiva al identificar tendencias del mercado, comprender el comportamiento del cliente y optimizar sus estrategias financieras. Mitigación de Riesgos:

El análisis de datos permite a las empresas ser proactivas en la identificación y mitigación de riesgos financieros, protegiendo los activos de la empresa.

Prevención de Fraude:

El análisis de datos es una herramienta clave para encontrar patrones en datos que indiquen actividades fraudulentas. Importancia para la Carrera de los Gerentes:

Mejora en Habilidades de Toma de Decisiones:

Los gerentes con habilidades de análisis de datos están mejor capacitados para tomar decisiones informadas, lo que puede llevar al avance en su carrera.

Incremento del Valor para los Empleadores:

En el mundo actual impulsado por datos, las empresas valoran altamente a los gerentes que pueden analizar datos financieros y extraer conocimientos significativos. Mejoras en Habilidades de Resolución de Problemas:

El análisis de datos ayuda a los gerentes a desarrollar fuertes habilidades de resolución de problemas, esenciales para el éxito en cualquier rol de liderazgo.

Mayor Comprensión del Desempeño Financiero:

El análisis de datos permite a un gerente obtener una comprensión más profunda de la salud financiera del negocio para el que trabajan. Avance Profesional:

La capacidad para utilizar herramientas y técnicas de análisis de datos hace de un gerente un activo más valioso para una empresa, aumentando por lo tanto la probabilidad de avance profesional.

En esencia, el análisis de datos en finanzas es una herramienta crítica tanto para empresas como para gerentes, permitiéndoles navegar por las complejidades del mundo financiero y tomar decisiones informadas que impulsan el éxito.

Programa de estudio

• **Introducción al Análisis de Datos Financieros**
Visión General de los Mercados e Instrumentos Financieros
Fuentes y Tipos Clave de Datos Financieros
Rol del Análisis de Datos en Finanzas
• **Fundamentos del Análisis de Datos en Finanzas**
Métodos Estadísticos para Datos Financieros
Limpieza y Preprocesamiento de Datos
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
• **Visualización de Datos Financieros**
Principios de Visualización Efectiva de Datos
Herramientas para Visualizar Datos Financieros
Estudios de Caso en Visualización de Datos Financieros
• **Análisis de Series Temporales Financieras**
Introducción a los Datos de Series Temporales
Descomposición y Tendencias de Series Temporales
Métodos de Pronóstico para Series Temporales Financieras
• **Gestión de Riesgos y Finanzas Cuantitativas**
Conceptos de Riesgo en Finanzas
Modelos para la Evaluación de Riesgos
Estudios de Caso en Gestión de Riesgos
• **Aprendizaje Automático en Finanzas**
Introducción a los Conceptos de Aprendizaje Automático
Aplicaciones de la IA en Finanzas
Construcción de Modelos Predictivos para Análisis Financiero
• **Tecnologías de Big Data para Finanzas**
Comprensión de Big Data en el Sector Financiero
Herramientas y Tecnologías para Análisis de Big Data
Estudios de Caso en Análisis de Big Data para Finanzas
• **Análisis de Estados Financieros (FSA)**
Introducción a los Estados Financieros
Técnicas para el FSA
Análisis Predictivo usando Ratios Financieros
• **Consideraciones Éticas en el Análisis de Datos Financieros**
Asuntos Regulatorios y de Cumplimiento
Prácticas Éticas de Datos en Finanzas
Estudios de Caso sobre Ética en Análisis Financiero
• **Proyecto Final**
Planificación y Propuesta del Proyecto
Recopilación y Análisis de Datos
Presentación de Resultados e Insigths

Enseñado por

MTF Institute of Management, Technology and Finance

Asignaturas

Ciencia de Datos