Diplomado en Data Science and Machine Learning applied to Financial Markets @ ITAM
Herramientas para el desarrollo de la ciencia de datos en un ámbito financiero
Actualmente estoy cursando el Diplomado de Datascience y Machine Learning aplicado a finanzas en el ITAM.
El diplomado consta de cinco módulos:
Introducción a Python con finanzas
Conceptos básicos del lenguaje, tipos, estructuras, listas, control. Un tema interesante fue el concepto de tipos mutables y no mutables, que no los tenía en mente y que pueden una gran diferencia en la optimización y manejo de memoria. También abarcamos las librerías estándard y algunas otras como numpy, pandas. Desarrollamos algunas aplicaciones como Boostraping, descarga de información financiera por medio de algunas APIs. Este módulo lo impartió Arturo Zamudio.
Estadística y probabilidad con python
Algebra lineal, matrices, vectores y operaciones básicas. Tópicos de probabilidad y estadística, distribuciones continuas y discretas y su implementación en Python. Módulo impartido por Daniel Ramirez.
Ciencia de Datos (en curso)
Bases de dadtos con MySQL y SQLAlchemy, numpy, matplotlib y seaborn, dataframes con Pandas, webscraping, Natural Language Processing y algunos modelos como N-Gram, clasificación de textos y sentimiento de mercados.
