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Machine Learning para Finanzas

Recopila, organiza y usa datos para realizar análisis financieros avanzados con algoritmos, técnicas y herramientas estadísticas.
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Sobre el programa

Nuestro curso de Machine Learning para Finanzas de ocho semanas se centra en la recopilación, organización y uso de datos para realizar análisis financieros avanzados con algoritmos, técnicas y herramientas estadísticas. Durante el curso, tendrás la oportunidad de aprender con casos de estudio y ejemplos de la vida real, lo que te brindará la oportunidad de aplicar de manera práctica la teoría enseñada en modelos financieros.

El programa te ayudará a:

  • Analizar estadísticas y probabilidad, y aplicar conceptos básicos de estadística en las finanzas
  • Comprender qué es la regresión lineal y cuándo usarla, y aprender a aplicar métricas de regresión lineal a un modelo
  • Realizar modelos más rigurosos, agregando elementos como la división de entrenamiento/prueba y la validación cruzada
  • Probar un modelo y comprender por qué es particularmente importante para las finanzas
  • Utilizar la simulación para solventar un problema de asignación de carteras
  • Mantener conversaciones profesionales sobre varios temas avanzados de machine learning financiero

Tras completar el programa, serás capaz de:

  • Comprender y analizar las estadísticas y la probabilidad
  • Realizar análisis exploratorios de datos en Python/Pandas
  • Observar el rendimiento de un modelo
  • Definir el riesgo en las finanzas
Solicitar información
https://online.professional.uchicago.edu/es/info-typ/fnb-dfa-infotyp/
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Career Outlook

$11B

El tamaño previsto del mercado de análisis financiero para 2026

11.2%

El porcentaje pronosticado de la tasa de crecimiento anual compuesto de la industria financiera desde 2021 hasta 2026

  • Accountant
  • Asset/Wealth Manager
  • CFO
  • Commercial Banker
  • Economist
  • Finance Manager
  • Financial Advisor
  • Financial Analyst
  • Investment Banker
 
 

Conoce a tus instructores

Lara Kattan, MPP
Lara Kattan, MPPMachine Learning for Finance, the University of Chicago
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Lara Kattan es profesora de data science y redactora de planes de estudios. Actualmente, está desarrollando un plan para instituciones como la Universidad de Chicago y para nuevas iniciativas de aprendizaje de data science. Antes de embarcarse en el desarrollo de su profesión actual, fue consultora de riesgos en McKinsey & Co. Cuenta con un master de la Universidad de Chicago en políticas públicas enfocadas en la econometría, y se licenció en economía y ciencias políticas en Northwestern. Kattan no para de aprender y está cursando un master en Ciencias de la Computación y otro de matemáticas en la Universidad DePaul.

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El enfoque de la Universidad de Chicago para aprender online

Nuestros programas de formación online se han creado teniendo en cuenta tus necesidades específicas. Estos programas combinan el aprendizaje remoto con sesiones interactivas en directo, con las que conseguirás fortalecer tus habilidades directivas mientras le sacas el máximo partido a tu tiempo.

Gracias a nuestras sesiones en directo, tendrás la oportunidad de interactuar con el Faculty de la Universidad de Chicago, así como con tus compañeros de clase, lo que te dará la oportunidad de hacer crecer tu red profesional.

«Involucrando directamente a los estudiantes en el reto de conseguir los datos adecuados y explorar las soluciones potenciales, les estamos dotando de las habilidades fundamentales necesarias para ofrecer resultados tangibles a los clientes»

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