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Python y Excel para Finanzas con xlwings (Monte Carlo)
Role Play
Highest Rated
Rating: 4.7 out of 5(110 ratings)
814 students

Python y Excel para Finanzas con xlwings (Monte Carlo)

Python para Finanzas en Excel: xlwings, simulacion Montecarlo, analisis financiero, finanzas cuantitativas, Excel Python
Role Play
Highest Rated
Created byCarlos Martínez, PhD • Instructor with 20+ Best-Selling Courses, Mercedes Chávez
Last updated 2/2026
Spanish

What you'll learn

  • Introducción desde cero a Python: descarga e instalación de Anaconda, diferentes tipos de variables, operadores, condicionales, funciones e iteraciones.
  • Descarga e instalación de la biblioteca xlwings en Python y de su addin en Excel
  • Interacción de Excel y Python
  • Correr scripts de Python en Excel a través de Macros (Procedimientos) VBA
  • Crearán Funciones Definidas por el Usuario (UDF) con código de Python para ser utilizadas en Excel
  • Generación de Gráficos en Excel desde Python con las Bibliotecas Matplotlib y Seaborn
  • Caso Aplicado: Evaluación de Proyectos con Simulación MonteCarlo. Crearán su propio script para hacer simulaciones sin utilizar addins como @Risk o ModelRisk
  • Caso Aplicado: Automatización de Dashboard Financiero. Crearán un Dashboard automatizado que extraerá datos desde el API de Yahoo Finance para cualquier acción

Coding Exercises

This course includes our updated coding exercises so you can practice your skills as you learn.

See a demo
Image of coding exercise example

Course content

4 sections • 128 lectures • 13h 55m total length

  • ¡Bienvenida al Curso!2:50
  • Estructura del Curso14:53
  • Sesión Completamente Opcional: Conociendo al Instructor Carlos Martínez, Ph.D.6:06
  • Introducción a la Sección1:10
  • Descargando e Instalando Anaconda6:23
  • Uso de Jupyter Notebook en Anaconda y Windows6:02
  • Introducción a las Variables4:01
  • Variables Numéricas y Booleanas3:39
  • Variables de Cadena de Caracteres7:33
  • Impresión con Formato en Python8:05
  • [¡NUEVO!] Introducción a los Ejercicios de Codificación1:03
  • Tutorial Ejercicios de Codificación6:26
  • Impresión con Formato: Variables de Carácter
  • Impresión con Formato: Números (Precio y Porcentaje)
  • Impresión con Formato: Fechas
  • Consulta de Saldo
  • Operadores Aritméticos3:14
  • Operador de Exponente (**)
  • Operador Aritmético: Residuos
  • Ejercicio Combinando Diferentes Operadores Aritméticos
  • Signo de Doble Igualdad1:50
  • Continuación de Líneas e Indexando Elementos3:15
  • Estructurando el Código con Indentación3:31
  • Operadores de Comparación2:45
  • Operadores Lógicos y de Identidad6:51
  • Práctica guiada (Lab): Operadores en Python (subtotales, 2x1 y ticket)15:57
  • Operador AND
  • Operador OR
  • Evaluación de Elegibilidad para una Promoción
  • Calculadora de Descuento
  • Introducción a los Condicionales If3:13
  • Verificación de Elegibilidad para la Votación
  • If Else3:20
  • If Else: Determinar si Aplica Descuento
  • Else If3:39
  • Práctica guiada (Lab): Condicionales en Python (if, else, elif)9:46
  • Determinar Calificación de Estudiantes con Else If
  • Definiendo Funciones4:59
  • Definiendo la Función "saludar"
  • Definiendo Función Calcular el Cuadrado de un Número
  • Usando una Función Dentro de Otra4:24
  • Definiendo Función para Calcular el Cuadrado de una Suma
  • Combinando Funciones con Condicionales3:13
  • Calculadora de Impuestos
  • Asigna una Calificación en Función de una Puntuación Dada
  • Funciones con Varios Parámetros4:54
  • Función para Estimar el Interés Compuesto
  • Un Ejercicio de Funciones Anidadas con Varios Parámetros
  • Funciones Incluidas en Python4:21
  • Diferencia Absoluta
  • Práctica guiada (Lab): Funciones en Python (return y función interna)7:45
  • Un Ejercicio Retador Sobre el Valor Futuro Esperado Dependiendo del Perfil de Riesgo del Cliente
  • Listas5:00
  • Estimando la Suma, Máximo y Promedio a Partir de una Lista de Números
  • Métodos3:09
  • Método append()
  • Método insert()
  • Método delete()
  • Cortando Listas4:17
  • Ejercicio Sencillo: Cortando Listas
  • Ordenando Elementos de una Lista3:25
  • Ordenando Lista Numérica en Orden Descendente
  • Ordenando Lista de Tickers de Acciones
  • Tuplas5:56
  • Calculando Costos Individuales y Monto Total con Tuplas
  • Diccionarios9:09
  • Práctica guiada (Lab): Secuencias (listas, tuplas y diccionarios)10:37
  • Diccionario con Información de Proveedores
  • Calculadora de Promedio de Gastos
  • Bucles For3:33
  • Cálculo de Cuadrados de Números
  • Bucles While con Incremento4:10
  • Inversión con Metas de Ahorro
  • Creando Listas con el Tipo de Datos range()4:19
  • Práctica guiada (Lab): Bucles For y range() (proyección simple)8:45
  • Cálculo del Valor Futuro de una Inversión en Bonos
  • Estimar la Depreciación Anual a Partir Bucles For y Listas con range()
  • Combinando Iteraciones y Condicionales3:03
  • Calculadora de Saldo de Transacciones Financieras
  • Combinando Funciones, Condicionales e Iteraciones4:41
  • Separación de registros de clientes en bases de datos de activos e inactivos.
  • Iteraciones en Diccionarios3:53
  • Práctica guiada (Lab): While + condicionales (saldo de transacciones)13:45
  • Calculando Intereses Acumulados en Préstamos con Diccionarios
  • Simulador de Inversión con Diferentes Escenarios
  • Biblioteca Matplot: Función plot()5:07
  • Función plot() de Matplotlib
  • Función subplot()3:24
  • Gráficos con Programación Orientada a Objetos (POO)5:05
  • Superponiendo Gráficos con POO6:39
  • Subplots con POO6:13
  • Tamaño y Resolución de Imagen5:30
  • Identificación de Gráficos5:05
  • Exportando Gráficos3:01
  • Colores, Grosor, Transparencia y Estilo de Línea6:36
  • Marcadores4:15
  • Acotando Ejes de Gráficos2:43
  • Práctica guiada (Labs): Subplots POO con ventas y márgenes12:35
  • Importando Módulos8:51
  • Paquetes y Módulos Relevantes en Python4:22
  • Arrays7:50
  • Análisis de Ventas con NumPy y Arrays
  • Números Aleatorios5:05
  • Simulación de Crecimiento de Inversión con Números Aleatorios
  • Importando Datos *.csv4:32
  • Generando Código Python con ChatGPT6:42
  • Asignando Índices2:49
  • Simulador de Rendimiento de Acciones

Requirements

  • Conocimiento de hojas de cálculo (Excel) al menos a nivel intermedio.
  • El curso se desarrolla en ambiente Windows. No todas las funciones de la biblioteca xlwings funcionan en Mac, por lo que no recomiendo que adquieras el curso si no tienes una máquina con Windows.

Description

Automatice Excel con Python y lleve sus modelos, simulaciones y dashboards a otro nivel

Si usted es un usuario intermedio o avanzado de Excel y le gustaría aprender Python para automatizar, potencializar y profesionalizar sus hojas de cálculo, este curso le puede agregar muchísimo valor.

Soy Carlos Martínez (MBA INCAE, Ph.D. en Management – University of St. Gallen, Suiza). Desde 2020 decidí enfocarme en crear formación práctica y accesible en línea, con un objetivo claro: llevar contenido de nivel profesional a más personas, a un precio alcanzable.

¿Qué aprenderá en este curso?

En este curso aprenderá a utilizar xlwings, una biblioteca que le permite integrar scripts y funciones de Python dentro de Excel, combinando lo mejor de ambos mundos:

  • La facilidad y adopción de Excel en el día a día

  • La potencia y versatilidad de Python para automatizar y escalar análisis

Estructura del curso (clara y práctica)

1) Introducción a Python desde cero (para usuarios de Excel)

Empezamos desde lo esencial, para que usted pueda avanzar con seguridad:

  • Variables, operadores, condicionales

  • Secuencias, funciones e iteraciones

  • Bases de librerías clave para análisis: NumPy, Pandas y Matplotlib

2) Fundamentos de xlwings: conectar Python <-> Excel

Aquí sentamos la base para que usted pueda:

  • Leer y escribir datos entre Excel y Python

  • Crear scripts reutilizables

  • Construir funciones en Python que luego puede ejecutar desde Excel

3) Dos casos completos, desarrollados paso a paso (de principio a fin)

Caso 1: Evaluación de proyectos con Simulación Monte Carlo
Construiremos un modelo en Excel y un script en Python para simular escenarios y evaluar un proyecto de inversión.

Caso 2: Dashboard automático para evaluar acciones (1 click)
Automatizaremos un dashboard que se construye con solo presionar un botón, usando datos obtenidos desde la API de Yahoo Finance.

IA dentro del curso: Role Plays y Labs

Este curso también aprovecha las experiencias con IA de la plataforma:

  • Role Plays: prácticas guiadas con escenarios para aplicar lo aprendido en situaciones realistas.

  • Labs (Udemy Business Pro): si usted tiene Udemy Business Pro, podrá acceder a Labs para practicar en un entorno guiado (según disponibilidad en su cuenta/plan).

¿Para quién es este curso?

Este curso es ideal para:

  • Profesionales que usan Excel intensivamente y quieren automatizar tareas repetitivas

  • Personas de finanzas/analítica que quieren subir de nivel sin abandonar Excel

  • Quienes sienten curiosidad por Python y quieren un punto de partida práctico y aplicable

  • Estudiantes que quieren integrar Python a su entorno laboral desde el primer día

No se asumen conocimientos previos de Python.

Mira lo que dicen los estudiantes

  • “La posibilidad de automatizar Excel con Python es un añadido muy valioso… los casos prácticos son claros en su secuencia.” — Balam L.

  • “¡Excelente contenido! Recomendado para complementar finanzas con programación y automatizar análisis e informes.” — Diego G.

  • “Excelente curso, me sirvió de mucha ayuda para mi trabajo.” — Daniel E.

  • “Puntual, directo al punto.” — Alberto N.

  • “Enfoque práctico con dos productos concretos… lo recomiendo.” — Roberto R.

Who this course is for:

  • Los estudiantes ideales de este curso son usuarios de nivel intermedio y avanzado de Excel que deseen aprender una nueva herramienta que potencialice y automatice sus hojas de cálculo. Este curso es el punto de partida ideal si alguna vez has sentido curiosidad por aprender Python, ya que no asume conocimientos previos en este versátil lenguaje de programación y podrás aplicar lo aprendido directamente a tu entorno laboral.

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