Curso Especializado: Machine Learning para Finanzas
Domina el análisis financiero con técnicas avanzadas de Machine Learning, optimiza decisiones estratégicas y prepárate para liderar en un mercado en constante evolución.
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Objetivo
Las empresas modernas requieren análisis financieros impulsados por datos para obtener una perspectiva más completa y confiable, lo que les permite vincular sus operaciones diarias con la creación de valor a largo plazo, simular escenarios en tiempo real y asignar recursos de manera óptima. Este curso está diseñado para equipar a los participantes con habilidades avanzadas en la aplicación de técnicas de Machine Learning para abordar problemas financieros complejos, optimizar carteras, gestionar riesgos de manera efectiva y mejorar la toma de decisiones estratégicas en sus organizaciones. Además, el curso responde a la creciente demanda de funciones financieras avanzadas y a la evolución tecnológica en los servicios en la nube, lo que ha impulsado significativamente el mercado del análisis financiero.
Metodología
El curso se desarrolla en vivo y directo accesible desde cualquier parte del mundo. Esto permite a los participantes interactuar con los instructores en tiempo real, ya sea verbalmente mediante micrófono o por escrito, garantizando una respuesta inmediata a sus consultas. Adicionalmente, ofrecemos el beneficio de acceder a grabaciones de todas las sesiones durante un año, permitiendo a los estudiantes revisar el material a su propio ritmo. Todos los recursos didácticos están disponibles desde el inicio de los programas en nuestra plataforma GCBS, asegurando una experiencia de aprendizaje integral y flexible.
Dirigido a
El curso está dirigido a analistas y consultores financieros que desean explorar la recopilación y el análisis de datos basados en la tecnología; inversores y gestores de carteras y de capital riesgo que buscan formas alternativas de gestionar el riesgo de los fondos de inversión; directores financieros y otros directivos interesados en reforzar el análisis de datos financieros en sus organizaciones; profesionales de las finanzas que buscan herramientas y técnicas tecnológicas para alcanzar sus objetivos; y profesionales de los datos que quieran desarrollar una carrera en el sector financiero o en un puesto orientado a las finanzas.Temario
1) Estadística básica e introducción a Python
- Introducción a la Probabilidad: Conceptos fundamentales de probabilidad, distribuciones y su aplicación en finanzas.
- Introducción a la Estadística: Técnicas básicas de estadística descriptiva e inferencial aplicadas al análisis financiero.
- Introducción a Python: Fundamentos de programación en Python, manejo de estructuras de datos, y desarrollo de scripts básicos.
- Pandas: Introducción a la librería Pandas para la manipulación y análisis de datos financieros.
2) Análisis exploratorio de datos y regresión lineal
- Análisis Exploratorio de Datos: Técnicas para la exploración y visualización de datos financieros.
- Regresión Lineal: Fundamentos de la regresión lineal simple y múltiple.
- Análisis OLS: Estimación por mínimos cuadrados ordinarios (OLS) y su aplicación en modelos financieros.
- Métricas de Regresión: Evaluación del rendimiento de modelos de regresión mediante métricas clave.
3) Regresión lineal avanzada y construcción de modelos
- Compensación de Sesgo y Desviación: Trade-offs en la construcción de modelos y cómo manejarlos.
- Prueba del Modelo: Validación de modelos financieros a través de diversas técnicas de prueba.
- Validación del Modelo: Métodos de validación cruzada para asegurar la robustez de los modelos.
- Ingeniería de Funciones: Creación de nuevas características para mejorar la precisión de los modelos.
- Regularización: Técnicas de regularización como Lasso y Ridge para evitar el sobreajuste.
4) Modelado de series temporales
- Datos de Series Temporales: Introducción a las series temporales y sus características en finanzas.
- Modelo AR (Autorregresivo): Aplicación del modelo AR en la predicción de series temporales.
- Modelo MA (Media Móvil): Uso del modelo MA para el análisis de series temporales.
- Modelo ARIMA: Integración de AR y MA en un solo modelo para mejorar las predicciones.
- Modelado con Series Temporales en Python: Implementación práctica de modelos de series temporales usando Python.
5) Series temporales avanzadas
- Modelos GARCH y ARCH: Modelos avanzados para la estimación de volatilidad en series temporales financieras.
- Implementación de Modelos GARCH y ARCH: Aplicación práctica de estos modelos en Python.
- Análisis de Datos del S&P 500: Caso de estudio con datos reales del S&P 500 para aplicar lo aprendido.
6) Clasificación, aprendizaje no supervisado y métodos de conjunto
- Aprendizaje Supervisado: Introducción a los algoritmos supervisados y su aplicación en clasificación financiera.
- Algoritmos de Clasificación: K-Nearest Neighbors: Uso del KNN para la clasificación de riesgos y otros aspectos financieros.
- Algoritmos de Clasificación: Regresión Logística: Implementación de la regresión logística en problemas de clasificación.
- Métricas de Clasificación: Evaluación de modelos de clasificación mediante métricas como precisión, recall y F1.
- Aprendizaje No Supervisado: Técnicas de clustering y reducción de dimensionalidad aplicadas a finanzas.
- Métodos de Conjunto: Bagging y Bosques Aleatorios: Mejora del rendimiento de modelos mediante métodos de conjunto.
- Métodos de Conjunto: Boosting: Aplicación del boosting para aumentar la precisión en predicciones financieras.
7) Riesgo y selección de cartera
- Aspectos Básicos del Riesgo y la Asignación de Capital: Fundamentos del riesgo financiero y cómo asignar capital de manera óptima.
- Asignación de Capital: Activo Arriesgado y Activo Libre de Riesgo: Construcción de portafolios equilibrados entre riesgo y retorno.
- Preferencias del Consumidor: Cómo las preferencias individuales afectan las decisiones de inversión.
- Aversión al Riesgo y Valores de Utilidad: Modelado de la aversión al riesgo en la toma de decisiones financieras.
- Retorno Esperado y Varianza de una Cartera de Dos Activos Arriesgados: Cálculo y optimización del retorno esperado y la varianza en portafolios.
- Covarianza y Correlación: Uso de covarianza y correlación en la construcción y optimización de portafolios.
- Un Viaje a Montecarlo: Simulaciones de Montecarlo para la evaluación de riesgos y optimización de portafolios.
8) Conceptos avanzados del análisis financiero
- Redes Neuronales: Una Introducción: Conceptos básicos de redes neuronales y su aplicación en finanzas.
- Redes Neuronales: Funciones de Activación y Degradados de Fuga: Implementación de redes neuronales con un enfoque en funciones de activación.
- Big Data: Introducción al big data y su relevancia en el análisis financiero moderno.
- Abordar Big Data: Hadoop: Uso de Hadoop para manejar y analizar grandes volúmenes de datos financieros.
- Abordar Big Data: MapReduce y Spark: Implementación de MapReduce y Spark para el procesamiento eficiente de big data en finanzas.
Docentes
Hans Osorio Manyari
Financista y Contador Público Colegiado con certificación en Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF) en el Instituto de Contadores en Inglaterra y Gales (ICAEW). Senior Top del equipo de Financial Accounting Advisory Services – EY Perú, Ex Senior Consultant in Financial Risk Management en KPMG. Líder en procesos de implementación de la NIIF 15 y 9. Líder de proyectos de revisión de Hedge Accounting y valorización de derivados plain vanilla yexóticos. Revisor de modelos internos de riesgo de mercado, con amplia expericia asesorando a clientes en gama de industrias; incluyendo petróleo, gas, minería, energía, servicios financieros, consumo masivo y empresas del estado. Las transacciones que ha liderado implican operaciones por encima de $ 34 mills. de capital.
Beneficios
- Material en digital actualizado
- Asesoría y consultas ilimitadas durante el curso.
- Certificado de participación en digital.
- Acceso a grabaciones del curso para revisión posterior.
Inversión
* Virtual en Vivo:
Precio normal
S/ 2,500.00
¡Por pronto pago!
Hasta el jueves, 31 de octubre de 2024
S/ 2,250.00
Corporativo
Por 2 participantes
7 % Dsct.
Por 3 participantes
10 % Dsct.
4 participantes a más
12 % Dsct.
Formas de pago
- Transferencia o depósito en Cta. Cte. del BCP
- Nº de cuenta: 191-9413159-0-12
- Código de cuenta interbancario: 002-191-009413159012-50
- Titular: GC Business School S.A.C.
- RUC: 20609630168
- Consultar cuentas en otros bancos
Proceso de inscripción:
-
Para inscribirse debe realizar el pago con transferencia o depósito en cuenta, luego enviar screenshot o foto de la constancia de pago a: capacitaciones@grupocontable.pe o al WhatsApp Nro. 952919993 con sus datos completos y correctos (Nombres y Apellidos, N° DNI, teléfono y correo), al cual le estaremos respondiendo confirmando su inscripción.
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