Especialización

Analítica Financiera

Name: Analítica Financiera
Price: 498000 CLP
Availability: InStock

(Incluye Power BI + Python + SQL Server en un solo programa)

Programa especializado para el sector financiero.

ExcelSQLPower BIPython

Duración

144 horas 3 niveles

Certificación

Al completar el programa

Modalidad

Clases en vivo por Zoom

Nivel

básico a avanzado

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Procesando datos...

Excellibro_datos_01.xlsx

	A	B	C	D
	Concepto	Q1 2026	Q2 2026	Q3 2026
1	Ingresos	$2.8M	$3.1M	$3.5M
2	Costos Op.	-$1.9M	-$2.0M	-$2.1M
3	EBITDA	$900K	$1.1M	$1.4M
4	Margen	32.1%	35.5%	40.0%
5	FCF	$680K	$825K	$1.05M
6	VAN	$2.15M	$2.15M
7	Decisión	APROBAR ✓	APROBAR ✓

fx = VNA(Tasa; Flujos) - Inversión✓ Modelo Validado

¿Qué aprenderás?

Power Query contable y Dashboards iniciales

Filtros temporales y cruces JOIN en SQL

Carga de datos y manipulación con Pandas

IA para consultas de balances

Analítica Financiera — Básico

48 horas · online · Certificado incluido

🕐 48h🎓 Certificado🌐 Online📹 Clases en vivo

Inversión del Programa

$299.000

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Programa Data Analytics 2026

Análisis de Datos para el Sector Financiero

Un trayecto formativo de 144 horas divididas en 3 niveles, combinando el poder de Power BI, SQL Server y Python para optimizar reportes, pronósticos y controles.

Dirigido a:

Analistas de inversiones, contadores, gerentes de finanzas, auditores y especialistas que buscan dominar herramientas avanzadas. Perfecto para equipos en bancos, fondos de inversión y departamentos contables empresariales.

Enfoque Práctico: Valoración de activos, análisis de riesgos y presupuestos.

Beneficios del Programa:

Automatización Contable: Reduce errores manuales en balances usando SQL.
Monitoreo de KPIs: Dashboards en tiempo real para ROI y flujos de caja.
Modelado de Riesgos: Python para correlación de activos y predictividad.
Autonomía Tecnológica: Extrae datos financieros sin depender de TI.
Integración de IA: IA en cada nivel para generar código y insights.

Diseñado para introducir a los profesionales financieros en la automatización inicial, conectando fuentes de datos contables y generando las primeras visualizaciones de control.

Entorno e Importación: Excel, SQL y APIs financieras (ej. datos de mercado).
Power Query Contable: Limpiezas básicas de transacciones y cálculos a la medida.
Dashboards Iniciales: KPIs simples (ej. márgenes diarios) con visuales nativos.
IA en Power BI: Uso de Q&A para consultas de balances en lenguaje natural.

Consultas Básicas: SELECT y TOP aplicadas a miles de transacciones contables.
Filtros Temporales: WHERE, MONTH(), YEAR() para cierres y balances de época.
Cruce Básico (JOIN): Sincronización de tablas de ventas e ingresos vs costos.
IA en SQL: Creación asistida de vistas y filtros en bases de datos empresariales.

Fundamentos de Finanzas: Estructuras de datos para alertas de gastos y flujos.
Pandas Inicial: Lectura de Excel contable y exploración de DataFrames.
Manipulación: Filtrado y agrupación (groupby) de flujos de caja operativos.
IA para Extracción: Scripts automáticos para descargar valores de activos web.

Conoce a tu Profesor

Manuel Oliva

Profesional experto en Datos, Automatización e Inteligencia Artificial, con destacada experiencia liderando proyectos estratégicos y tecnológicos en empresas como AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM.

Magíster en Data Science por la UAI, especializado en optimizar la toma de decisiones empresariales mediante ecosistemas escalables en SQL Server, Power BI, Python y automatización con IA. Apasionado por la docencia, ha formado a más de 5.000 alumnos para transformar su carrera tecnológica.

Magíster Data Science UAI+5.000 EstudiantesConsultor de Datos

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