Curso para el mercado financiero con Python Power BI y SQL
- 30 h
- En vivo por Zoom
- Certificado
- Completo
Inicio de clases · Cupos abiertos — consulta fecha
- Modalidad
- En vivo
- Días de clases
- Por confirmar
- Horario
- Por confirmar
- Certificado
- Al finalizar
Para quién
Curso de 30 horas para analizar, valorizar, monitorear y reportar carteras de inversión con Python, SQL, Power BI e Inteligencia Artificial. Incluye datos de Yahoo Finance y bancos centrales, y cierra con un Trabajo Aplicado Integrador. Se entregan datasets, scripts base, plantillas de Power BI y prompts de IA.
Profesionales del área financiera y contable que trabajan o aspiran a trabajar en contabilidad y control de gestión financiera, tesorería, middle office, riesgos financieros, gestión de carteras, operaciones de banca, corredoras de bolsa, administradoras generales de fondos, compañías de seguros y áreas de inversión y análisis de mercados.
Requisito: Excel intermedio (tablas dinámicas, fórmulas avanzadas, gráficos y manejo de datos). Python, SQL, Power BI e Inteligencia Artificial se enseñan desde cero. El certificado exige asistencia mínima, participación en los ejercicios y aprobación del Trabajo Aplicado Integrador.
En este nivel
- Extraer y actualizar precios y tipos de cambio diarios
- Valorizar y analizar carteras de inversión
- Medir riesgo y retorno con métricas estándar de la industria
- Desglosar exposición por moneda, país y sector
- Aplicar Inteligencia Artificial para insights, anomalías y análisis
- Construir dashboards profesionales con narrativa automática
- Integrar Python, SQL, Power BI e IA en un flujo de análisis financiero
Temario
30 horas · 5 módulos · certificado al completar.
Beneficios principales
- Extraer y actualizar precios y tipos de cambio diarios.
- Valorizar y analizar carteras de inversión.
- Medir riesgo y retorno con métricas estándar de la industria.
- Desglosar exposición por moneda, país y sector.
- Aplicar inteligencia artificial para insights, anomalías y análisis.
- Construir dashboards con narrativa automática.
- Integrar Python, SQL, Power BI e IA en un flujo de análisis financiero.
Módulos y temas
Módulo 1. Fundamentos, entorno de trabajo e introducción a la IA
- Presentación del curso y casos de uso reales en banca, corredoras, AGF y seguros.
- Instalación y configuración del entorno (Python, VS Code/Jupyter, Power BI Desktop, SQL).
- Estructura de datos financieros: precios, volúmenes, carteras, operaciones.
- Conceptos clave de portafolios: posición, valorización, retorno, exposición.
- Introducción a la Inteligencia Artificial aplicada a finanzas: qué es, tipos de IA útiles (análisis predictivo, detección de anomalías, generación de insights y asistencia en código).IA
- Ejercicio: crear y explorar una cartera de ejemplo y usar IA para describir e interpretar sus datos.IA
Módulo 2. SQL para datos financieros y apoyo de IA
- Modelado de bases de datos de carteras e inversiones (tablas de posiciones, operaciones, precios, clientes).
- Consultas avanzadas: joins, agregaciones, ventanas (window functions) para retornos y valorizaciones.
- Creación de vistas para exposición por moneda, país y sector.
- Optimización de consultas.
- Componente IA: uso de IA para generar, explicar y optimizar consultas SQL; detección automática de inconsistencias en datos de operaciones.IA
- Ejercicio: cargar operaciones reales de compra y venta.
- Ejercicio: calcular la valorización de portafolio por fecha.
- Ejercicio: generar reportes de exposición y composición de cartera con apoyo de IA.IA
Módulo 3. Python para análisis financiero, extracción de datos e IA
- Librerías clave: pandas, numpy, yfinance, requests, matplotlib/seaborn.
- Conexión a Yahoo Finance: precios históricos y en tiempo real de acciones nacionales e internacionales.
- Conexión a bancos centrales para tipos de cambio diarios.
- Cálculo de retornos (simple, logarítmico, acumulado).
- Análisis de riesgo: volatilidad, VaR histórico y paramétrico, drawdown, beta, correlaciones.
- Valorización de acciones y portafolios.
- Introducción a derivados y su impacto en la cartera.
- Composición y rebalanceo de portafolios.
- Componente IA: asistencia para escribir y depurar código Python.IA
- Componente IA: detección de anomalías en series de precios y operaciones.IA
- Componente IA: modelos simples de predicción de retornos y clustering de activos.IA
- Componente IA: generación automática de insights y resúmenes de análisis de riesgo y retorno.IA
- Ejercicio: extraer series de precios y tipos de cambio.
- Ejercicio: valorizar una cartera mixta (acciones nacionales e internacionales y caja en varias monedas).
- Ejercicio: calcular indicadores de riesgo y retorno con apoyo de IA.IA
- Ejercicio: analizar exposición por moneda, país y sector, con insights generados por IA.IA
Módulo 4. Dashboards y reporting con Power BI e Inteligencia Artificial
- Conexión de Power BI a bases SQL y a datos generados con Python.
- Modelado de datos: relaciones y medidas DAX clave para finanzas.
- Visualizaciones avanzadas: mapas de calor, treemaps de exposición, gráficos de performance vs benchmark.
- Dashboards económicos y de mercado: tipos de cambio, índices, volatilidad, indicadores macro.
- Dashboards de portafolio: valorización diaria, P&L, riesgo, composición por moneda, país y sector, top holdings.
- Automatización de actualización y publicación.
- Componente IA: narrativas automáticas sobre el desempeño y el riesgo del portafolio.IA
- Componente IA: propuestas de mejora de visualización y detección de outliers en dashboards.IA
- Componente IA: integración de resultados de modelos de IA dentro de Power BI.IA
- Ejercicio: construir un dashboard completo de una cartera de clientes con narrativa de IA.IA
- Ejercicio: crear un dashboard económico con tipos de cambio del banco central y Yahoo Finance.
- Ejercicio: reportes de riesgo y performance para middle office y portfolio manager.
Módulo 5. Trabajo Aplicado Integrador
- Trabajo Aplicado Integrador, obligatorio para la certificación. Individual o en dupla.
- Extracción de datos de Yahoo Finance y banco central.
- Modelado y consultas SQL de una cartera realista.
- Análisis de retornos, riesgos, valorización y exposición (moneda, país, sector) con Python.
- Aplicación de al menos dos técnicas de IA: detección de anomalías, generación de insights, predicción simple o clustering.IA
- Dashboard ejecutivo en Power BI con narrativa automática.
- Informe final con recomendaciones de gestión de la cartera.
- Sesiones de avance, revisión y feedback.
- Presentación del Trabajo Aplicado.
- Evaluación y cierre del curso.
Instructor
Manuel Oliva
Magíster en Data Science (UAI). Ha liderado capacitaciones en AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM, y formado a más de 5.000 profesionales en SQL, Power BI, Python e IA.
Clases y pago en Argentina
Las clases en vivo por Zoom son de 19:30 a 21:30, hora de Chile. En Argentina son de 19:30 a 21:30 (UTC-3). 19:30 en Chile = 19:30 en Argentina = 16:30 en México = 17:30 en Perú = 17:30 en Colombia = 19:30 en Uruguay.
El valor del curso es $235.900 ARS. Se cobra en pesos chilenos (CLP $249.000), equivalente aprox.
Preguntas frecuentes
¿A qué hora son las clases en Argentina?+–
Las clases en vivo por Zoom son de 19:30 a 21:30, hora de Argentina (UTC-3). En Chile son de 19:30 a 21:30.
¿Cómo se paga el curso en Argentina?+–
El valor es $235.900 ARS. Se cobra en pesos chilenos (CLP $249.000), equivalente aprox.
¿Qué recibo al terminar el curso?+–
Certificado digital de ProgramBI y acceso de por vida a las grabaciones en el campus virtual. Las clases son en vivo, así que conectate a la hora de Argentina y después repites cuando quieras.
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