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Curso

Importación y gestión de datos financieros en Python

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 2/2023

En este curso, aprenderás a importar y gestionar datos financieros en Python utilizando diversas herramientas y fuentes.

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PythonApplied Finance

5 h

16 vídeos

53 Ejercicios

4,350 XP

45,046

Certificado de logros

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Prueba para empresas

Descripción del curso

Si quieres aplicar tus nuevas habilidades de 'Python para ciencia de datos' a datos financieros reales, este curso te dará herramientas muy valiosas. Primero, aprenderás a sacar datos de Excel a pandas y a devolverlos. Luego, verás cómo descargar precios de acciones desde varias APIs en línea como Google o Yahoo! Finance, datos macro de la Reserva Federal y tipos de cambio de OANDA. Por último, aprenderás a calcular rentabilidades para distintos horizontes temporales, analizar el comportamiento por sector de las salidas a bolsa (IPOs) y calcular y resumir correlaciones.

Requisitos previos

Data Manipulation with pandas

1

Importar datos de listados bursátiles desde Excel

En este capítulo, aprenderás a importar, limpiar y combinar datos de hojas de libros de Excel en un DataFrame de pandas. También practicarás cómo agrupar datos, resumir información por categorías y visualizar el resultado usando subplots y mapas de calor. Utilizarás datos de empresas cotizadas en los mercados NASDAQ, NYSE y AMEX con información sobre el nombre de la empresa, el ticker, la última capitalización bursátil y precio, el sector o grupo industrial y el año de salida a bolsa (IPO). En el Capítulo 2, ampliarás estos datos para descargar y analizar el historial de precios de algunas de estas empresas.

Leer, inspeccionar y limpiar datos de CSV

Importar información de listados bursátiles del NASDAQ

¿Cómo corregir la importación de datos?

Lee datos con .read_csv() usando argumentos de análisis adecuados

Leer datos desde hojas de cálculo de Excel

Cargar información de listados desde una sola hoja

Carga datos de listados desde dos hojas

Combina datos de varias hojas de cálculo

Carga todos los datos de listados e itera sobre pares clave-valor de un diccionario

¿Cuántas empresas cotizan en la NYSE y el NASDAQ?

Automatiza la carga y combinación de datos desde varias hojas de Excel

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2

Importar datos financieros desde la web

Este capítulo introduce el acceso a datos en línea de Google Finance y del Federal Reserve Data Service a través de pandas DataReader. Descargarás datos, harás manipulaciones básicas, combinarás series y visualizarás los resultados.

DataReader: Accede a datos financieros en línea

Obtén datos bursátiles de una sola empresa

Visualiza la tendencia del precio de una acción

Datos económicos de la Reserva Federal

Visualiza la tendencia a largo plazo del precio del petróleo

Compara la participación laboral y las tasas de desempleo

Compara el rendimiento de bonos y acciones

Selecciona acciones y obtén datos de Yahoo! Finance

Selecciona las 5 principales empresas de consumo que cotizan en bolsa

Obtén el ticker de la mayor empresa de servicios al consumidor

Obtén la mayor empresa de consumo cotizada después de 1998

Obtén varias acciones y gestiona un MultiIndex

Obtén datos de las 3 mayores empresas financieras

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3

Resumir tus datos y visualizar el resultado

En este capítulo, aprenderás a capturar características clave de variables individuales en métricas sencillas. Así te será más fácil entender la distribución de las variables en tu conjunto de datos: ¿Qué valores son centrales o típicos en tus datos? ¿Tus datos están muy dispersos o más bien concentrados alrededor de un punto medio? ¿Hay valores atípicos? ¿Cómo es la distribución general?

Resume tus datos con estadísticos descriptivos

Enumera los países más pobres y más ricos del mundo

Ingresos globales: tendencia central

Describe la distribución de tus datos con cuantiles

Ingresos globales: Dispersión

Deciles de la distribución de renta global

Obtener todas las estadísticas

Visualiza la distribución de tus datos

Visualizar la distribución de ingresos internacionales

Tasas de crecimiento en Brasil, China y EE. UU.

Resaltar valores en la distribución

Resume variables categóricas

Empresas por sector en todos los mercados

OPVs de tecnología por año en todos los mercados

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4

Agrupar y describir tus datos por categoría

Este capítulo introduce la posibilidad de agrupar datos por una o más variables categóricas y de calcular y visualizar estadísticas de resumen para cada categoría. En el proceso, aprenderás a comparar estadísticas de empresas por sectores y por año de IPO, analizar la distribución de ingresos global a lo largo del tiempo y crear varios gráficos estadísticos con la biblioteca seaborn.

Agrupa tus datos por categoría

Mediana de la capitalización bursátil por sector

Capitalización bursátil mediana por año de salida a bolsa

Todas las estadísticas descriptivas por sector

Más formas de agregar tus datos

Valor de la empresa por mercado y sector

Calcula varias métricas por sector y mercado

Estadísticos resumidos por categoría con seaborn

Dibuja la cronología de las OPV para todos los mercados con countplot()

Mediana global de renta per cápita a lo largo del tiempo

Calcula varias métricas por sector y año de IPO

Distribuciones por categoría con seaborn

Tendencias de inflación en China, India y EE. UU.

Distribución de las tasas de inflación en China, India y EE. UU.

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