Machine Learning para Finanzas
Descifra tendencias financieras clave a través del análisis de datos.
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At a Glance
- Enrollment:
- Inscripción Abierta
- Length:
- 8 semanas
Upcoming Dates
Diciembre comenzar
Septiembre comenzar
Students may register up to 7 days after the course start.
Domina el aprendizaje automatizado para las finanzas.
El curso de 8 semanas de Machine Learning para Finanzas de la Universidad de Chicago se centra en la recopilación, organización y uso de datos para realizar análisis financieros avanzados con algoritmos, técnicas y herramientas estadísticas. Te adentrarás en casos prácticos y ejemplos del mundo real, lo que te permitirá aplicar la teoría que aprendas a modelos financieros concretos.
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Diseñado para profesionales de las finanzas de todas las industrias que desean mejorar sus capacidades analíticas, tomar decisiones mejor informadas y obtener una ventaja competitiva basada en datos.
Objetivos de aprendizaje para convertirte en un experto en Machine Learning para Finanzas
Las organizaciones de hoy en día tratan de racionalizar los procesos, reducir los costes e impulsar la rentabilidad. Los datos se han convertido en un motor clave para producir mejores análisis financieros, proporcionando a los líderes la información que necesitan para tomar decisiones estratégicas.
Después de completar el curso, serás capaz de:
- Aplicar conceptos básicos de probabilidad y estadística 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 automatizado sin supervisión y cuándo pueden ser útiles.
- Obtener un certificado de finalización de la Universidad de Chicago y formar parte de la red UChicago.
¿Preparado para llevar tu carrera a un nuevo nivel?
Regístrate hoy y descubre cómo la tecnología está transformando el mundo de las finanzas.
Enroll NowPlan de estudios
Aprenderás a:
- Trabajar con regresión lineal y aplicar métricas de regresión lineal a un modelo.
- Aumentar la rigurosidad de los modelos añadiendo la división entrenamiento/prueba y la validación cruzada
- Realizar pruebas retrospectivas de un modelo y comprender por qué son importantes.
- Utilizar la simulación para resolver un problema de asignación de carteras.
- Conversar sobre temas avanzados en aprendizaje automatizado financiero con confianza.
Metodologías y herramientas:
Pandas
Python
Características del formato online de Machine Learning para Finanzas
- Módulos de aprendizaje interactivos y adaptados a tu agenda con una gran variedad de actividades, tareas y recursos.
- Sesiones en directo para aprender de forma colaborativa sobre el estado actual del sector, abordar problemas del mundo real y explorar soluciones realistas.
- Apoyo continuo de un asistente de instrucción para responder a tus preguntas y proporcionar feedback sobre tu trabajo.
Calendario semanal
Obtén una introducción a Python, que cubre variables, funciones, estructuras de control, bucles y Pandas, y aprende sobre probabilidad y estadísticas, incluyendo estadísticas para finanzas.
Aprende sobre análisis exploratorio de datos, incluyendo modelos univariados y bivariados, diagramas de dispersión, histogramas y diagramas de caja, así como regresión y métricas de regresión.
Aprende a realizar divisiones de entrenamiento-prueba, validación cruzada, sobreajuste y regularización. Explora la ingeniería y selección de características, específicamente en términos de transformar variables independientes y dependientes, antes de profundizar en su aplicación a las finanzas, incluyendo rendimientos y tasas de interés.
Define el modelo ARIMA, explora la estacionariedad para modelos de series de tiempo, métricas y pruebas, y usa el paquete statsmodels en Python para construir un modelo ARIMA.
Descubre los diferentes tipos de regímenes de prueba, como backtesting de un modelo de series de tiempo-ARIMA, backtesting simple de pseudo-muestra fuera de muestra, backtesting de validación cruzada y backtesting para regresión lineal. Aprende a monitorear y solucionar problemas en modelos en producción.
Comprende la regresión logística y las métricas, abarcando precisión, sensibilidad, especificidad y la matriz de confusión. Aprende sobre métodos de conjunto como agregación bootstrap, bosques aleatorios, boosting y clustering.
Define el riesgo en finanzas en términos de la varianza en los rendimientos, así como activos riesgosos y libres de riesgo, incluyendo rendimientos esperados y varianza. Aprende sobre remuestreo y carteras eficientes, como funciones de utilidad, y usa la simulación de Monte Carlo para pruebas fuera de muestra.
Familiarízate con la computación en la nube y los líderes de la industria como Amazon Web Services, Google y Microsoft. Comprende el aprendizaje profundo y las redes neuronales, incluyendo retropropagación y Keras. Aprende sobre la inferencia bayesiana con un enfoque más allá de las estadísticas frecuentistas y PyMC3.
Obtén una credencial en Machine Learning para Finanzas
Una vez completado con éxito este curso, los participantes recibirán credenciales certificadas por la Universidad de Chicago, incluyendo una insignia digital, como reconocimiento de su logro.
Conoce a tu instructora
Nuestros instructores, altamente cualificados, son líderes apasionados con años de experiencia en el sector y un conocimiento actualizado de las herramientas, tendencias y terminología más recientes. Gracias a su enfoque riguroso, su formación interdisciplinar y sus aportes innovadores, no solo ofrecen una experiencia de aprendizaje inigualable, sino que también desarrollan soluciones prácticas que transforman e impactan positivamente nuestro mundo.
Este curso regularmente cuenta con la experiencia de los siguientes instructores. Si deseas conocer quién será el instructor en la próxima convocatoria, no dudes en ponerte en contacto con tu asesor de admisiones.
Lara Kattan, MPP
Data Science Educator and Curriculum Writer
Lara Kattan es analista de datos, especialista en control de riesgos y creadora de planes de estudios. Profesora adjunta en la Escuela de Negocios de la Universidad de Chicago Booth, desarrolla programas de estudios en ciencia de datos para varias plataformas de aprendizaje. Anteriormente, fue...
Perspectivas profesionales
Las empresas de hoy en día necesitan análisis financieros basados en datos para obtener una visión más completa y fiable, que les permita conectar sus operaciones diarias con el valor a largo plazo, modelar escenarios en tiempo real y asignar recursos de forma eficiente. La creciente demanda de funciones financieras avanzadas y los avances tecnológicos en los servicios basados en la nube han provocado un crecimiento significativo del mercado del análisis financiero.
Es el salario base anual promedio de un analista financiero en EE. UU.
Es el valor previsto del mercado de análisis financiero para 2030.
Es la tasa de crecimiento de la industria del análisis financiero proyectada para 2030.
Posibles puestos de trabajo para líderes con habilidades en Machine Learning para Finanzas
- Contador/a (contable)
- Gerente de Activos/Patrimonios
- Propietario/a de Empresa
- Director/a Financiero (CFO)
- Banquero/a Comercial
- Economista
- Gerente de Finanzas
- Asesor/a Financiero/a
- Analista Financiero/a
- Banquero/a de Inversiones
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Offered by The University of Chicago's Professional Education
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Certificado Profesional en Dirección Financiera Estratégica
Potencia la toma de decisiones financieras de tu negocio.
Necessary Skills to Work with Data
How technology is affecting businesses today.