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MÁSTER EN DATA SCIENCE PARA FINANZAS

Conviértete en uno de los perfiles más demandado y lanza tu carrera profesional

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MÁSTER EN DATA SCIENCE PARA FINANZAS

A través de este Máster, CUNEF prepara a futuros profesionales de éxito en el ámbito de las instituciones financieras. El Máster en Data Science para Finanzas está diseñado para formar gestores de grandes volúmenes de información en la actividad financiera, e través del conocimiento de tecnologías Big Data, análisis y gestión de información y datos.

Dirigido a titulados universitarios en Administración y Dirección de empresas, Economía, Ingenierías, Matemáticas, o disciplinas afines.

EXCELENCIA

FUTURO

ÉXITO

¿POR QUÉ CUNEF?

45 AÑOS FORMANDO A PROFESIONALES

CUNEF forma desde hace más de 45 años a profesionales capaces de promover la innovación, el progreso y la eficiencia en sus respectivos ámbitos.

PERFIL "CUNEF"

Los antiguos alumnos de CUNEF refrendan que el “perfil CUNEF” es un referente en el entorno profesional nacional e internacional.

NETWORKING Y EMPLEABILIDAD

Acceso a una prestigiosa y productiva red profesional integrada por profesores, alumnos, antiguos alumnos y empresas colaboradoras que potenciarán tu desempeño profesional.

BECAS Y FINANCIACIÓN

  • Becas Fundación AEB a la excelencia académica universitaria.
  • Ayudas al estudio de CUNEF.
  • Programa de Becas a la excelencia del Banco Santander.
  • Posibilidad de solicitar hasta un 100% de la financiación a través de Zank.

¿POR QUÉ CURSAR ESTE MÁSTER?

Ciclo de Conferencias en Exclusiva

CUNEF organiza para los participantes en este programa un ciclo de conferencias con máximos representantes del Data Science que actualmente trabajan en empresas top como Minsait, Black Rock, Procter & Gamble o Blockchain.

Profesorado altamente especializado

Equipo docente integrado por Data Scientist de diversos sectores y empresas que trasladarán a los estudiantes la realidad empresarial al aula.

Desarrollo de Competencias Directivas

A lo largo del programa se desarrollarán a través de talleres de liderazgo, comunicación y negociación las habilidades claves para el éxito laboral en las organizaciones de hoy en día.

Grupos de trabajo reducidos

En CUNEF se fomenta la máxima interacción entre profesor- alumno y alumno- alumno para favorecer el máximo aprendizaje.

PLAN DE ESTUDIOS

El Máster en Data Science se desarrolla en un curso lectivo entre los meses de septiembre a junio, en horario de tarde de lunes a viernes (16:00 a 21:00 horas), pudiendo haber sesiones de mañana en función de la carga lectiva.

Asignaturas obligatorias: técnicas y herramientas en Data Science. (30 créditos)

Asignaturas obligatorias: Data Science en el ámbito de las finanzas (18 créditos)

Prácticas empresariales (6 créditos)

Proyecto Fin de Máster (6 créditos)

1er Cuatrimestre
Créditos

FUNDAMENTOS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS Y LA INVESTIGACIÓN

3

3 créditos

Entorno económico y financiero

Herramienta de matemáticas y estadística

HERRAMIENTAS DE PROGRAMACIÓN PARA DATA SCIENCE

6

6 créditos

Programación en R.

Programación en Python

Bases de datos relacionales: programación SQL

EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA - ETL

5

5 créditos

Recolección

Repositorios públicos

Repositorios privados

Procesamiento y calidad de datos: Kettle

Procesamiento en paralelo: Hadoop, MapReduce, Sparck

TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN DATA SCIENCE (II)

6

6 créditos

Técnicas de clasificación

Machine Learning: redes neuronales, algoritmos genéticos, SVM, redes bayesianas, random forests

TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN EN DATA SCIENCE

4

4 créditos

2º Cuatrimestre
Créditos

ENTORNO LEGAL Y TECNOLÓGICO

6

6 créditos

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-SAS

Soluciones de Data Science en el sector financiero-IBM

Soluciones de Data Science en el sector financiero-MA

DATA SCIENCE EN LA GESTIÓN DEL RIESGO, EL PRICING, LA GESTIÓN DE ACTIVOS Y OPERACIONES

6

6 créditos

Gestión del riesgo de crédito

Gestión del riesgo operativo

Data Science en el pricing y la tarificación

Gestión de activos y de carteras

DATA SCIENCE PARA EL ANÁLISIS DE MERCADO

6

6 créditos

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

6

6 créditos

TRABAJO FIN DE MÁSTER

6

6 créditos

El Máster en Data Science para Finanzas ha sido diseñado para que los participantes fortalezcan los conocimientos, competencias y habilidades necesarias para desempeñar con éxito su futuro desempeño profesional. Se trata, por tanto, de un programa de postgrado con orientación profesional que combina el rigor académico con el necesario enfoque práctico del comportamiento empresarial y financiero. Las diversas metodologías empleadas durante las diferentes materias están diseñadas para que dicho enfoque teórico-práctico sea una realidad constante en el modelo de aprendizaje de todas las asignaturas.

Durante el Máster en Data Science para Finanzas los participantes trabajan sucesivamente con las siguientes metodologías de aprendizaje:

Sesiones magistrales y análisis de notas técnicas

Análisis y discusión de casos prácticos

Sesiones con conferenciantes invitados

Trabajos en equipo y realización de presentaciones

Modelizaciones y simulaciones

Lecturas e investigaciones individuales

Proyecto fin de programa

Sesiones de coaching y orientación profesional

El sistema de calificación está basado en la evaluación continua desarrollada a lo largo de toda la materia, en la que se tienen en cuenta, entre otras, la participación activa en clase, los trabajos prácticos, los casos prácticos y supuestos… Los profesores, por tanto, califican a los participantes en función de los diferentes encargos docentes y de la prueba objetiva final de cada asignatura. La asistencia a las diferentes materias es obligatoria, la ausencia no justificada a más de un 10% de las sesiones de una misma materia puede llevar aparejada la no calificación en dicha materia. Todos los participantes, deben superar con éxito el 100% de las materias así como el proyecto fin de máster.

Algunas de las empresas colaboradoras de CUNEF son: