Analítica Financiera

Pronóstico, Modelado y Optimización

Obtén el folleto

Course Dates

COMIENZA EL

TBD

Course Duration

DURACIÓN

6 semanas, online
4-6 horas a la semana

Course Fee

COSTO

u obtén US$225 de descuento con un cupón de referido

Course Information Precio especial para grupos

Aprender es aún mejor con colegas

Nuestros estudiantes nos han comentado que tomar este programa en conjunto con colegas les permite tener un lenguaje común y acelerar el impacto en sus proyectos.

Esperamos que sea igual para ti. Contamos con un descuento especial para grupos.

Al hacer clic en el botón de abajo, aceptas recibir información de Wharton y Emeritus sobre este y otros programas relevantes, vía email/llamada/WhatsApp/SMS. Política de privacidad

El beneficio de aprender junto con su amigo es que les permite mantener el ritmo de compromiso y pueden sostener debates significativos sobre lo que están aprendiendo.
Courtlyn - Promotion and Events Specialist - Quote

Courtlyn

Especialista de promociones y eventos

Panorama general

Investigación, modelado, pronóstico: todos los aspectos del sector financiero se rigen por los datos y la analítica en mayor medida que nunca. Este programa te ayudará a adquirir los conocimientos básicos que necesitas para comprender los conceptos fundamentales de la analítica de datos, así como la forma de aplicarlos para crear un marco para las estrategias financieras que se ajuste a las necesidades de tu organización. Desde el ajuste de las ventas a los clientes hasta la evaluación de los riesgos crediticios de las empresas, aprende a utilizar los principios analíticos que impulsan la toma de decisiones informadas en este sector en crecimiento.

El mercado de la analítica financiera se valoró en 6,320 millones de dólares en 2020 y se espera que alcance los 11,020 millones de dólares en 2026.

FUENTE: MORDOR INTELLIGENCE

Las organizaciones centradas en los datos tienen un 58% más de probabilidades de superar sus objetivos de ingresos.

FUENTE: FORRESTER, THE BUSINESS IMPACT OF DATA INTELLIGENT MANAGEMENT

El 70% de las empresas de servicios financieros utiliza el aprendizaje automático para predecir eventos de flujo de caja, afinar las puntuaciones de crédito y detectar fraudes.

FUENTE: DELOITTE INSIGHTS
Descarga el Folleto

Aprendizajes clave

Analítica Financiera de Wharton hace hincapié en las aplicaciones reales de la ciencia de datos en el sector financiero. Al final de este programa de seis semanas serás capaz de:

  • Reconocer el valor que la analítica de datos aporta al proceso de toma de decisiones financieras
  • Gestionar y comprometerte eficazmente con los equipos y herramientas de analítica de datos
  • Analizar las oportunidades y los límites de los datos y la analítica cuando se utilizan en finanzas para la causalidad y el pronóstico
  • Aplicar estrategias y herramientas de analítica de datos a los retos financieros del mundo real
  • Crear valor para la organización basado en la analítica de datos financieros

Módulos del programa

En este programa nuestro profesorado de categoría mundial te preparará para formular las preguntas correctas sobre las finanzas de tu organización, preguntas que generan decisiones informadas y respaldadas por datos.

Módulo 1:

El valor de la analítica de datos para la toma de decisiones

Comienza tu viaje aprendiendo el valor de la ciencia de datos y cómo aplicar la analítica a la toma de decisiones diaria.

  • Comprenderás el valor la analítica de datos a la hora de tomar decisiones financieras
  • Crearás un esquema del flujo de trabajo de la ciencia de datos
  • Conocerás las posibles dificultades de la analítica de datos

Módulo 2:

Análisis de datos - Conceptos básicos

Construye una base para el análisis de datos financieros procesables mediante la definición de variables que conducen a insights de los mercados objetivo.

  • Determinarás los objetivos del análisis de datos financieros
  • Realizarás un análisis exploratorio de datos
  • Formularás y perfeccionarás las preguntas pertinentes a partir de los datos disponibles
  • Obtendrás información sobre patrones de datos

Módulo 3:

Estrategias de pronóstico

Aprende a utilizar el modelado y otras técnicas probadas para establecer expectativas realistas y generar decisiones empresariales bien informadas.

  • Conocerás el papel del modelado en la formación de las expectativas del mercado
  • Aplicarás las técnicas de pronóstico a las decisiones empresariales
  • Elegirás una técnica de modelado adecuada para el resultado deseado
  • Interpretarás los resultados del aprendizaje automático

Módulo 4:

Cuantificación del riesgo financiero

Aprende los fundamentos para determinar el riesgo financiero a través de la ciencia de datos.

  • Definirás el riesgo de crédito
  • Analizarás los estados financieros para detectar el riesgo de crédito
  • Identificarás los indicadores clave de rendimiento del crédito (KPI)
  • Interpretarás modelos de riesgo crediticio

Módulo 5:

Mejorar las decisiones de inversión

Explora diferentes carteras de inversión, clases de activos y el proceso de inversión para optimizar las decisiones financieras.

  • Definirás carteras de inversión
  • Identificarás varias clases de activos
  • Construirás carteras óptimas utilizando una variedad de métodos, estrategias y herramientas

Módulo 6:

Integración y aplicación de la analítica de datos a los retos de tu organización

Utiliza lo que has aprendido para crear un plan de acción para implementar una solución de analítica de datos justificable para un problema del mundo real en tu organización.

  • Especificarás el reto que deseas resolver en tu organización mediante el uso de la analítica de datos
  • Propondrás una solución de analítica de datos
  • Identificarás posibles dificultades y problemas
  • Seleccionarás los métodos apropiados para visualizar y presentar datos
  • Justificarás la elección de técnicas de modelado para la resolución de problemas del mundo real
  • Analizarás las necesidades de recursos internos y externos para la creación de equipos
  • Elaborarás un plan de acción que priorice los resultados e identifique los resultados clave

Módulo 1:

El valor de la analítica de datos para la toma de decisiones

Comienza tu viaje aprendiendo el valor de la ciencia de datos y cómo aplicar la analítica a la toma de decisiones diaria.

  • Comprenderás el valor la analítica de datos a la hora de tomar decisiones financieras
  • Crearás un esquema del flujo de trabajo de la ciencia de datos
  • Conocerás las posibles dificultades de la analítica de datos

Módulo 4:

Cuantificación del riesgo financiero

Aprende los fundamentos para determinar el riesgo financiero a través de la ciencia de datos.

  • Definirás el riesgo de crédito
  • Analizarás los estados financieros para detectar el riesgo de crédito
  • Identificarás los indicadores clave de rendimiento del crédito (KPI)
  • Interpretarás modelos de riesgo crediticio

Módulo 2:

Análisis de datos - Conceptos básicos

Construye una base para el análisis de datos financieros procesables mediante la definición de variables que conducen a insights de los mercados objetivo.

  • Determinarás los objetivos del análisis de datos financieros
  • Realizarás un análisis exploratorio de datos
  • Formularás y perfeccionarás las preguntas pertinentes a partir de los datos disponibles
  • Obtendrás información sobre patrones de datos

Módulo 5:

Mejorar las decisiones de inversión

Explora diferentes carteras de inversión, clases de activos y el proceso de inversión para optimizar las decisiones financieras.

  • Definirás carteras de inversión
  • Identificarás varias clases de activos
  • Construirás carteras óptimas utilizando una variedad de métodos, estrategias y herramientas

Módulo 3:

Estrategias de pronóstico

Aprende a utilizar el modelado y otras técnicas probadas para establecer expectativas realistas y generar decisiones empresariales bien informadas.

  • Conocerás el papel del modelado en la formación de las expectativas del mercado
  • Aplicarás las técnicas de pronóstico a las decisiones empresariales
  • Elegirás una técnica de modelado adecuada para el resultado deseado
  • Interpretarás los resultados del aprendizaje automático

Módulo 6:

Integración y aplicación de la analítica de datos a los retos de tu organización

Utiliza lo que has aprendido para crear un plan de acción para implementar una solución de analítica de datos justificable para un problema del mundo real en tu organización.

  • Especificarás el reto que deseas resolver en tu organización mediante el uso de la analítica de datos
  • Propondrás una solución de analítica de datos
  • Identificarás posibles dificultades y problemas
  • Seleccionarás los métodos apropiados para visualizar y presentar datos
  • Justificarás la elección de técnicas de modelado para la resolución de problemas del mundo real
  • Analizarás las necesidades de recursos internos y externos para la creación de equipos
  • Elaborarás un plan de acción que priorice los resultados e identifique los resultados clave
Descarga el Folleto

Experiencia del programa

Analitica Financiera_Encuestas

Encuestas

Analitica Financiera_Actividades

Actividades "Inténtalo"

Analitica Financiera_Comprobacion de conocimientos

Comprobación de conocimientos

Analitica Financiera_Horas de oficina

Horas de oficina en vivo

Analitica Financiera_Tareas

Tareas

Analítica Financiera de Wharton en acción

Comprender la analítica financiera en teoría es solo el comienzo. Analítica Financiera: Pronóstico, Modelado y Optimización, de Wharton, va un paso más allá al ilustrar cómo aplicar la analítica financiera en el mundo real, con un enfoque particular en:

  • Ventas al cliente. Aprende a establecer objetivos de ventas realistas con hipótesis informadas desarrolladas a través de preguntas incisivas. De este modo, podrás identificar las variables clave que aportan información procesable. Todo ello, determinado mediante el análisis de datos financieros.
  • Ganancias de las empresas. Conoce cómo el modelado ayuda al mercado a formarse expectativas, y utiliza esos conocimientos para desarrollar técnicas de modelado que permitan alcanzar los resultados deseados. También aprenderás cómo interpretar los resultados del aprendizaje automático y cómo utilizar las técnicas de pronóstico a la hora de tomar decisiones empresariales.
  • Riesgo de crédito corporativo. Aprovecha la ciencia de datos para definir el riesgo de crédito con mayor precisión. Aprende a realizar análisis de los estados financieros, a identificar los KPI de crédito y el uso de resultados de clasificación de aprendizaje automático.
  • Gestión de activos. Utiliza la analítica financiera para crear carteras de mejor rendimiento identificando con mayor precisión las distintas clases de activos, examinando los elementos clave del proceso de inversión y conceptualizando los resultados óptimos.

Profesorado

Faculty Member_JULES H VAN BINSBERGEN_PhD

JULES H. VAN BINSBERGEN, PhD

Profesor de Finanzas de Nippon Life. Profesor de Finanzas, Wharton School

El profesor van Binsbergen está especializado en la investigación teórica y empírica de las finanzas, con especial atención en la fijación de precios de los activos. Sus investigaciones actuales se centran principalmente en la fijación de precios de los activos... Más información

Faculty Member_MICHAEL ROBERTS_PhD

MICHAEL ROBERTS, PhD

Profesor de Finanzas William H. Lawrence. Profesor de Finanzas en The Wharton School

La investigación principal del profesor Roberts se centra en el área de las finanzas corporativas, concretamente en la estructura de capital, la política de inversión, la contratación financiera y la política de pagos. Su trabajo reciente ha examinado... Más información

Faculty Member_JULES H VAN BINSBERGEN_PhD

JULES H. VAN BINSBERGEN, PhD

Profesor de Finanzas de Nippon Life. Profesor de Finanzas, Wharton School

El profesor van Binsbergen está especializado en la investigación teórica y empírica de las finanzas, con especial atención en la fijación de precios de los activos. Sus investigaciones actuales se centran principalmente en la fijación de precios de los activos y en la relación entre los mercados financieros y la macroeconomía, así como en la organización, la habilidad y el rendimiento de los intermediarios financieros. Algunos trabajos recientes arrojan luz sobre las implicaciones reales de los errores de valoración de los mercados de valores, la eficacia de la política monetaria y la medición de la habilidad de los gestores de inversiones.

Las investigaciones del profesor van Binsbergen han aparecido en las principales revistas académicas, como American Economic Review, Journal of Finance, Journal of Financial Economics y Journal of Monetary Economics.

Antes de incorporarse a Wharton School en 2014, enseñó en Stanford Graduate School of Business y en Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern. El profesor van Binsbergen es investigador asociado del NBER y del CEPR, antiguo editor y actual editor asesor de Review of Finance, y editor asociado del Journal of Finance y del Journal of Financial Economics. Su trabajo ha ganado numerosos premios de investigación y docencia. Se doctoró en Fuqua School of Business de la Universidad de Duke.
Faculty Member_MICHAEL ROBERTS_PhD

MICHAEL ROBERTS, PhD

Profesor de Finanzas William H. Lawrence. Profesor de Finanzas en The Wharton School

La investigación principal del profesor Roberts se centra en el área de las finanzas corporativas, concretamente en la estructura de capital, la política de inversión, la contratación financiera y la política de pagos. Su trabajo reciente ha examinado el diseño de los títulos de deuda y el papel de los derechos de control en la influencia de la política financiera y de inversión.

La investigación del profesor Roberts ha recibido varios premios. Entre ellos el Brattle Prize for Distinguished Paper publicado en el Journal of Finance, del que es coeditor, y los premios al mejor artículo en las conferencias anuales de la Financial Management Association y la Southwestern Finance Association.

Forma parte de los consejos editoriales de Review of Financial Studies, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Review of Corporate Finance Studies, y de la International Review of Finance. Además de su experiencia en Wharton School, donde trabaja desde 2004, el profesor Roberts ha impartido clases en Fuqua School of Business de la Universidad de Duke. Se licenció en Economía por la Universidad de California en San Diego, y obtuvo un máster en Estadística y un doctorado en Economía por la Universidad de California en Berkeley.

Orador invitado

Faculty Member_ANAMARIA PIESCHACON PhD

ANAMARIA PIESCHACON PhD

Orador invitado

Anamaria Pieschacon, directora de la unidad de análisis predictivo de Moody's Analytics, comparte su experiencia en riesgo crediticio corporativo y modelos ambientales, sociales y de gobernanza. Formó parte del equipo que ganó la categoría de solución de validación de modelos en el Chartis RiskTech100...

Certificado

Certificado

Una vez completado con éxito el programa, obtendrás un certificado digital de finalización de Wharton School.

Descarga el Folleto

Nota: Una vez terminado el programa, se te enviará por correo electrónico tu certificado digital verificado con el nombre que utilizaste al inscribirte. Todas las imágenes del certificado son solo para fines ilustrativos y pueden estar sujetas a cambios a discreción de Wharton School.

Aplica Ahora

Regístrate lo antes posible. El cupo es limitado.