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Potencia tu futuro en el sector Financiero con Python

Aprende los conocimientos y herramientas necesarias para entender el funcionamiento y aplicaciones de Python, uno de los lenguajes de programación más importantes en la industria. A lo largo del curso, se realizarán ejemplos financieros para ilustrar cada concepto, desde la creación de modelos de inversión hasta el análisis de grandes datasets financieros.

Aspectos destacables y objetivos:

  • Comprender los fundamentos de Python, desde los conceptos básicos hasta sus aplicaciones prácticas en el mundo financiero
  • Conocer cómo definir y utilizar variables y asignaciones para gestionar y manipular datos de manera eficiente
  • Entender y manejar las entradas y salidas estándar para interactuar con el usuario y procesar datos
  • Aplicar técnicas de modularidad y funciones para crear código reutilizable y bien estructurado
  • Explorar el control de flujo en Python, incluyendo condicionales y bucles, para desarrollar algoritmos dinámicos
  • Introducirse en la programación orientada a objetos para estructurar el código de forma clara y manejable
  • Gestionar y manejar excepciones para crear programas robustos y libres de errores
  • Descubrir las capacidades de NumPy, una biblioteca fundamental para el cálculo numérico y la manipulación de grandes volúmenes de datos
  • Familiarizarse con Pandas, una herramienta esencial para la manipulación y análisis de datos financieros

El Curso

1. Introducción a Python
  • 1.1. ¿Qué es Python? Historia y aplicaciones prácticas
  • 1.2. Configuración del entorno de desarrollo
  • 1.3. Primer programa: ¡Hola Mundo!
  • 1.4. Información adicional sobre recursos y comunidades en línea
2. Fundamentos de Python
  • 2.1. Sintaxis básica y tipos de datos fundamentales (números, strings, booleanos)
  • 2.2. Tipos de datos compuestos: listas, diccionarios, tuplas, conjuntos
  • 2.3. Operadores aritméticos, comparativos, lógicos y de asignación
  • 2.4. Casting y modificación de tipos: importancia y consideraciones
3. Variables y Asignaciones

  • 3.1. Definición y asignación de variables
  • 3.2. Convenciones de nombres y buenas prácticas
  • 3.3. Uso común de None
4. Entradas y Salidas Estándar
  • 4.1. Lectura de datos desde el teclado
  • 4.2. Impresión de resultados y formateo de salida
  • 4.3. Uso de print() y formateo avanzado de strings (f-strings, método format(), operador %)
5. Funciones y Modularidad

  • 5.1. Creación y llamada de funciones: definiciones y llamadas
  • 5.2. Parámetros, argumentos y valores de retorno
  • 5.3. Funciones lambda para operaciones rápidas y anónimas
6. Control de Flujo
  • 6.1. Uso de if, else y elif para decisiones
  • 6.2. Bucles for y while para iteraciones
  • 6.3. Comprensiones de listas
7. Programación Orientada a Objetos
  • 7.1. Introducción a clases y objetos
  • 7.2. Atributos, métodos y propiedades
  • 7.3. Herencia y polimorfismo
8. Manejo de Excepciones

  • 8.1. Conceptos básicos de las excepciones
  • 8.2. Uso de bloques try y except para control de errores
  • 8.3. Definición de excepciones personalizadas
9. Introducción a NumPy

  • 9.1. Instalación y activación de la librería numpy
  • 9.2. Creación y manipulación de ndarrays: creación, tipos de datos, operaciones aritméticas
  • 9.3. Indexación y slicing en ndarrays
  • 9.4. Operaciones avanzadas: transposición, concatenación, división y uso de funciones numpy
10. Introducción a Pandas

  • 10.1. Instalación y activación de la librería pandas
  • 10.2. Creación y manipulación de Series y DataFrames
  • 10.3. Operaciones aritméticas, transposición, indexación y slicing en Series y DataFrames
  • 10.4. Lectura de ficheros: uso de pd.read_excel y pd.read_csv para leer archivos .xlsx y .csv

Medios e Instalaciones

Campus Virtual: el Campus Virtual de IEB es una plataforma online que informa, complementa y agiliza las actividades docentes. A través del Campus Virtual el alumno accede a calendarios, documentación, vídeos y sistemas de comunicación (de IEB con sus alumnos, de profesores con alumnos y de alumnos con profesorado). También ofrece la posibilidad de entregar y evaluar exámenes y cualquier caso práctico y de desarrollo que se realicen a lo largo del programa.

Curso en Python

El coste de la matrícula es de 275€.

  • La matrícula incluye todos los costes académicos, como material, claustro, documentación necesaria y acceso a la intranet de alumnos donde estará disponible documentación necesaria para el curso así como videos y enlaces proporcionados por el claustro de profesores
  • El alumno dispondrá de 60 días desde la fecha de matriculación para realizar el curso

Puedes realizar el pago de la matrícula en la:

web de pagos de IEB

El Claustro

Jose Lope Alba
Head of Quantitative Analysis, Wind to Market, S.A.

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Información básica sobre Protección de Datos Responsable: INSTITUTO DE ESTUDIOS BURSATILES, asociación civil y GESTION IEB GLOBAL, S.L (en adelante, IEB) Finalidad: Atender la solicitud de información y mantenerle informado sobre iniciativas de su interés. Está prevista la elaboración de perfiles. Legitimación: Consentimiento del interesado. Destinatarios: Está prevista la cesión de datos de carácter personal a fundaciones y entidades vinculadas con el IEB. No están previstas transferencias internacionales de datos. Derechos: Acceso, rectificación, limitación del tratamiento y a presentar reclamaciones ante las autoridades de control, así como otros derechos. Información adicional: Puede consultar la información adicional y detallada sobre Protección de datos en nuestra página web: https://www.ieb.es/politica-de-privacidad/ La aceptación y envío de la presente solicitud implica la aceptación de todas sus cláusulas.

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