Introducción a Python para finanzas
Desarrolla habilidades en Python para mejorar tu carrera financiera: listas, arrays y visualización de datos.
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Descripción del curso
Aprende los fundamentos de Python para finanzas
El sector financiero utiliza Python de forma amplia en sus análisis cuantitativos, el cual abarca desde la comprensión de la dinámica de las operaciones hasta los sistemas de gestión de riesgos. Con este curso aprenderás a analizar tus datos financieros desarrollando tus conocimientos de Python.Manipular y Visualizar Datos con Paquetes Python
El primer capítulo explica cómo Python y las finanzas van de la mano. A continuación, aprenderás los conceptos básicos de Python, tales como imprimir resultados, realizar cálculos, comprender los tipos de datos y crear variables.A continuación, aprenderás a usar listas y matrices en Python, explorando cómo puedes utilizarlas para trabajar con datos. Utilizarás los paquetes NumPy y Matplotlib para manipular y visualizar datos.
Realizar análisis financieros con Python
Por último, terminarás el curso realizando un análisis financiero en Python sobre un conjunto de datos de S&P 100. En este aplicarás tus conocimientos de Python para filtrar listas, resumir datos sectoriales, trazar ratios precio-beneficio en histogramas, visualizar tendencias financieras e identificar valores atípicos.Al final del curso, te sentirás seguro en tus conocimientos básicos de Python y en tus habilidades prácticas de análisis financiero. Estos conocimientos y habilidades son muy valorados en el sector financiero para resolver problemas de finanzas cuantitativas. Este curso forma parte de nuestro programa Fundamentos de finanzas en Python, que es perfecto para aquellas personas que deseen profundizar sus conocimientos en Python en materia de finanzas.
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Fundamentos de Finanzas en Python
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Bienvenido a Python
GratuitoEste capítulo es una introducción a los conceptos básicos de Python, entre lo que se incluye aprender a nombrar variables y diversos tipos de datos en Python.
Te damos la bienvenida a Python para finanzas50 xpEjecutar código frente a enviar respuesta100 xpPython como calculadora100 xpVariables50 xpCrear variables numéricas100 xpBúsqueda de los ingresos medios100 xpTipos de datos50 xpCrear diferentes tipos de variables100 xpDeterminación de tipos100 xpCombinación de tipos de datos100 xp - 2
Listas
Este capítulo presenta las listas de Python y cómo utilizarlas para trabajar con datos.
Listas50 xpCreación de listas en Python100 xpIndexación de elementos de lista100 xpCorte de varios elementos de lista100 xpListas anidadas50 xpAlmacenar una lista anidada100 xpCrear un subconjunto de una lista anidada100 xpMétodos y funciones de listas50 xpExploración de métodos y funciones de listas100 xpUso de métodos de listas para añadir datos100 xpBúsqueda de acciones con precio máximo100 xp - 3
Matrices en Python
Este capítulo presenta los paquetes de Python, concretamente el paquete NumPy y cómo puede utilizarse con eficiencia para manipular matrices.
Matrices50 xpCrear una matriz100 xpOperaciones con elementos de matrices100 xpCreación de subconjuntos de elementos de una matriz100 xpMatrices y funciones 2D50 xpCreación de una matriz 2D100 xpCreación de subconjuntos de matrices 2D100 xpCálculo de estadísticas de matriz100 xpGeneración de una secuencia de números100 xpUso de matrices para el análisis50 xp¿Quién está por encima de la media?100 xp¿Quién se dedica a la sanidad?100 xp - 4
Visualización en Python
En este capítulo conocerás el paquete Matplotlib para crear gráficos de líneas, diagramas de dispersión e histogramas.
Visualización en Python50 xpImportación de matplotlib y pyplot100 xpAdición de etiquetas y títulos a los ejes100 xpVarias líneas en el mismo gráfico100 xpDiagramas de dispersión100 xpHistogramas50 xp¿Cuáles son las aplicaciones de los histogramas en finanzas?50 xp¿Los datos están distribuidos normalmente?100 xpComparación de dos histogramas100 xpAdición de una leyenda100 xp - 5
Caso práctico de S&P 100
En este capítulo, tendrás la oportunidad de aplicar todas las técnicas que has aprendido en el curso a datos de S&P 100.
Introducción al conjunto de datos50 xpListas100 xpMatrices y NumPy100 xpUna perspectiva más detallada de los sectores50 xpFiltrado de matrices100 xpResumen de datos del sector100 xpCrear un gráfico de los ratios PER100 xpVisualización de tendencias50 xpHistograma de ratios PER100 xpIdentificar el valor atípico50 xpNombrar el valor atípico100 xp
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