Análisis exploratorio de datos económicos y financieros con Python Duración 2 Semanas Precio -- AR$ Horarios Inscribite Volver a Cursos Acerca del curso Aprendé a familiarizarte con las técnicas clave de análisis exploratorio de datos (EDA) aplicadas al contexto financiero y económico. Acerca del profesor Daiana Levit Actuaria en administración (UBA). Maestrando en la Maestría en gestión y análisis de datos financieros en la UBA. +10 años de experiencia capacitando en análisis de datos y herramientas informáticas. Docente de materias actuariales en la Universidad Siglo 21. Objetivos Este curso tiene como objetivo familiarizar a los participantes con las técnicas clave de análisis exploratorio de datos (EDA) aplicadas al contexto fi nanciero y económico. Programa Aplicaciones prácticas con software econométrico. Inscribite

El camino del conocimiento empieza con un primer paso. Vamos a darlo juntos. Próximos eventos Nuestros webinars son abiertos al público. Sólo se requiere inscripción previa. Accedé a los webinars con un click en cada imagen:

Datarius Academy Compromiso con la Excelencia Educativa Enfoque Práctico y Aplicable Comunidad de Aprendizaje Activa Soporte Técnico y Pedagógico Educación y capacitación Actuarial Nuestra propuesta Descubrí cómo DATARIUS ACADEMY puede impulsar tu carrera y prepararte para los desafíos del mañana. Ver más Si querés info sobre los cursos de verano: Rstudio: Nivel Inicial. INSCRIPCIÓN ABIERTA Destinado a todos aquellos que deseen implementar Rstudio: como herramienta estadística y Big Data Curso a cargo de Matías Oddone Objetivo El objetivo de este curso es el de introducir a los participantes de habilidades para manejar y analizar datos utilizando el lenguaje R. Descargar info Programa Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio áulico virtual. Febrero: Lun 3 - Jue 6 Lun 10 - Jue 13 de 18 a 19.30 Inscripción Conceptos, Paquetes, Data frame y manipulación de datos estadísticos. Análisis de datos con Excel INSCRIPCIÓN ABIERTA Destinado a todos aquellos que deseen alcanzar un nivel avanzado de la planilla de cálculo. Curso a cargo de Maximiliano Maggiore . Objetivo Proporcionar habilidades avanzadas para manejar y analizar datos de manera eficiente y profesional. A través del curso, aprenderán a utilizar herramientas y funciones complejas de Excel, permitiéndoles optimizar su trabajo con datos, tomar decisiones más informadas y realizar análisis avanzados. Programa Funciones condicionales, lógicas y matriciales. Funciones de búsqueda, de fecha y auditoría de fórmulas. Formato condicional y Gráficos avanzados. Tablas dinámicas y sus gráficos. Estructuración de datos, hojas y libros. Importación de datos y análisis inteligente. Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio áulico virtual. Días: Martes 11 - 18 - 25 de Marzo y 1 -8-15 de Abril Horario: 14 a 15.30 Hora Argentina Descargar info Inscripción Requisitos: conocimientos básicos de Excel. Econometría aplicada TURNO TARDE NIVEL 1: conceptos, regresión lineal y múltiple. Curso a cargo de Matías Oddone. Objetivo En este curso aprenderás a pronosticar desde variables simples a complejas mediante métodos estadísticos. Descargar info Econ aplicada I Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio áulico online. Nivel I Enero: Martes 21 - Jueves 23 Martes 28 - Jueves 30 de 18 a 19.30 Inscripción Econometría aplicada NIVEL 2: logit y no lineales. Curso a cargo de Matías Oddone. Objetivo En este curso, los participantes aprenderán a trabajar con datos cualitativos y a modelar relaciones económicas que no pueden explicarse mediante una regresión lineal tradicional. Pro g rama Introducción a los modelos no lineales en econometría. Regresiones logit y probit: teoría y aplicaciones. Análisis de modelos de respuesta cualitativa. Aplicaciones prácticas con datos reales y software. Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio áulico online. Próxima edición; Febrero - Marzo 2025 Inscripción: próximamente. Descargar info Rease g uros : tipos y tarificación Curso a cargo de Matías Oddone. Próxima edición: Marzo 2025 Objetivo Este curso tiene como objetivo q ue los participantes se introduzcan en el reaseguros, comprendiendo su funcionamiento y aplicación en cada caso. Pro g rama Reaseguros: qué son, cómo funcionan y su tarificación Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio aulico online. Descargar info Inscripción: próximamente. Análisis exploratorio de datos económicos y financieros con Python INSCRIPCIÓN ABIERTA Curso a cargo de Daiana Levit Objetivo Familiarizar a los participantes con las técnicas clave de análisis exploratorio de datos (EDA) aplicadas al contexto financiero y económico. Descargar info Programa Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio áulico virtual. 2 Encuentros de 1,5 h oras Febrero: Miércoles 26 y Viernes 28 de 13 a 14.30 horas Inscripción Introducción al Análisis Exploratorio de Datos (EDA). Limpieza y Transformación de Datos. Análisis Estadístico y Visualización. Aplicaciones en Finanzas y Economía. Primeros pasos utilizando python TURNO MAÑANA Destinado a todos aquellos que deseen conocer está herramienta. Curso a cargo de Daiana Levit. Objetivo Este curso tiene como objetivo que los participantes se introduzcan en el uso de Python como herramienta para la gestión y analisis de datos. Pro g rama Fundamentos de Python. Introducción al uso de python con google colab. Introducción a las Bibliotecas. Implementación de visualizaciones. Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio aulico online. Cursada on demand: queda a disposición la grabación del encuentro por 2 semanas. PRÓX EDICIÓN: Marzo 2025 Inscripción: próximamente. Descargar info Introducción al análisis de datos contables con python Destinado a todos aquellos que deseen conocer cómo Python puede ayudar a gestionar y analizar datos contables. Curso a cargo de Daiana Levit . Objetivo Proveer las herramientas necesarias para que los participantes utilicen Python en el análisis y manejo de datos contables, logrando extraer insights y automatizar cálculos clave para la toma de decisiones financieras. Descargar info Programa Fundamentos de Python y Manejo de Datos Contables. Limpieza y Transformación de Datos Contables. Visualización de Información Contables. Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio áulico virtual. 2 encuentros de 1,5 horas Lunes 10 y 17 de marzo de 13 a 14.30hs Requisitos: Conocimientos básicos de contabilidad (estados financieros y ratios). No se requiere experiencia previa en programación. Inscripción Introducción a la Biometría Actuarial Destinado a alumnos universitarios de grado que deseen introducirse en la biometría actuarial. Curso a cargo de Pablo Calello y Daiana Levit Objetivo Este curso tiene como objetivo que los participantes se introduzcan en los conceptos vinculados a la biometría actuarial, con un enfoque teórico práctico. Se recomienda para todo estudiante universitario, de cualquier universidad. Programa Probabilidades de vida y muerte. Tablas de mortalidad. Leyes de mortalidad. Tasa instantánea de mortalidad. Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio áulico virtual. Inscripción PRÓXIMA EDICIÓN: FEBRERO - MARZO 2025 Quiero más información Curso Intensivo de Predicción de la Demanda con IA y Modelos Avanzados Dirigido a: Profesionales de empresas, analistas de datos, economistas, actuarios y emprendedores que deseen mejorar la precisión en la previsión de la demanda y optimizar la toma de decisiones. Objetivo Este curso tiene como objetivo que los participantes puedan lograr la aplicación de modelos matemáticos y de IA en sus empresas. Programa CLASE 1: Fundamentos y Errores Comunes en la Predicción de la Demanda CLASE 2: Modelos Avanzados y Redes Neuronales para Predicción de la Demanda CLASE 3: Inferencia Bayesiana, Optimización y Casos Avanzados Modalidad Online en vivo con ejercicios prácticos Docentes: Pablo Calello, Maximiliano Maggiore Inscripción Abierta para la edición de marzo 2025 Formulario de Inscripción Quiero más información Introducción a la Teoría Act. de los se g personales Destinado a alumnos universitarios de grado que deseen introducirse en la los se guros personales. Curso a cargo de Pablo Calello y Daiana Levit Objetivo Este curso tiene como objetivo q ue los participantes se introduzcan en los conceptos vinculados al cálculo de primas de seguros de vida, con un enfoque teórico práctico. Se recomienda para todo estudiante universitario, de cualquier universidad. Programa Capital diferido de vida y muerte. Equivalencia de tasas. Rentas financieras y actuariales. Sistemas de amortización de préstamos. Modalidad Cursada sincrónica a través de nuestro espacio aulico online. Inscripción PRÓXIMA EDICIÓN: FEBRERO - MARZO 2025 Quiero más información

Porqué elegirnos Compromiso con la Excelencia Educativa Enfoque Práctico y Aplicable Comunidad de Aprendizaje Activa Soporte Técnico y Pedagógico Qué ofrecemos Capacitaciones a medida para grupos o individuos de distintas áreas de la organización. Nos especializamos en industrias como banca, seguros, diseño de software, análisis de datos. Nuestro objetivo es fortalecer la gestión de la empresa, mediante la capacitación de sus recursos humanos, logrando así organizaciones más rentables, productivas y eficientes. En todos los casos priorizamos las capacitaciones rápidas y a medida con resultados concretos e inmediatos. Tu Éxito es Nuestro Objetivo Únete a Nosotros en el Viaje del Aprendizaje Continuo. Solicitá una entrevista

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Machine Learning aplicado a finanzas Duración 2 Semanas Precio -- AR$ Horarios Inscribite Volver a Cursos Acerca del curso A través de ejemplos prácticos en Python, aprenderás a procesar datos financieros, construir modelos predictivos y evaluar su desempeño utilizando métricas especializadas. Al finalizar, serás capaz de implementar modelos de Machine Learning para optimizar análisis financieros, mejorar la toma de decisiones y desarrollar estrategias basadas en datos. Acerca del profesor Daiana Levit Actuaria en administración (UBA). Maestrando en la Maestría en gestión y análisis de datos financieros en la UBA. +10 años de experiencia capacitando en análisis de datos y herramientas informáticas. Docente de materias actuariales en la Universidad Siglo 21. Objetivos Este curso busca enseñar a los participantes a aplicar modelos de Machine Learning para resolver problemas financieros reales, desde el análisis de datos hasta la predicción y la evaluación de riesgos. Programa Aplicaciones del Machine Learning en el sector financiero. Preparación de datos financieros (APIs, limpieza). Regresión lineal para predecir retornos. Modelos para series temporales (ARIMA, Random Forest). Predicción de precios de activos. Validación de modelos financieros (backtesting). Modelos de clasificación (regresión logística, árboles de decisión). Detección de transacciones fraudulentas. Interpretabilidad de modelos (SHAP, LIME). Inscribite

Primeros pasos utilizando python Duración 2 Semanas Precio -- AR$ Horarios Inscribite Volver a Cursos Acerca del curso Introducite en el uso de Python como herramienta para la gestión y análisis de datos económicos y financieros. Acerca del profesor Daiana Levit Actuaria en administración (UBA). Maestrando en la Maestría en gestión y análisis de datos financieros en la UBA. +10 años de experiencia capacitando en análisis de datos y herramientas informáticas. Docente de materias actuariales en la Universidad Siglo 21. Objetivos Este curso tiene como objetivo que los participantes se introduzcan en el uso de Python como herramienta para la gestión y análisis de datos. Programa Fundamentos de Python. Introducción al uso de python con google colab. Introducción a las Bibliotecas. Implementación de visualizaciones Inscribite

Introducción a los modelos de Machine Learning con Python Duración 1 semana Precio -- AR$ Horarios Inscribite Volver a Cursos Acerca del curso Este curso está diseñado para adaptarse a diferentes niveles de conocimiento técnico, facilitando tanto la introducción al lenguaje Python como su aplicación práctica en el ámbito de los modelos predictivos y de clasificación. Acerca del profesor Daiana Levit Actuaria en administración (UBA). Maestrando en la Maestría en gestión y análisis de datos financieros en la UBA. +10 años de experiencia capacitando en análisis de datos y herramientas informáticas. Docente de materias actuariales en la Universidad Siglo 21. Objetivos Este curso tiene como objetivo proporcionar a los participantes una comprensión fundamental de los modelos de Machine Learning, abordando desde los conceptos básicos hasta la implementación práctica en Python. Al finalizar, los alumnos podrán crear, entrenar y evaluar modelos simples para resolver problemas reales. Programa Fundamentos de Machine Learning. Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo. Flujo básico de un modelo de ML. Implementación práctica. Clasificación vs. Regresión: diferencias y casos de uso. Modelos clásicos: Regresión logística (para clasificación) y Árboles de decisión. Validación cruzada y ajuste de hiperparámetros. Inscribite