Máster en Data Science y Big Data en Finanzas - Afi Escuela de Finanzas
Precio
A CONSULTAR
Tipo Masters
Modalidad Online / A distancia
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Tipo
Masters
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Modalidad
Online / A distancia
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Duración / Créditos
500 h.
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Fechas
Matric. Permanente
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Sedes
Madrid
Información general
DESCRIPCIÓN:
El Máster en Data Science y Big Data en Finanzas ha sido desarrollado con el fin de que los estudiantes adquieran los conocimientos y las principales técnicas analíticas de los datos tradicionales y de vanguardia, la tecnología y las herramientas necesarias para el tratamiento del big data, además de conocer el funcionamiento de las empresas con el objetivo de brindar una respuesta a las necesidades que demanda un negocio.
ASPECTOS A TENER EN CUENTA
FINALIDAD DEL PROGRAMA FORMATIVO:
- Proporcionar a los estudiantes los conocimientos necesarios mediante una exigente preparación avanzada que les facilite la inserción exitosa a la actividad laboral del sector.
- Brindar la ayuda de un equipo de profesionales dedicados al mundo de las finanzas y de data science y big data.
- Conocer y entrenar las habilidades sociales más demandadas por las empresas del sector para de este modo, conseguir mejorar el desarrollo profesional de cada estudiante.
- Brindar la ayuda de un equipo de profesionales dedicados al mundo de las finanzas y de data science y big data.
- Conocer y entrenar las habilidades sociales más demandadas por las empresas del sector para de este modo, conseguir mejorar el desarrollo profesional de cada estudiante.
¿A quién va dirigido?
El Máster en Data Science y Big Data en Finanzas (MDSF) se enfoca en aquellos titulados universitarios y profesionales con sólida formación matemático-estadística y fundamentos tecnológicos adecuados.
Está dirigido, igualmente, a profesionales en áreas como Tecnología, Negocio o departamentos cuantitativos o analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del Data Science para tomar mejores decisiones de negocio, tener una visión más global de la organización o crear innovación en grandes compañías. Y a todas aquellas personas que, teniendo parte de esas capacidades analíticas, deseen fortalecer sus capacidades técnicas y financieras para poder desarrollar una carrera en la industria del Big Data.
Está especialmente indicado para:
Grados en matemáticas, física, estadística y/o economía.
Grados en ingeniería informática, industrial, telemática, telecomunicaciones, etc.
Grados en Finanzas, banca y seguros.
Está dirigido, igualmente, a profesionales en áreas como Tecnología, Negocio o departamentos cuantitativos o analíticos que necesitan conocer las técnicas y métodos del Data Science para tomar mejores decisiones de negocio, tener una visión más global de la organización o crear innovación en grandes compañías. Y a todas aquellas personas que, teniendo parte de esas capacidades analíticas, deseen fortalecer sus capacidades técnicas y financieras para poder desarrollar una carrera en la industria del Big Data.
Está especialmente indicado para:
Grados en matemáticas, física, estadística y/o economía.
Grados en ingeniería informática, industrial, telemática, telecomunicaciones, etc.
Grados en Finanzas, banca y seguros.
TITULACIÓN
Máster en Data Science y Big Data en Finanzas (MDSF)
TEMARIO
FUNDAMENTOS
- Fundamentos de negocio.
- Programación para data science / big data.
- Fundamentos matemáticos de data science.
DATA ENGINEERING Y BIG DATA
- Bases de datos.
- Tecnologías big data.
DATA SCIENCE: HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- Fuentes y visualización de información.
- Análisis de datos con dependencia temporal.
- Machine learning (aprendizaje automático).
- Análisis de redes.
- Análisis de datos no estructurados.
APLICACIONES
- Privacidad de la información.
- Aplicaciones de data science en servicios financieros.
- Aplicaciones de data science en el sector asegurador.
TRABAJO FIN DE MÁSTER
- Fundamentos de negocio.
- Programación para data science / big data.
- Fundamentos matemáticos de data science.
DATA ENGINEERING Y BIG DATA
- Bases de datos.
- Tecnologías big data.
DATA SCIENCE: HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- Fuentes y visualización de información.
- Análisis de datos con dependencia temporal.
- Machine learning (aprendizaje automático).
- Análisis de redes.
- Análisis de datos no estructurados.
APLICACIONES
- Privacidad de la información.
- Aplicaciones de data science en servicios financieros.
- Aplicaciones de data science en el sector asegurador.
TRABAJO FIN DE MÁSTER
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
-
Madrid
CAMPUS ESPAÑA C/Marqués de Villamejor, 5
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