Hola,

Si ya llevás un tiempo aprendiendo Python, te voy a decir algo directo: el siguiente salto profesional no es “aprender otra librería”… es aprender a construir productos.

Hoy, con herramientas como Cursor (IA para programar), podés convertir tu conocimiento de negocio en aplicaciones reales: calculadoras, dashboards, simuladores y proyectos listos para publicar. Sin quedarte atrapado en tutoriales eternos.

Por eso quiero invitarte a mi curso:

Cursor AI y Python: Construye Apps Financieras con IA

En este curso vas a crear, paso a paso (y con mentalidad de “proyecto real”):

• una calculadora de préstamos,
• un análisis con DuPont (ROE),
• una app del ciclo de conversión de efectivo,
• y un proyecto final potente: optimización de portafolios (Markowitz) en Python, construida desde cero.

Y además, lo que muchos cursos no te enseñan: buenas prácticas, trabajo con Git/GitHub, documentación profesional y despliegue en la nube con Streamlit Cloud.

Tu cupón (válido por 4 días, hasta el 13 de febrero):
✅ PYTHONPRO2026
Con ese cupón obtenés el mejor precio de la plataforma.

Si querés dar el salto de “sé Python” a “construyo soluciones con IA”, este es el momento.

Un abrazo,

Carlos Martínez, Ph.D.
Instructor Udemy | Finanzas • Negocios • IA y Analytics

P.D. Abajo te dejo el listado completo de mis cursos de Python y RStudio con el cupón PYTHONPRO2026 aplicado (válido hasta el 13 de febrero):

RUTA PYTHON:

1. Python + Excel para Finanzas con la Biblioteca Xlwings
2. Investigación de Operaciones: Optimización con Python
3. Pronósticos de Series de Tiempo con Python
4. Modelos de Riesgo Crédito con Python (Best Seller)
5. Machine Learning Aplicado a Marketing Analytics con Python y ChatGPT
6. MicroMaster en Finanzas con Python
7. Finanzas Algorítmicas con Python
8. Business Analytics con Python Asistido por ChatGPT (Best Seller)
9. Cursor AI y Python: Construye Apps Financieras con IA

RUTA RSTUDIO:

1. Introducción a R para Inteligencia y Analítica de Negocios
2. Optimización de Portafolios de Inversión con Excel, R, Python y ChatGPT
3. Árboles, Random Forests y XGBoost en R: ¡Con Casos Reales!
4. Redes Neuronales Aplicadas a la Inteligencia de Negocios
5. Análisis de Clúster para la Segmentación de Mercados