Finanzas

Estrategias financieras basadas en datos

play_lesson Modalidad: Blended
calendar_month Fecha: Octubre 21 a noviembre 13 de 2025
timer Duración: 40 horas | martes 6-9 pm | miércoles y jueves 6-9:30 pm
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Descripción

El programa se desarrollará bajo una metodología mixta, que combina sesiones presenciales y virtuales en tiempo real, permitiendo un aprendizaje flexible sin perder la interacción directa con docentes y compañeros. El enfoque es eminentemente práctico, complementado con fundamentos teóricos esenciales para garantizar una comprensión sólida de los conceptos financieros y cuantitativos.





¿Qué lograrás con el programa?


  • Aplicar herramientas de estadística descriptiva para analizar series de tiempo financieras, calcular e interpretar medidas de tendencia central, dispersión y forma (asimetría y curtosis); utilizando datos históricos de precios en mercados de renta variable, e identificando patrones relevantes para la evaluación de estrategias de inversión.
  • Formular hipótesis y construir intervalos de confianza para variables financieras clave (como rentabilidad esperada o volatilidad), aplicando pruebas estadísticas que respalden decisiones de inversión bajo criterios de evidencia cuantitativa.
  • Integrar el uso de Excel y JAMOVI para importar, organizar y analizar datos de precios de acciones o índices bursátiles, generando tablas, gráficos y estadísticas que faciliten la interpretación cuantitativa de riesgos y rentabilidades.
  • Traducir los hallazgos cuantitativos en recomendaciones estratégicas, evaluando el perfil de riesgo-retorno de activos o portafolios con base en criterios estadísticos, y comunicando sus conclusiones de forma clara y argumentada.
  • Aplicar el análisis discriminante o modelos logit para resolver problemas de clasificación de individuos, clientes o empresas
  • Emplear técnicas de aprendizaje no supervisado como componentes principales y clusters para segmentar individuos, clientes o empresas
  • Utilizar técnicas para validar modelos (por ejemplo, de regresión) antes de su implementación.



¿Para quién es el programa?

El programa está dirigido a profesionales, estudiantes, consultores y emprendedores interesados en fortalecer sus conocimientos y habilidades en finanzas cuantitativas. Es ideal para quienes trabajan en áreas como finanzas, economía, administración, contabilidad o inversiones, así como para aquellos que deseen tomar decisiones financieras más informadas y estratégicas. También está diseñado para personas que buscan ampliar su comprensión del mercado financiero y su capacidad para aplicar herramientas y técnicas prácticas en contextos reales. No se requiere experiencia previa en métodos cuantitativos, solo interés en aprender y aplicar conocimientos en el ámbito financiero. 

Nota:

Este curso está diseñado para personas con conocimientos básicos de estadística y Microsoft Excel, que quizá tengan poca o ninguna experiencia previa en el uso de herramientas cuantitativas.





“Artículo 19. Cambios en los Programas y Docentes El CESA se reserva el derecho de efectuar los ajustes necesarios para asegurar la adecuada ejecución de sus programas. Estos ajustes pueden incluir, entre otros, cambios en conferencistas o docentes, modalidades y fechas”.

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INVERSIÓN

$ 2.340.000

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DESCUENTOS

15% de descuento 20 días antes
7% de descuento 11 días antes
Comunidad/Egresados: 20% de descuento

Profesores

Javier Cadena Lozano

Ph.D. en Administración de la Universidad San Pablo CEU de Madrid España, con maestrías en economía de la Universidad Nacional de Colombia y dirección estratégica de organizaciones de la Universidad de Ávila, España. Profesor de investigador asociado del CESA

Luis Berggrun P

Profesor Titular del CESA. Ph.D. in Business Administration (con énfasis en finanzas) de Tulane University (EE.UU.) y Master in International Finance (con distinción) de la Universidad de Amsterdam (Holanda). Fue investigador en el Banco Central Holandés en el tema de riesgo financiero. Experiencia en consultoría con bancos relacionada con análisis de clusters, redes neuronales y árboles de clasificación y regresión

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