SQL para Finanzas

Aprende a usar SQL y sus aplicaciones en las finanzas 

Más Información

El Curso de SQL para Finanzas es un programa de 9 horas, distribuidas durante 3 días, durante el cuál aprenderás mediante casos prácticos lo necesario para aplicar SQL a nivel profesional en diversos campos de las finanzas.

¿Por qué este Programa?

  • Profesores con experiencia profesional en sus materias.
  • Comunicación directa con tus profesores.
  • Clases grabadas para que no te pierdas ninguna sesión y puedas volver a verla cuando quieras
  • Acceso a modelos y case studies reales.
  • Curso bonificable por Fundae.

 

Modalidad CursoFechaPrecioSolicitar
LIVE ONLINE

Del 10 al 24 de Febrero  2023

  • 10 de Febrero: 17:30 a 20:30
  • 17 de Febrero: 17:30 a 20:30
  • 24 de Febrero: 17:30 a 20:30

(CET) Hora España

 

 

150 euros*Comprar

*Hasta completar plazas.

CURSO BONIFICABLE POR FUNDAE

Al finalizar el curso los participantes recibirán un diploma certificando que el alumno ha completado satisfactoriamente los distintos módulos de los que consta el curso

Programa

Diseñado por profesionales para profesionales
Sesión 1: Análisis de Stock de Activos Inmobiliarios en Idealista

  • Introducción: desarrollo de la razón de ser del curso, qué es una base de datos, cuáles son las distintas tipologías de datos con los que trabajar y los motores disponibles.
  • Consultas básicas: se comenzará a trabajar consultas utilizando los comandos básicos, para extraer información de un dataset preparado y sacar datos de valor para conseguir llegar a conclusiones útiles para cualquier análisis. Algunos de las sentencias más utilizadas son select, like, where, distinct, in…
  • Funciones de agregación: en este apartado se trabajará aquellas funciones que permitan reducir grandes volúmenes de datos, agregando la información para poder calcular medias, sumatorios, máximos, mínimos…
  • Caso práctico 1: Análisis del stock de activos inmobiliarios publicados en Idealista, para sacar indicadores de precios por metro cuadrado, top inmuebles según ciertas condiciones e información agregada de la situación de los inmuebles en venta de Madrid capital. Finalizando la práctica con la extracción de la información calculada en SQL y visualizando los datos en Excel.

Sesión 2: Análisis de una Cartera de Deuda y respectivos Pagos

  • Joins: se explicará utilizando la teoría de conjuntos las posibles combinaciones que se pueden realizar entre tablas, uniendo una o varias tablas para crear conjuntos nuevos. Trabajando todos los posibles joins (inner join, left/right join, outer join…)
  • Consultas avanzadas: se profundizará en la realización de consultas estudiando sentencias que permita extraer más información de los datos disponibles, realizando subqueries, condicionales, cambios de formato, funciones matemáticas...
  • Caso práctico 2: Análisis de una cartera de deudas y sus respectivos pagos.
    • Evolución de los pagos de la cartera
    • Ranking de productividad de los equipos
    • Situación resumida a alto nivel
    • KPI de calidad de información desglosado por equipos
    • Porcentaje de deuda pendiente por tipología

Sesión 3: Análisis de Riesgos. Scoring para entidad financiera.

  • Creación y mantenimiento de BBDD: se profundizará en la creación de nuestras propias tablas y bases de datos, estudiando comandos para insertar y actualizar información o tablas junto con la creación y eliminación de tablas, esquemas y registros, creando trabajos que permitan realizar extracciones transformaciones y cargas de datos de una base de datos a otra propia.
  • Caso práctico 3: Análisis del riesgo de impago según los créditos en curso y la situación de los pagos para una entidad financiera.
    • Scoring de los clientes según el posible riesgo de impago utilizando toda la información disponible y realizando el cálculo según ciertos criterios dados.
    • Visualización de los resultados con la segmentación calculada y una visión general de la situación de los créditos en curso
    • Creación de una base de datos propia para ejecutar las ETLs y automatizar el informe.

Claustro

Luis Barceló Rodríguez

Team Lead Reporting REAM - Operations Management

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