Implementar el uso de información financiera usando lenguajes de programación avanzados para la toma de decisiones en la empresa con grandes volúmenes de datos.

  1. Recopilación de datos
    • Selección de fuentes: Identifica fuentes confiables de información financiera que incluyan bancos centrales, noticieros financieros, y bases de datos de índices bursátiles como NASDAQ y NYSE, además de índices sectoriales específicos como el índice de bienes raíces y el de la industria automotriz.
    • Extracción de datos: Utiliza técnicas de scraping de datos o API públicas para recolectar datos históricos de los últimos 3 años para los índices seleccionados.

  2. Análisis de datos en Python
    • Limpieza y preparación de datos: Realiza una limpieza de datos para corregir o eliminar valores atípicos o faltantes. Estructura los datos para el análisis.
    • Análisis exploratorio:
      • Genera histogramas y gráficos de caja para entender la distribución de los datos.
      • Calcula estadísticas descriptivas básicas como la media, mediana, cuartiles y desviación estándar.
    • Análisis de correlación y regresión:
      • Realiza análisis de correlación entre los diferentes índices y visualízalos mediante gráficos de dispersión con líneas de regresión.
      • Modela predicciones para el corto plazo usando regresión lineal o modelos de suavización simple y/o exponencial, según sea apropiado.

  3. Desarrollo de un dashboard interactivo:
    • Diseño del dashboard: Esboza un diseño que incluya las secciones principales del dashboard, como rendimiento y riesgo histórico y proyecciones futuras.
    • Implementación:
      • Utiliza herramientas como Dash por Plotly o Streamlit para crear el dashboard.
      • ncorpora gráficos interactivos como gráficos de líneas para rendimiento acumulado, gráficos de pastel para composición de portafolio, y gráficos de área para proyecciones.
    • Publicación en línea: Configura el acceso al dashboard en una plataforma en línea para que los usuarios puedan interactuar con sus datos y visualizaciones en tiempo real.

Un reporte ejecutivo que incluya:

  • Resumen del análisis realizado.
  • Gráficas de distribución y correlación.
  • Predicciones y su justificación basada en el análisis.
  • Un dashboard interactivo accesible en línea con visualizaciones de los datos analizados y predicciones, con capacidad para que los usuarios vean el desempeño estimado de sus inversiones.

Realiza la entrega de tu avance con base en los criterios de evaluación que se muestran en la siguiente rúbrica.