Utilice el poder de la analítica para aprovechar al máximo sus datos financieros
Financial Analytics explora cómo se pueden vincular los datos de los estados financieros y las métricas no financieras para mejorar el desempeño de la empresa. El rol de un analista financiero está impulsado por una combinación de métodos y técnicas que hacen que este rol sea extremadamente importante para la salud financiera de cualquier organización. Esta combinación especial de conocimientos abarca desde una comprensión básica de los datos de los estados financieros y el desempeño financiero, hasta una inmersión más profunda en modelos y pronósticos financieros.
Formación empresarial especializada
Financial Data Analytics
Este curso proporciona una introducción al análisis de datos financieros para todos los profesionales de negocios, incluidos aquellos sin experiencia previa en análisis o finanzas. En este programa, aprenderá a utilizar modelos de hojas de cálculo, técnicas de modelado y una aplicación común de análisis de inversiones como parte de un poderoso conjunto de herramientas para tomar decisiones financieras e inversiones informadas.
¿Qué aspectos cubriremos?
Los participantes aprenderán cómo los analistas de datos describen, predicen e informan las decisiones comerciales en las áreas específicas de finanzas y operaciones. El contenido del programa tiene un enfoque eminentemente práctico, utilizando ejemplos y ejercicios basados en casos de negocios reales, que se desarrollan a través de pequeños equipos de trabajo, con presentación de resultados y discusiones en clase.
Este módulo proporciona una breve introducción a los fundamentos de las finanzas, enfatizando conceptos clave y su aplicación a una amplia variedad de situaciones del mundo real.
Este módulo combina conceptos financieros y analíticos para importar, preprocesar, analizar y visualizar datos financieros utilizando hojas de cálculo.
Una definición clara de los objetivos le permite optimizar los recursos utilizados en el análisis.
2. Fuentes de datos
Identificar fuentes de datos, calidad y disponibilidad.
3. Herramientas tecnológicas
Dependiendo de los datos y la complejidad del problema, se establece el tipo de herramienta y metodología a aplicar.
4. Modelo de decisión
Los modelos de decisión permiten una evaluación más clara de las diferentes alternativas derivadas del análisis de datos, facilitando así la toma de decisiones.