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Introducción

La industria financiera ha adoptado recientemente de forma acelerada el uso de Python como elemento central para la construcción de sistemas de gestión de riesgo y administración de portafolios. Este curso espera ayudar a los profesionales de las áreas de negocios, finanzas y economía, a introducirse en el uso de Python, guiándolos a través de las aplicaciones mas importantes en finanzas.
 

Imagen del profesor

Juan Esteban Isaza

Magíster en Finanzas de la Universidad EAFIT. Actualmente desempeñando un rol altamente cuantitativo  en el mercados de capitales y gestión de riesgo, enfocado al diseño de sistemas de machine learning para la toma de decisiones y gestión de riesgo formuladas en python. Experiencia como investigador para el sector privado y público además como docente de cátedra de la universidad EAFIT. Beneficiario del programa de formación en ciencia de datos dirigido por Correlation One y patrocinado por el MinTic en 2019. Con participación como expositor en congresos académicos enfocados a las finanzas cuantitativas tanto a nivel nacional como internacional.  

Dirigido a:

Profesionales de las áreas de negocios, finanzas y economía.
 

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

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Juan Esteban Isaza

Magíster en Finanzas de la Universidad EAFIT. Actualmente desempeñando un rol altamente cuantitativo  en el mercados de capitales y gestión de riesgo, enfocado al diseño de sistemas de machine learning para la toma de decisiones y gestión de riesgo formuladas en python. Experiencia como investigador para el sector privado y público además como docente de cátedra de la universidad EAFIT. Beneficiario del programa de formación en ciencia de datos dirigido por Correlation One y patrocinado por el MinTic en 2019. Con participación como expositor en congresos académicos enfocados a las finanzas cuantitativas tanto a nivel nacional como internacional.  

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Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Duración

32 horas

Horario

Modalidad

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

1. Elementos básicos en Python
Funciones definidas por el usuario.
Tuplas, listas y diccionarios.
Numpy y Scipy.
Pandas y statsmodels.
Visualización matplotlib y plotly.
 

2. Tópicos en modelación
Probabilidad y estadística en Python.
Caminatas aleatorias.
Simulación Montecarlo.
Series de Tiempo.
Estimación de matrices de covarianza robustas.
 

3. Tópicos en finanzas
Modelos de factores.
Value at risk.
Backtesting estrategias de trading.
Optimización y análisis de portafolios.
Riesgo de concentración de posiciones.
Análisis de componentes principales para activos de renta variable.
Beta hedging.
Modelos de tasas de interés.
Casos de estudio.
 

4. Tópicos en machine learning
Aprendizaje no supervisado y supervisado.
Trade off sesgo-varianza.
Regresión multivariada, lasso, ridge y redes elásticas
Regresión logística.
Regresión polinómica.
K-Vecinos más cercanos.
Máquinas de vectores de soporte.
Clustering.
Selección de modelos.
 

1. Elementos básicos en Python
Funciones definidas por el usuario.
Tuplas, listas y diccionarios.
Numpy y Scipy.
Pandas y statsmodels.
Visualización matplotlib y plotly.
 

2. Tópicos en modelación
Probabilidad y estadística en Python.
Caminatas aleatorias.
Simulación Montecarlo.
Series de Tiempo.
Estimación de matrices de covarianza robustas.
 

3. Tópicos en finanzas
Modelos de factores.
Value at risk.
Backtesting estrategias de trading.
Optimización y análisis de portafolios.
Riesgo de concentración de posiciones.
Análisis de componentes principales para activos de renta variable.
Beta hedging.
Modelos de tasas de interés.
Casos de estudio.
 

4. Tópicos en machine learning
Aprendizaje no supervisado y supervisado.
Trade off sesgo-varianza.
Regresión multivariada, lasso, ridge y redes elásticas
Regresión logística.
Regresión polinómica.
K-Vecinos más cercanos.
Máquinas de vectores de soporte.
Clustering.
Selección de modelos.
 

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