En la ENAP contamos con una amplia variedad de Posgrados dentro del área temática Finanzas. Te acercamos la palabra de tres alumnos que comparten sus impresiones cursando Maestrías que comienzan en septiembre.
Agustina Torres
Maestría en Finanzas – Virtual
“La experiencia en la ENAP está siendo muy enriquecedora. Destaco la buena organización de los cursos y la predisposición del equipo para resolver cualquier consulta administrativa. En mi caso, opté por la modalidad virtual, que me brinda flexibilidad para organizar los horarios, asistiendo a clases sincrónicas y contando con la posibilidad de acceder a las grabaciones”.
Por otra parte, Agustina menciona que eligió la ENAP por su prestigio académico. Habiendo realizado su carrera de grado en la Universidad de Buenos Aires, conocía de primera mano la calidad del plantel docente, lo que fue un factor clave en su decisión.
¿Cómo influyó la Maestría en el crecimiento de tu carrera?
En cuanto a herramientas, me permitió incorporar competencias analíticas, cuantitativas y estadísticas. Lo más valioso, a mi entender, es la posibilidad de combinar los modelos tradicionales con el uso de nuevas tecnologías, softwares y programas que potencian la capacidad de análisis de manera más eficiente e innovadora. Si bien me encuentro finalizando el primer año, la Maestría ya ha impactado en mi desarrollo profesional: me permitió adquirir una mirada más integral y financiera, comprender mejor el rol de las variables macroeconómicas en la industria y aplicar un enfoque más analítico en mi trabajo.
Julián Garmendia
Maestría en Análisis de Datos Financieros – Virtual
¿Cómo definís tu experiencia en la ENAP cursando la Maestría?
Fue muy positiva. Desde las cursadas hasta el hecho de poder realizarla de manera virtual, ya que me permitió organizarme con los horarios y asistir a las clases desde Mar del Plata.
A su vez, Julián remarca que, dado que no había trabajado con datos en grandes magnitudes hasta realizar la Maestría, incorporó a lo largo de la cursada varias herramientas muy útiles para trabajar con datos. Esto se dio tanto para relacionarlos -por ejemplo, a través de SQL- o para analizarlos utilizando R o Python, realizar tableros, etc. Además, incorporó conocimientos de estadística que están por detrás de los modelos estadísticos que se utilizan comúnmente para predecir.
“La Maestría influyó positivamente. Más allá de los conocimientos técnicos desarrollados sobre estadística y programación, me demostró el potencial de las herramientas de análisis de datos y me ayudó a comprender en mayor profundidad los modelos que respaldan la IA y que están siendo muy utilizados hoy en día”, concluye.
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