Análisis de datos en el mercado financiero: ¿por dónde empezar?

En los últimos años, la tecnología ha impulsado la innovación en el campo de las finanzas. La tecnología se ha convertido en una faceta importante para cualquier institución financiera, ofreciendo tanto ventajas como desventajas estratégicas. La disponibilidad de datos ha provocado que los procesos de las entidades financieras reaccionen en tiempo real. La velocidad y el volumen cada vez mayores en el comercio de acciones han exigido el refuerzo de herramientas más rápidas, limpias y de mejor rendimiento, lo que nos lleva a utilizar lenguajes de programación como R o Python.

Antes de pasar a R o Python , primero definamos el análisis de datos y su papel en el mercado financiero

El análisis de datos es un examen detallado del conjunto dado de datos. Puede escudriñar y evaluar cada aspecto de los datos históricos cuando se alimenta con criterios adecuados, dando resultados óptimos. El análisis de datos es confiable porque puede eliminar el alcance del error humano, ahorrar tiempo y brindar un resultado preciso. En el dominio financiero, el análisis de datos puede examinar e identificar paradigmas, también señala factores que influyen en el comportamiento del cliente y las decisiones de compra. Estas decisiones pueden ayudar a las empresas y empresas a tomar decisiones informadas e importantes sobre el diseño de sus productos, la estrategia de precios, la estrategia de distribución, el marketing y la estrategia de promoción.

Cuando hablamos de herramientas de análisis de datos, hay muchas herramientas como el antiguo Excel y la tendencia BI (Business Intelligence), pero las raíces comienzan en lenguajes de programación como R y Python.

¿Por qué R o Python?

Ambos idiomas pueden ser acreditados por ser capaces de cambiar la dinámica de los mercados financieros. Tienen una variada gama de aplicaciones, desde datos CMR (limpieza, modelado y reducción) hasta pruebas de hipótesis y modelado. Si bien R está diseñado específicamente para el análisis de datos, no goza de la misma exclusividad en el caso de Python. El análisis de datos es solo una de las muchas ramas de Python. Aunque Python se está poniendo al día con R en el análisis de datos usando IA (inteligencia artificial) y aprendizaje automático, R aún mantiene una ventaja en el campo de las estadísticas.

R vs Python – ¿Qué elegir?

Si eres un principiante, comenzar con Python sería más fácil para ti. Python replica muchos modelos de R. Ambos son fáciles de aprender y los desafíos se pueden abordar con recursos en línea; sin embargo, elija aprender solo un idioma a la vez porque aprender ambos juntos puede ser confuso ya que comparten muchos aspectos similares.

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por aditi_versha y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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