El contenido de la asignatura integra los fundamentos básicos para definir la estrategia de datos en un proyecto analítico, cuantitativo y computacional. Este curso se enfoca en proporcionar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para desarrollar estrategias en la gestión, arquitectura e integración de datos en cualquier proyecto o entorno organizacional.
Los mercados financieros globales diariamente realizan transacciones en diferentes instrumentos que requieren identificar las variables que se integran en cada uno de ellos. Desde la política monetaria de un país desarrollado hasta la volatilidad generada por una decisión política en otro país pueden cambiar la dirección de los movimientos de cada uno de estos instrumentos. Este curso se enfoca en proporcionar a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para entender los mercados financieros y desarrollar estrategias en la toma de decisiones.
La ciencia de datos se ha convertido en un campo fundamental en la transformación digital de las organizaciones. Existe una creciente demanda de profesionales capacitados en esta área, ya que las organizaciones buscan aprovechar los datos para obtener información valiosa, tomar decisiones estratégicas y mejorar su rendimiento. El contenido de la asignatura integra los fundamentos básicos estadísticos y matemáticos para tomar decisiones basadas en evidencia, descubrir patrones y tendencias, mejorar la eficiencia, fomentar la innovación y contribuir al desarrollo tecnológico usando los datos.
El avance de las finanzas requiere cada vez más herramientas informáticas y computacionales para lograr procesar un número creciente de datos. Por esta razón, uso de librerías Pandas y Scipy, árboles binomiales, definición de arquitectura de datos, apropiación aplicación de métodos financieros y valoración de derivados en tiempo continuo, son fundamentales para la valoración de opciones financieras. Las librerías Pandas y Scipy son dos herramientas fundamentales para la ciencia de datos y la ingeniería financiera. Pandas proporciona estructuras de datos eficientes para el análisis de datos, mientras que Scipy ofrece una amplia gama de funciones matemáticas y estadísticas. Los árboles binomiales son un método de valoración de opciones financieras que es relativamente sencillo de implementar, por su parte, la definición de una arquitectura de datos adecuada es esencial para el almacenamiento y la organización eficientes de los datos financieros. Finalmente, la apropiación de métodos financieros permite la valoración adecuada para un problema específico según las opciones financieras en cada momento del tiempo.