Conforme las organizaciones complejizan sus modelos de negocios, se requieren más personas con habilidades en el análisis de datos y la construcción de modelos estadísticos que faciliten la toma de decisiones financieras en escenarios con riesgo. En este curso, se presenta una visión general de los métodos de analítica en finanzas que se aplican en la actualidad. Se da primeramente, una introducción a la analítica financiera estableciendo la relación entre la transformación de datos y la generación de valor, entendiendo primeramente las diferencias entre los tipos de datos usuales para identificar modelos, técnicas y tipos de problemáticas que resuelven. Posteriormente, nos introduciremos en las series financieras, entenderás sus componentes, así como la relevancia de las diferentes métricas de error dentro de la muestra y los de pronóstico para la selección de modelos. Aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje automático y los modelos usuales en finanzas; con ello en mente, estudiaremos y aplicaremos los principios de las redes neuronales para predecir comportamientos de las series financieras. Finalmente, entenderemos las principales métricas de riesgo financiero y su relación con el rendimiento de activos. Bajo este contexto, se realizarán aplicaciones a modelos descriptivos y predictivos contemplados en modelos econométricos y de aprendizaje automático.

Analítica financiera
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Analítica financiera
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analítica de Datos en Finanzas"

Instructeur : Adriana Abrego Pérez
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104 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Entender los conceptos básicos y la importancia de los métodos estadísticos analíticos en finanzas para la toma decisiones.
Utilizar métodos descriptivos y predictivos en series de tiempo de activos financieros usando técnicas econométricas y de aprendizaje automático.
Identificar las técnicas y los modelos de valoración del riesgo para entender la relación riesgo-rentabilidad.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Financial Analysis
- Catégorie : Financial Data
- Catégorie : Risk Management
- Catégorie : Risk Analysis
- Catégorie : Risk Modeling
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Trend Analysis
- Catégorie : Advanced Analytics
- Catégorie : Market Data
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Financial Modeling
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Descriptive Analytics
- Catégorie : Financial Forecasting
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6 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Avis des étudiants
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Révisé le 7 nov. 2024
Excelentes temas para explicar el análisis de datos en finanzas, buen material del curos.
Révisé le 6 janv. 2022
Muy buen curso con casos de aplicación práctica y ejercicios para resolver
Révisé le 2 mars 2026
En genral es muy bueno en mi caso particular que estudio economia me ha ayudado con conceptos econometricos
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