Máster en Data Science para Finanzas - Cunef - Colegio Universitario de Estudios Financieros
Precio
17.600 €
Tipo Masters
Modalidad Presencial
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Tipo
Masters
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Modalidad
Presencial
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Duración / Créditos
60 Créditos ECTS
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Fechas
Matric. Permanente
-
Sedes
madrid
Información general
DESCRIPCIÓN:
El Máster en Data Science para Finanzas ha sido creado con la finalidad de que los alumnos se preparen profesionalmente en una de las profesiones con mayor proyección y demanda de la actualidad, dotándolos con los conocimientos genéricos relacionados con las tecnologías y las herramientas utilizadas en la gestión de la información empresarial, y de su aplicación práctica en la industria financiera.
Es por ello que, dicha preparación se trata de un programa práctico que ofrece oportunidades de aprendizajes aplicadas a los desafíos a los que se enfrentan las empresas ante la gestión de nuevas fuentes de información en constante crecimiento.
Es por ello que, dicha preparación se trata de un programa práctico que ofrece oportunidades de aprendizajes aplicadas a los desafíos a los que se enfrentan las empresas ante la gestión de nuevas fuentes de información en constante crecimiento.
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
- Conocer los elementos que integran el mercado financiero e instituciones bancarias.
- Desarrollar los productos bancarios y su aplicación.
- Conocer las empresas fintech y la evolución de las tecnologías en las entidades financieras.
- Aprender a mejorar la toma de decisiones a través de las técnicas de Data Science y Big Data
- Ver la importancia del blockchain y su aplicación en los diferentes sectores.
- Desarrollar los productos bancarios y su aplicación.
- Conocer las empresas fintech y la evolución de las tecnologías en las entidades financieras.
- Aprender a mejorar la toma de decisiones a través de las técnicas de Data Science y Big Data
- Ver la importancia del blockchain y su aplicación en los diferentes sectores.
¿A quién va dirigido?
El Máster en Data Science para Finanzas (versión full time) está dirigido a titulados universitarios con menos de 5 años de experiencia profesional que deseen iniciar o profundizar en su carrera profesional como data scientist. El programa está dirigido a titulados en Administración y dirección de Empresas, Economías, Estadística, Ingenieros, Matemáticos, Físicos o disciplinas afines.
TITULACIÓN
Máster en Data Science para Finanzas
TEMARIO
TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS DE DATA SCIENCE
FUNDAMENTOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS Y LA INVESTIGACIÓN:
- ENTORNO ECONÓMICO Y FINANCIERO Y HERRAMIENTAS DE MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA
HERRAMIENTAS DE PROGRAMACIÓN PARA DATA SCIENCE
- PROGRAMACIÓN EN R
- PROGRAMACIÓN EN PYTHON
- BASES DE DATOS RELACIONALES: PROGRAMACIÓN SQL
EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA (ETL):
- RECOLECCIÓN, REPOSITORIOS PÚBLICOS, REPOSITORIOS PRIVADOS, PROCESAMIENTO Y CALIDAD DE DATOS: KETTLE, PROCESAMIENTO EN PARALELO: HADOOP, MAPREDUCE, SPARK
TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DATA SCIENCE (I)
- PREDICCIÓN: CORRELACIÓN, REGRESIÓN, GML, SERIES TEMPORALES, SIMULACIÓN
- TÉCNICAS DE AGRUPACIÓN Y REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN
TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DATA SCIENCE (II)
- TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN
- MACHINE LEARNING: REDES NEURONALES, ALGORITMOS GENÉTICOS, SVM, REDES BAYESIANAS, RANDOM FORESTS
TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN EN DATA SCIENCE.
DATA SCIENCE EN EL ÁMBITO DE LAS FINANZAS
ENTORNO LEGAL Y TECNOLÓGICO:
- ESCENARIOS CIENTÍFICOS Y TECNOLÓGICOS EN LA ERA DEL BIG DATA
- ASPECTOS JURÍDICOS Y LEGALES EN EL TRATAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO:
- SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO SAS
- SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO SPSS
- SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO AZZURE
DATA SCIENCE EN LA GESTIÓN DEL RIESGO, EL PRICING, LA GESTIÓN DE ACTIVOS Y OPERACIONES.
- DATA SCIENCE Y LA GESTIÓN DEL RIESGO DE CRÉDITO
- DATA SCIENCE Y LA GESTIÓN DEL RIESGO OPERATIVO
- DATA SCIENCE EN EL PRICING Y TARIFICACIÓN
- DATA SCIENCE EN LA GESTIÓN DE ACTIVOS Y CARTERAS
DATA SCIENCE PARA EL ANÁLISIS DE MERCADO.
- ANÁLISIS DE DATOS DE MERCADOS Y TENDENCIAS
- PLANIFICACIÓN E INTELIGENCIA COMERCIAL EN EL SECTOR FINANCIERO
- DATA SCIENCE PARA LA GESTIÓN DE INFORMACIÓN NO ESTRUCTURADA
PRÁCTICAS EMPRESARIALES
TFM
FUNDAMENTOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS Y LA INVESTIGACIÓN:
- ENTORNO ECONÓMICO Y FINANCIERO Y HERRAMIENTAS DE MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA
HERRAMIENTAS DE PROGRAMACIÓN PARA DATA SCIENCE
- PROGRAMACIÓN EN R
- PROGRAMACIÓN EN PYTHON
- BASES DE DATOS RELACIONALES: PROGRAMACIÓN SQL
EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA (ETL):
- RECOLECCIÓN, REPOSITORIOS PÚBLICOS, REPOSITORIOS PRIVADOS, PROCESAMIENTO Y CALIDAD DE DATOS: KETTLE, PROCESAMIENTO EN PARALELO: HADOOP, MAPREDUCE, SPARK
TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DATA SCIENCE (I)
- PREDICCIÓN: CORRELACIÓN, REGRESIÓN, GML, SERIES TEMPORALES, SIMULACIÓN
- TÉCNICAS DE AGRUPACIÓN Y REDUCCIÓN DE LA DIMENSIÓN
TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DATA SCIENCE (II)
- TÉCNICAS DE CLASIFICACIÓN
- MACHINE LEARNING: REDES NEURONALES, ALGORITMOS GENÉTICOS, SVM, REDES BAYESIANAS, RANDOM FORESTS
TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN EN DATA SCIENCE.
DATA SCIENCE EN EL ÁMBITO DE LAS FINANZAS
ENTORNO LEGAL Y TECNOLÓGICO:
- ESCENARIOS CIENTÍFICOS Y TECNOLÓGICOS EN LA ERA DEL BIG DATA
- ASPECTOS JURÍDICOS Y LEGALES EN EL TRATAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO:
- SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO SAS
- SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO SPSS
- SOLUCIONES DE DATA SCIENCE EN EL SECTOR FINANCIERO AZZURE
DATA SCIENCE EN LA GESTIÓN DEL RIESGO, EL PRICING, LA GESTIÓN DE ACTIVOS Y OPERACIONES.
- DATA SCIENCE Y LA GESTIÓN DEL RIESGO DE CRÉDITO
- DATA SCIENCE Y LA GESTIÓN DEL RIESGO OPERATIVO
- DATA SCIENCE EN EL PRICING Y TARIFICACIÓN
- DATA SCIENCE EN LA GESTIÓN DE ACTIVOS Y CARTERAS
DATA SCIENCE PARA EL ANÁLISIS DE MERCADO.
- ANÁLISIS DE DATOS DE MERCADOS Y TENDENCIAS
- PLANIFICACIÓN E INTELIGENCIA COMERCIAL EN EL SECTOR FINANCIERO
- DATA SCIENCE PARA LA GESTIÓN DE INFORMACIÓN NO ESTRUCTURADA
PRÁCTICAS EMPRESARIALES
TFM
SALIDAS PROFESIONALES
Con esta formación podrás ejercer como profesional cualificado en puestos de trabajo de:
- Analista de sistemas
- Científico de los datos (data scientist)
- Ingeniero de los datos (data engineer)
- Especialista de los datos
- Administrador de datos
- Arquitecto de sistemas
- Líder en Transformación Digital o Digital Transformation Leader (DTL)
- Director de Tecnología o Chief Information Officer (CIO)
- Director de Datos o Chief Data Officer (CDO)
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UBICACIONES DE NUESTRAS SEDES
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madrid
Campus Pirineos Calle Pirineos, 55 28040 Madrid
Opiniones
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