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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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5% de bonificación si te registras esta semana

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:

  • Aplicar conceptos básicos de estadística y probabilidad a las finanzas
  • Entender qué es el análisis exploratorio de datos y cómo realizarlo con Python y Pandas
  • Diseñar nuevas características y funciones a partir de datos existentes
  • Comprender cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático no supervisado y cuándo pueden ser útiles
  • Utilizar la simulación para resolver problemas de riesgo y asignación de carteras y responder a cuestiones financieras
  • Obtener una credencial de la Universidad de Chicago y formar parte de la red UChicago
  • 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

$

74

k

es el salario base anual medio de un analista financiero en Estados Unidos.

Fuente: Glassdoor

$43B

es el valor previsto del mercado de análisis financiero para 2030.

Fuente: Global Market Insights

15

%

tasa de crecimiento anual compuesta proyectada de la industria de análisis financiero de 2022 a 2030.

Fuente: Global Market Insights

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

Conoce a tus instructores​

Lara Kattan, MPP

Data Science Educator and Curriculum Writer

Lara Kattan imparte clases en la Escuela de Negocios de la Universidad de Chicago Booth y en plataformas de aprendizaje de ciencia de datos. Anteriormente, fue consultora en McKinsey y EY. Es licenciada en políticas públicas con especialización en econometría por la Universidad de Chicago.

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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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