Python para finanzas: Curso práctico

Los capítulos posteriores se pueden agrupar en los siguientes aspectos:

• Aprender a extraer datos. la extracción de datos de múltiples fuentes: sitios web, bases de datos de estados financieros y cotizaciones de bolsa.
• Aprender a construir modelos financieros. Los modelos financieros son un insumo fundamental en el proceso de toma de decisiones empresariales, tanto de inversión como de financiación.
• Automatizar procesos. La capacidad de Python para automatizar tareas es simplemente ilimitada. Esto se traduce en crecimientos espectaculares de la productividad.

Todos los capítulos inician con un planteamiento teórico que inmediatamente se traduce a la aplicación de ejercicios prácticos y que por supuesto el usuario podrá replicar para fortalecer su aprendizaje.

Podrá descargar el código de esta obra accediendo a la ficha del libro en www.ra-ma.es.