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Introducción a Python para finanzas
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Desarrolla habilidades en Python para mejorar tu carrera financiera: listas, arrays y visualización de datos.
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Desarrolla habilidades en Python para mejorar tu carrera financiera: listas, arrays y visualización de datos.
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Aprende sobre modelización financiera en Excel, incluyendo flujo de caja, análisis de escenarios, valor temporal y presupuesto de capital.
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Aprende a realizar análisis financieros en Power BI o aplica cualquier conocimiento financiero con las visualizaciones de datos de Power BI.
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Amplía tus conocimientos de Python para finanzas aprendiendo a utilizar datetime, declaraciones if, DataFrames y mucho más.
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Aprende estructuras de datos esenciales, como listas y marcos de datos, y aplica esos conocimientos directamente a ejemplos financieros.
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
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Aprende los conceptos financieros más básicos utilizando Python y NumPy.
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Aprende a preparar datos para solicitudes de crédito y a aplicar machine learning y reglas para mejorar la seguridad y la rentabilidad.
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Aprende a implementar estrategias de trading personalizadas en Python, a realizar pruebas retrospectivas y a evaluar su rendimiento.
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Aprende sobre la gestión del riesgo, el valor en riesgo y mucho más, en un contexto aplicado a la crisis financiera de 2008 con Python.
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Utilizarás técnicas de gestión de ingresos netos en Excel para una empresa de bienes de consumo de rápida rotación.
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En este curso, aprenderás a importar y gestionar datos financieros en Python utilizando diversas herramientas y fuentes.
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Aprende habilidades matemáticas esenciales para las finanzas con ejercicios prácticos en Excel y ejemplos del mundo real.
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Aprende a crear un panel gráfico con Google Sheets para realizar un seguimiento del rendimiento de los valores financieros.
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Aprende a calcular medidas significativas de riesgo y rendimiento, y a compilar un portafolio óptimo para el equilibrio deseado entre riesgo y rentabilidad.
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Aprende conceptos financieros clave como inversión de capital, WACC y valor para los accionistas.
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Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
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Aprende modelos empresariales básicos, como flujos de caja, inversiones, anualidades, amortización de préstamos y más con Google Sheets.
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In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
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Aprende cómo funcionan las fechas en R y explora el mundo de las sentencias if, los bucles y las funciones utilizando ejemplos financieros.
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Aprende sobre los modelos GARCH, cómo implementarlos y calibrarlos en datos financieros, desde acciones hasta divisas.
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Aplica tus conocimientos de finanzas y R para realizar pruebas retrospectivas, analizar y optimizar portafolios financieros.
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Analiza estados financieros con Python. Calcula ratios, evalúa la salud financiera, gestiona valores perdidos y presenta un análisis.
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Aprende a valorar empresas con aplicaciones reales y casos prácticos utilizando flujos de caja descontados (DCF).
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Aplica el análisis financiero en KNIME con datos del mundo real, mejorando tus habilidades en la preparación de datos y el flujo de trabajo.
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Trabajar con series de rentabilidad de factores de riesgo, estudiar sus propiedades empíricas y realizar estimaciones del valor en riesgo.
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Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
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Especificar y ajustar modelos GARCH para pronosticar la volatilidad variable en el tiempo y el valor en riesgo.
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Asume el papel de director financiero y aprende a asesorar a un consejo de administración sobre métricas clave mientras elaboras una previsión financiera.
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Aprende a acceder a datos financieros desde archivos locales y fuentes de Internet.
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La ciencia de datos es un área de especialización centrada en la obtención de información a partir de los datos. Mediante el uso de habilidades de programación, métodos científicos y algoritmos, entre otros, los científicos de datos analizan la información para generar conclusiones prácticas.
Tendrás que aprender un lenguaje de programación como Python o R y dominar los principios de las matemáticas y la estadística. También es esencial conocer los métodos de análisis de datos y las herramientas de ciencia de datos. Hay muchas formas de aprender esta disciplina: además de la formación reglada, como una carrera o estudios universitarios, existen muchos otros recursos que te permiten aprender a tu ritmo. Aparte de los cursos online y los tutoriales, tienes a tu disposición libros, vídeos y mucho más.
Además de conocimientos de matemáticas y estadística, los científicos de datos necesitan habilidades de programación en lenguajes como Python, R y SQL. Asimismo, la ciencia de datos requiere capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, conocimientos de visualización de datos, preparación de datos y gestión de bases de datos. También resulta muy útil contar con competencias en machine learning y aprendizaje profundo.
En el ámbito profesional, casi cualquier sector puede utilizar la ciencia de datos en cierta medida. Las organizaciones sanitarias la emplean para detectar y curar enfermedades, mientras que las empresas financieras la usan para detectar y prevenir el fraude. Todo tipo de sectores aplican la ciencia de datos al marketing, por ejemplo, para crear sistemas de recomendación y analizar la pérdida de clientes.
Sí, la ciencia de datos se encuentra entre los sectores de más rápido crecimiento en los EE. UU. y en todo el mundo. También es una de las carreras mejor pagadas que existen. Según datos de Payscale, los científicos de datos con experiencia ganan una media de 97 609 USD y tienen un índice de satisfacción de cuatro estrellas sobre cinco en Estados Unidos.
Hay algunos aspectos a considerar. En primer lugar, el acceso a las titulaciones en ciencias de datos puede ser competitivo, ya que a menudo exigen altas calificaciones constantes. Asimismo, muchas de las habilidades requeridas para la ciencia de datos requieren mucho estudio y paciencia. Dominar todos los fundamentos necesarios puede llevar varios meses, así como mucha experiencia práctica para conseguir un puesto de nivel inicial.
Sí, necesitarás algo de experiencia en programación en lenguajes como Python, R, SQL, Java y C/C++. Sin embargo, debido a su sintaxis relativamente simple, Python suele ser el lenguaje de programación preferido entre los principiantes.
Para una persona sin experiencia previa en programación ni formación matemática, normalmente se necesitan de 7 a 12 meses de estudios intensivos para alcanzar el nivel de un científico de datos principiante. Sin embargo, es importante recordar que aprender solo los fundamentos teóricos de la ciencia de datos puede no convertirte en un verdadero científico de datos.
Una vez que domines los fundamentos de la ciencia de datos, podrás especializarte en una variedad de áreas, incluido el machine learning, la inteligencia artificial, el análisis de big data, el análisis e inteligencia empresarial, la minería de datos y más.
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