Curso Fintech y Data Science - IEB - Instituto de Estudios Bursátiles
Precio
2.700 €
Tipo Cursos
Modalidad Online / A distancia, Presencial
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Tipo
Cursos
-
Modalidad
Online / A distancia (+)
-
Duración / Créditos
100 h.
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Fechas
Matric. Permanente
-
Sedes
Madrid
Información general
DESCRIPCIÓN:
El mercado Fintech amerita de profesionales capacitados en la implementación y manejo de tecnologías digitales útiles para optimizar procesos financieros. En este contexto, se ha diseñado un contenido programático que ofrece a estudiantes y profesionales la posibilidad de mejorar sus habilidades en el manejo de software aplicado a actividades financieras.
Bajo la modalidad presencial streaming, el curso ofrece tanto teoría como práctica de herramientas digitales útiles para agilizar y mejorar procesos de negociaciones y finanzas. Un curso adaptado a la realidad de la economía actual y de las destrezas en tecnología que deben poseer los estudiantes y profesionales de las finanzas.
Bajo la modalidad presencial streaming, el curso ofrece tanto teoría como práctica de herramientas digitales útiles para agilizar y mejorar procesos de negociaciones y finanzas. Un curso adaptado a la realidad de la economía actual y de las destrezas en tecnología que deben poseer los estudiantes y profesionales de las finanzas.
Titulación universitaria
Certificado de profesionalidad
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
- Conocer los tipos de empresas digitales que se plantean como negocio en tendencia.
- Manejar Scrum y Agile o metodología framework.
- Analizar datos de interés para inversiones, negocios y gestión de empresas digitales.
- Practicar Business Cases reales con reflexiones, debates, y casos prácticos extraídos de experiencias profesionales en el sector financiero
- Dominar los procesos de implantación de herramientas digitales para su aprovechamiento en empresas digitales y en procesos de contabilidad, administración, negocios y finanzas.
- Manejar Scrum y Agile o metodología framework.
- Analizar datos de interés para inversiones, negocios y gestión de empresas digitales.
- Practicar Business Cases reales con reflexiones, debates, y casos prácticos extraídos de experiencias profesionales en el sector financiero
- Dominar los procesos de implantación de herramientas digitales para su aprovechamiento en empresas digitales y en procesos de contabilidad, administración, negocios y finanzas.
TITULACIÓN
Título Universitario de Especialista en Fintech y Data Science.
TEMARIO
PARADIGMA FINTECH
- Cambio de paradigma en el sector financiero
- Banca tradicional y neobanks
- Evolución de los servicios financieros. Entidades de pago
- Regulación nuevos modelos: sandbox y normativa
- Tendencias innovación tecnológica en el sector financiero (banca digital, criptodivisas, etc.
LEAN STARTUP. ÁREAS TRANSFORMACIÓN
BUSINESS MODEL CANVAS Y LEAN STARTUP
NUEVAS FORMAS DE TRABAJAR: AGILE Y SCRUM
FINTECH: REGULACIÓN, CRIPTODIVISAS
- Cambios en el sector de pagos
- Financiación alternativa de empresas
- Finanzas personales en el mundo digital.
- Inversores y gestión automatizada. Roboadvisores
- Descentralización financiera y criptomonedas: bitcoin y resto
- Insurtech: cambio en el sector asegurador.
MEDIOS DE PAGO Y WALLETS DIGITALES
EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
- Customer Journey en finanzas. Procesos de onboarding cliente digital
- Customer centric y definición de procesos en el contexto digital
- Marketing digital y tendencias próximos años
- Transformación digital y nuevas formas de trabajar
- Hacia una nueva experiencia de cliente
CUSTOMER JOURNEY Y ONBOARDING DIGITAL
EXPERIENCIA DEL CLIENTE
CIENCIA DE DATOS
- Introducción: ¿Por qué hoy el Data Science es crucial en la mayoría de las empresas?
- ¿Cómo hacer Data Science? Herramientas, medio ambiente y flujo completo, desde datos sin procesar hasta aplicaciones
- Herramientas: Python
- Herramientas: R
- Herramientas: Bases de datos, relacionales y no relacionales (SQL, MongoDB, Datalake)
GESTIÓN Y MANEJO DE DATOS
- Ciencia de datos en finanzas
- Data Science en La Industria Médica / Telecomunicaciones
- Data Science en la Industria 4.0
- Data Science en el Mercado Inmobiliarios
- Ley de Protección de Datos
- La ética y las implicaciones sociales del Data Science
PROGRAMACIÓN Y APLICACIONES
BIG DATA Y DISEÑO DE PRODUCTOS
- Acceso a datos, preparación y limpieza
- Ingeniería de características (con python)
- Búsqueda de patrones y visualización de datos (con R)
- Herramientas avanzadas para Big Data (pyspark, databricks…)
- Visualización geoespacial (Carto / Cartoframes)
- Cambio de paradigma en el sector financiero
- Banca tradicional y neobanks
- Evolución de los servicios financieros. Entidades de pago
- Regulación nuevos modelos: sandbox y normativa
- Tendencias innovación tecnológica en el sector financiero (banca digital, criptodivisas, etc.
LEAN STARTUP. ÁREAS TRANSFORMACIÓN
BUSINESS MODEL CANVAS Y LEAN STARTUP
NUEVAS FORMAS DE TRABAJAR: AGILE Y SCRUM
FINTECH: REGULACIÓN, CRIPTODIVISAS
- Cambios en el sector de pagos
- Financiación alternativa de empresas
- Finanzas personales en el mundo digital.
- Inversores y gestión automatizada. Roboadvisores
- Descentralización financiera y criptomonedas: bitcoin y resto
- Insurtech: cambio en el sector asegurador.
MEDIOS DE PAGO Y WALLETS DIGITALES
EL NUEVO CLIENTE DIGITAL
- Customer Journey en finanzas. Procesos de onboarding cliente digital
- Customer centric y definición de procesos en el contexto digital
- Marketing digital y tendencias próximos años
- Transformación digital y nuevas formas de trabajar
- Hacia una nueva experiencia de cliente
CUSTOMER JOURNEY Y ONBOARDING DIGITAL
EXPERIENCIA DEL CLIENTE
CIENCIA DE DATOS
- Introducción: ¿Por qué hoy el Data Science es crucial en la mayoría de las empresas?
- ¿Cómo hacer Data Science? Herramientas, medio ambiente y flujo completo, desde datos sin procesar hasta aplicaciones
- Herramientas: Python
- Herramientas: R
- Herramientas: Bases de datos, relacionales y no relacionales (SQL, MongoDB, Datalake)
GESTIÓN Y MANEJO DE DATOS
- Ciencia de datos en finanzas
- Data Science en La Industria Médica / Telecomunicaciones
- Data Science en la Industria 4.0
- Data Science en el Mercado Inmobiliarios
- Ley de Protección de Datos
- La ética y las implicaciones sociales del Data Science
PROGRAMACIÓN Y APLICACIONES
BIG DATA Y DISEÑO DE PRODUCTOS
- Acceso a datos, preparación y limpieza
- Ingeniería de características (con python)
- Búsqueda de patrones y visualización de datos (con R)
- Herramientas avanzadas para Big Data (pyspark, databricks…)
- Visualización geoespacial (Carto / Cartoframes)
SALIDAS PROFESIONALES
Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
- Científico de datos
- Delegado de Protección de Datos
- Banca de inversión
- Emprendedor de negocios basados en el análisis de datos y en productos y servicios basados en datos
- Gestor de protección de datos
- Técnico de Bases de Datos
- Analista financiero
- Consultor Blockchain
- Banca digital
- Analista de macrodatos
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En los siguientes enlaces podrás ver programas formativos similares:
UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES
-
Madrid
C/ Alfonso XI, nº 6
Opiniones
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