Python

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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

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: [su_button url=»https://pagosonline.ieb.es/» target=»blank» background=»#003764″ color=»#ffffff» size=»6″ center=»yes» radius=»0″ icon=»icon: caret-right»]web de pagos de IEB[/su_button]

El Claustro

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

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