Introducción a Python para finanzas
Aprende a utilizar Python para el análisis financiero con habilidades básicas, como listas, visualización de datos y matrices.
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Descripción del curso
El sector financiero utiliza Python ampliamente para el análisis cuantitativo, desde la comprensión de la dinámica de las operaciones hasta los sistemas de gestión de riesgos. Este curso te mostrará cómo analizar tus datos financieros desarrollando tus conocimientos de Python.
El primer capítulo explica cómo Python y las finanzas van de la mano. A continuación, aprenderás los conceptos básicos de Python, como imprimir resultados, realizar cálculos, comprender los tipos de datos y crear variables.
A continuación, cubrirás las listas y matrices en Python, explorando cómo puedes utilizarlas para trabajar con datos. Utilizarás los paquetes NumPy y Matplotlib para manipular y visualizar datos.
Por último, terminarás el curso realizando un análisis financiero en Python sobre un conjunto de datos de S&P 100. Aquí aplicarás tus conocimientos de Python para filtrar listas, resumir datos sectoriales, trazar ratios precio-beneficio en histogramas, visualizar tendencias financieras e identificar valores atípicos.
Al final del curso, tendrás confianza en tus conocimientos básicos de Python y en tus habilidades prácticas de análisis financiero. Estos conocimientos y habilidades son muy valorados en el sector financiero para resolver problemas de finanzas cuantitativas. Este curso forma parte de nuestro programa Fundamentos de finanzas en Python, que es perfecto para quienes deseen profundizar en Python para las finanzas.
El primer capítulo explica cómo Python y las finanzas van de la mano. A continuación, aprenderás los conceptos básicos de Python, como imprimir resultados, realizar cálculos, comprender los tipos de datos y crear variables.
A continuación, cubrirás las listas y matrices en Python, explorando cómo puedes utilizarlas para trabajar con datos. Utilizarás los paquetes NumPy y Matplotlib para manipular y visualizar datos.
Por último, terminarás el curso realizando un análisis financiero en Python sobre un conjunto de datos de S&P 100. Aquí aplicarás tus conocimientos de Python para filtrar listas, resumir datos sectoriales, trazar ratios precio-beneficio en histogramas, visualizar tendencias financieras e identificar valores atípicos.
Al final del curso, tendrás confianza en tus conocimientos básicos de Python y en tus habilidades prácticas de análisis financiero. Estos conocimientos y habilidades son muy valorados en el sector financiero para resolver problemas de finanzas cuantitativas. Este curso forma parte de nuestro programa Fundamentos de finanzas en Python, que es perfecto para quienes deseen profundizar en Python para las finanzas.
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Fundamentos de Finanzas en Python
Ir a la pista- 1
Bienvenido a Python
GratuitoEste capítulo es una introducción a los conceptos básicos de Python, incluyendo cómo nombrar variables y diversos tipos de datos en Python.
Te damos la bienvenida a Python para finanzas50 xp¿Por qué podrías utilizar Python en finanzas?50 xpEjecutar código frente a enviar respuesta100 xpComentarios y variables50 xpImpresión del resultado100 xpBúsqueda de los ingresos medios100 xpTipos de datos50 xpCreación de variables100 xpDeterminación de tipos100 xpValores booleanos en Python100 xpCombinación de tipos de datos100 xp - 2
Listas
Este capítulo presenta las listas en Python y cómo pueden utilizarse para trabajar con datos.
Listas50 xpCreación de listas en Python100 xpIndexación de elementos de lista100 xpCorte de varios elementos de lista100 xpListas anidadas50 xpAlmacenar una lista anidada100 xpCrear un subconjunto de una lista anidada100 xpMétodos y funciones de listas50 xpExploración de métodos y funciones de listas100 xpUso de métodos de listas para añadir datos100 xpBúsqueda de acciones con precio máximo100 xp - 3
Matrices en Python
Este capítulo presenta los paquetes en Python, concretamente el paquete NumPy y cómo puede utilizarse eficazmente para manipular matrices.
Matrices50 xpCrear una matriz100 xpOperaciones con elementos de matrices100 xpCreación de subconjuntos de elementos de una matriz100 xpMatrices y funciones 2D50 xpCreación de una matriz 2D100 xpCreación de subconjuntos de matrices 2D100 xpCálculo de estadísticas de matriz100 xpGeneración de una secuencia de números100 xpUso de matrices para el análisis50 xp¿Quién está por encima de la media?100 xp¿Quién se dedica a la sanidad?100 xp - 4
Visualización en Python
En este capítulo, conocerás el paquete Matplotlib para crear gráficos de líneas, gráficos de dispersión e histogramas.
Visualización en Python50 xpImportación de matplotlib y pyplot100 xpAdición de etiquetas y títulos a los ejes100 xpVarias líneas en el mismo gráfico100 xpDiagramas de dispersión100 xpHistogramas50 xp¿Cuáles son las aplicaciones de los histogramas en finanzas?50 xp¿Los datos están distribuidos normalmente?100 xpComparación de dos histogramas100 xpAdición de una leyenda100 xp - 5
Caso práctico del S&P 100
En este capítulo, tendrás la oportunidad de aplicar todas las técnicas que has aprendido en el curso sobre los datos del S&P 100.
Introducción al conjunto de datos50 xpListas100 xpMatrices y NumPy100 xpUna perspectiva más detallada de los sectores50 xpFiltrado de matrices100 xpResumen de datos del sector100 xpCrear un gráfico de las proporciones P/E100 xpVisualización de tendencias50 xpHistograma de proporciones P/E100 xpIdentificar el valor atípico50 xpNombrar el valor atípico100 xp
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Adina Howe
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Assistant Professor and Data Scientist
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