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PAQUETE DE LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARA ECONOMÍA Y FINANZASS


DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA:

El paquete de “Lenguajes de programación para Economía y Finanzas” está constituido de 5 módulos (Fundamentos de programación, Python, R, MatLab y Visual Basic) y pretende llevar al estudiante desde un conocimiento elemental en programación hasta uno avanzado, con aplicaciones que van desde lo estándar (estadísticas y econométricas) hasta la frontera de conocimiento (machine learning). Nuestra metodología combina la formación asincrónica, la cual permite que el(la) participante absorba los conocimientos en su momento (su horario) más oportuno y de mayor comodidad a través de nuestra moderna plataforma educativa y las complemente con la formación sincrónica (clases por zoom). En ese sentido, el alumno no solo podrá aprender con mucha tranquilidad y comodidad, sino también podrá interactuar y recibir retroalimentación de su aprendizaje con docentes muy rankeados que trabajan en prestigiosas organizaciones en Estados Unidos, Europa y Perú. Nuestra historia, experiencia, calidad y prestigio nos respalda.

DURACIÓN: 120 horas de formación

MÓDULOS:

MÓDULO I:  FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN

1.       Pensamiento lógico

2.       Introducción a los algoritmos

3.       Programación básica en HTML

MÓDULO II: EXPERTO EN PYTHON APLICADO

1.       Introducción

2.       Variables, expresiones y statements

3.       Objetos de PYTHON

4.       Ejecución condicional

5.       Iteraciones

6.       Funciones

7.       DATAFRAMES

8.       Predicción y métricas de performance

9.       Métodos de machine learning para clasificación

10.   Métodos de machine learning para regresión

11.   Validación cruzada y composición del modelo

MÓDULO III: EXPERTO EN R APLICADO

1.       Introducción al programa

2.       Manipulación de datos

3.       Visualización de datos

4.       Modelos de machine learning i: análisis exploratorio

5.       Modelos de machine learning ii: modelos de clasificación

6.       Modelos de machine learning iii: modelos de regresión

7.       Modelos de machine learning iv: text mining

MÓDULO IV: EXPERTO EN MATLAB APLICADO

1.       Conceptos básicos I

2.       Conceptos básicos II

3.       Programación en MATLAB

4.       Aplicaciones de programaciones

5.       Gráficos y visualización de datos

6.       TOOLBOX en MATLAB

7.       Análisis y programación

MÓDULO V: EXPERTO EN VISUAL BASIC APLICADO

1.       Introducción al lenguaje y editor VBA

2.       Grabar y modificar

3.       Procedimientos

4.       Funciones en VBA

5.       Estructuras condicionales: funciones condicionantes

6.       Estructuras repetitivas o bucles: funciones iterativas

7.       Formularios

8.       Eventos

MÓDULO VI: SQL

1.       Conceptos básicos

2.       SYNTAXIS en SQL

3.       Operación por tipo de datos

4.       JOINING DATA

5.       Manipulación y transformación de datos

6.       Extracción y visualización

 

PLANA DOCENTE


  • RICARDO CRISPIN
Senior Data Analyst. Es economista por la PUCP con experiencia (5 años) en Gestión y Reporting con Data. Además es un experto en Facturación Electrónica y Gestión Comercial.


  • EDWIN FERNÁNDEZ
Egresado de Economía y Desarrollo por la UPC, con Especialización en Análisis de Datos por Google y en Blockchain por el MIT Professional Education. Como consultor actuarial, parte de su trabajo consiste en tarificar productos de seguros y pensiones, diseñar nuevos productos y evaluar la rentabilidad de los mismos.


  • GLORIA RIVAS
Magister en Data Science de la Universidad Erasmus Universidad Roerdam (Holanda). Actualmente es Business Intelligence Analyst en Amazon. Ha realizado una pasantía en la sede central de Unilever en Roerdam (Holanda) donde diseña modelos de machine learning para la predicción de productos que se volverán obsoletos. Previo a la maestría se desempeñó como analista senior de pricing analytics en el BCP.


  • LILIAM VALDIVIESO
Bachiller de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM). Ha trabajado en el área de Calidad de Soware y cuenta con más de 8 años de experiencia brindando un enfoque proactivo para prevenir defectos durante el desarrollo del soware.

  • CARLOS GUEVARA
Economista de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Actualmente es Research Fellow en el Equipo de Análisis Macroeconómico del Banco Interamericano de Desarrollo (BID, Estados Unidos). Se ha desempeñado como especialista de exportaciones en el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).






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