MicroMaster en Finanzas con Python Asistido por ChatGPT

Optimización de Portafolios (PyPortfolioOpt), Valuación de Opciones, Riesgo Crédito, Fraudes, TensorFlow, Red Neuronal

4.70 (64 reviews)
Udemy
platform
Español
language
Finance
category
MicroMaster en Finanzas con Python Asistido por ChatGPT
455
students
18.5 hours
content
May 2024
last update
$79.99
regular price

What you will learn

Aprender de forma básica el lenguaje de programación Python y el uso de Jupyter Notebooks

Aprender algunas funciones de las librerías Numpy, Pandas y Matplotlib

Construir funciones combinándolas con condicionales y bucles en Python

Importar datos desde archivos separados por coma (CSV) y el API de Yahoo Finance!

Operacionalizar la Teoría de Portafolio de Markowitz con una cartera de activos reales

Comprender y operacionalizar el modelo de valuación de opciones de Black-Scholes-Merton (BSM)

Evaluar proyectos con opciones reales utilizando el modelo BSM

Estimar los términos de una oferta de adquisición con intercambios de acciones y un precio mínimo de compra

Why take this course?

🎉 MicroMaster en Finanzas con Python Asistido por ChatGPT 🎓✨

Sobre el Instructor:

  • Carlos Martínez, PhD: Con una impresionante combinación de Maestría en Finanzas, MBA de la prestigiosa INCAE y un Ph.D. en Management de la Universidad de Saint Gallen, Dr. Carlos Martínez se convierte en tu guía experto para dominar el entrelazado de Python y finanzas, con un toque de inteligencia artificial gracias a ChatGPT.

Curso Description:

¿Qué te espera en este curso? 🚀

Estructura del Curso:

  1. Introducción Completa a Python:

    • Aprenderás desde cero, instalando Anaconda y configurando tu entorno de desarrollo.
    • Dominarás los fundamentos de Python, pasando de principiante absoluto a usuario competente en manipulación de datos y creación de funciones complejas. 🐍💻
  2. Optimización de Portafolios con PyPortfolioOpt:

    • Avanzarás en la optimización de portafolios utilizando PyPortfolioOpt.
    • ChatGPT te apoyará para maximizar los retornos ajustados por riesgo y optimizar tu estrategia de inversión. 📈🧠
  3. Valuación de Opciones con Python:

    • Profundizarás en la teoría y práctica de la valuación de opciones, incluyendo el modelo de Black-Scholes-Merton con Python.
    • Evaluarás términos de ofertas y proyectos con opciones reales, adquiriendo herramientas valiosas para la toma de decisiones financieras. 📉💡
  4. Riesgo de Crédito con TensorFlow:

    • Aprenderás a utilizar TensorFlow para analizar y gestionar el riesgo de crédito.
    • Con ChatGPT, construirás y afinarás modelos predictivos basados en datos reales, mejorando tu capacidad para evaluar solicitudes de crédito. 💳✨
  5. Detección de Fraudes con Tarjetas de Crédito:

    • Aprenderás a identificar patrones de fraude utilizando redes neuronales.
    • Con ChatGPT, optimizarás tus modelos para detectar fraudes, protegiendo a las empresas y a los consumidores. 🔒⚖️

¿Quién es este curso para? ✍️👩‍🎓👨‍💼

  • Estudiantes universitarios interesados en especializarse en análisis financiero o banca de inversión.
  • Programadores que buscan aplicar sus habilidades en el ámbito financiero.
  • Profesionales que deseen mejorar su comprensión y análisis de datos financieros con herramientas de codificación avanzada.

¿Qué te ofrece? 📚💼

  • Presentaciones teóricas enriquecedoras.
  • Ejercicios de codificación desafiantes.
  • Proyectos prácticos que aplican lo aprendido en situaciones reales.
  • Asistencia continua de ChatGPT para consejos expertos en modelos predictivos complejos.

¡Inscríbete ya! 🎯🎉

  • Unge tu interés en este MicroMaster único que combina teoría financiera moderna con las últimas tecnologías de análisis de datos y aprendizaje automático.
  • Accede a clases gratuitas y comienza tu viaje hacia el dominio financiero con la ayuda de un experto en el campo.

¡No te quedes atrás! Inscríbete en el MicroMaster en Finanzas con Python Asistido por ChatGPT y transforma tu carrera profesional. 🌟💪

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Our review

🌟 Overall Course Review 🌟

The course has received a high average rating of 4.70 from recent reviews, indicating that the majority of students find it valuable and well-taught. Here's a breakdown of the course's strengths and areas for improvement based on student feedback:

Pros:

  • Quality Instruction: The instructor is consistently praised for providing clear and concise explanations, making complex concepts understandable for learners.

  • Practical Application: The course is commended for its practical approach, allowing students to learn efficiently and apply their knowledge in real-world scenarios, particularly in the context of finance and Python programming.

  • Engaging Content: Students appreciate the course's structure and content, which they find engaging and well-suited for both theoretical and practical learning.

  • Relevance: The course is highly recommended for individuals with intermediate knowledge of programming in Python and basic financial concepts, aiming to automate processes between Python and Excel.

  • Educational Value: The course is considered an excellent introduction to the intersection of Python and finance, with numerous students mentioning that it exceeded their expectations.

Cons:

  • Video Length and Structure: Some learners express dissatisfaction with the short duration of individual videos, feeling that this format disrupts the learning flow and makes it difficult to concentrate and retain information. They suggest longer videos that cover multiple topics at once.

  • Repetition and Updating of Material: A few reviews indicate that the course occasionally reuses material from other sessions, which can affect the coherence of the curriculum. Additionally, there are suggestions for updating certain videos with more current content, such as importing financial data libraries.

  • Advanced Topic Coverage: While some students find the balance between Python and finance topics to be ideal, others indicate a preference for more advanced Python content or additional financial theory (like CAPM and multifactor models).

  • Practical Project Implementation: Some feedback suggests that practical projects could be more comprehensive, including real-world applications like valuing a project using Discounted Cash Flow (DCF) and incorporating learned concepts into actual options trading.

Course Structure Highlights:

  • Educator Expertise: The course is delivered by an expert instructor with a strong background in both Python programming and financial theory, which adds credibility to the content.

  • Didactic Approach: The course employs a teaching method that effectively communicates both theoretical and practical knowledge, making it a valuable resource for learners aiming to apply Python in finance.

  • Audience Suitability: The course is well-suited for individuals looking for an introduction or enhancement of their understanding of Python within the context of financial applications.

Recommendations for Improvement:

  • Content Updates: Ensure that all videos are up-to-date with current practices and software versions, particularly when it comes to importing financial data.

  • Improved Video Structure: Consider structuring videos to cover multiple topics sequentially to enhance the learning experience and maintain the flow of instruction.

  • Expanded Practical Projects: Include more in-depth practical projects that integrate all aspects covered in the course, providing a comprehensive application of skills learned.

In summary, the course is highly regarded for its educational content and quality of instruction but could benefit from updates to materials and improvements in video structure to enhance the learning experience. With these adjustments, it has the potential to be an even more effective tool for learners interested in Python and finance.

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8/23/2021
course created date
9/12/2021
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