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Oscar
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Ingeniero Automático y en Sistemas computacionales, apasionado por los números y estudiante autodidacta sobre la Inversión Inteligente. Con estas clases podrás aprender a invertir de forma inteligente
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Modalidad de la clase
Sobre Oscar
Hola, mi nombre es Oscar Esquivel Reina soy Ingeniero Automático y en Sistemas computacionales. Actualmente estoy enfocado junto a mi equipo en el diseño y desarrollo de Modelos Autónomos de Análisis de Datos. Basados en el estudio de los procesos ventas, inventarios e inversiones en renta variable y renta fija, levantamiento de datos claves, diseño de reglas y patrones, diseño de la máquina para la toma de desiciones. Estudio de estados financieros y estadísticas de empresas.
Este curso de Inversión está en gran parte motivado por el deseo de ayudar a los jóvenes a adquirir conocimientos y que puedan aprender a invertir su capital una vez que estén trabajando de una forma inteligente y competente. A través de herramientas de fácil comprensión y sin mucho lenguaje financiero, haciendolo más entendible para todos.
¡Te espero en la primera clase! Saludos.
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Acerca de la clase
- Enseñanza básica
- Enseñanza media
- Pre-universitario
- +5
niveles :
Enseñanza básica
Enseñanza media
Pre-universitario
Formación Técnica
Educación para adultos
Pregrado
Postgrado
Kinder
- Español
Todos idiomas hablados para las clases :
Español
El curso está basado en el método de Inversión en Valor. Todo explicado con peras y con manzanas. Es un curso inicial para estudiantes que busquen como aprender a invertir en edades tempranas. Pero también está abierto para cualquier edad, siempre y cuando tenga un gran deseo de aprender e invertir.
Clase1. Introducción a los conceptos básicos de la Inversión.
Clase 2.Inversión en bolsa de valores.
Clase 3. Principios contables básicos y estados financieros. Parte 1.
Clase 4. Principios contables básicos y estados financieros. Parte 2.
Clase 5. Trading vs Inversión en valor.
Clase 6. Diversificación e Inflasión.
Clase 7. Análisis cuantitativo.
Clase 8. Análisis cualitativo.
Clase 9. Modelos predictivos y tratamiento de datos.
Clase 10. Análisis de una empresa real. Parte 1.
Clase 11. Análisis de una empresa real. Parte 2.
Clase 12. Conclusión.
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