Para qué te prepara este curso subvencionado Curso Gratuito Master en Data Science para Finanzas + 10 Créditos ECTS:
Con el Máster en Data Science para Finanzas lograrás la formación necesaria que te ayudará a conocer el funcionamiento de las entidades que integran el sistema financiero y a desarrollar de forma eficaz las técnicas y métodos de aplicación del Big Data y del Data Science en su actividad normal de negocio, logrando las habilidades necesarias para satisfacer la demanda generada, a través de nuevas formas de valoración como el Credit Scoring.
A quién va dirigido:
El Máster en Data Science para Finanzas se dirige tanto a graduados en ADE, o FICO, como a profesionales que deseen una especialización sobre los elementos que integran las diferentes instituciones y en los mecanismos tecnológicos para valorar el fraude y los riesgos a través de la recogida de datos que requieren estas entidades para la correcta evolución de su actividad.
Objetivos de este curso subvencionado Curso Gratuito Master en Data Science para Finanzas + 10 Créditos ECTS:
- Aprender 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. - Mejorarás la toma de decisiones a través de las técnicas aplicadas al Data Science y Big Data. - Desarrollo del concepto de blockchain y su aplicación en los diferentes sectores.
Salidas Laborales:
Con el Máster en Data Science para Finanzas lograras el conocimiento necesario para desarrollar tu labor profesional como consultor y analista en el ámbito Data Science y Big Data en empresas financieras, analista de riesgos en entidades de crédito, miembro del departamento de marketing o en áreas técnicas de empresas que requieran una visión global del negocio.
Resumen:
En la necesidad por parte del sector financiero de llevar una buena gestión del negocio, la recogida de datos y el análisis de los mismos hace que sean una pieza esencial en el desarrollo eficaz de sus actividades. Por lo tanto este sector requiere de profesionales capaces de recopilar y analizar eficazmente la información de la que se dispone para mejorar aspectos tales como la seguridad de las transacciones, riesgos de fraude o nuevos segmentos de negocio. Con el Máster en Data Science en Finanzas de INESEM desarrollarás las estrategias de las entidades utilizando información primordial para la correcta toma de decisiones, obtenida a través del correcto procesamiento y análisis de los datos, mejorando de esta manera el correcto cumplimiento de objetivos en la entidad.
Titulación:
Titulación Múltiple:
- Título Propio Máster en Data Science para Finanzas expedido por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales (INESEM)
- Título Propio Universitario en Asesor de Banca y Gestión de Inversiones expedido por la Universidad Antonio de Nebrija con 5 créditos ECTS
- Título Propio Universitario en Blockchain expedido por la Universidad Antonio de Nebrija con 5 créditos ECTS
Metodología:
Con nuestra metodología de aprendizaje online, el alumno comienza su andadura en INESEM Business School a través de un campus virtual diseñado exclusivamente para desarrollar el itinerario formativo con el objetivo de mejorar su perfil profesional. El alumno debe avanzar de manera autónoma a lo largo de las diferentes unidades didácticas así como realizar las actividades y autoevaluaciones correspondientes. La carga de horas de la acción formativa comprende las diferentes actividades que el alumno realiza a lo largo de su itinerario. Las horas de teleformación realizadas en el Campus Virtual se complementan con el trabajo autónomo del alumno, la comunicación con el docente, las actividades y lecturas complementarias y la labor de investigación y creación asociada a los proyectos. Para obtener la titulación el alumno debe aprobar todas la autoevaluaciones y exámenes y visualizar al menos el 75% de los contenidos de la plataforma. El Proyecto Fin de Máster se realiza tras finalizar el contenido teórico-práctico en el Campus. Por último, es necesario notificar la finalización del Máster desde la plataforma para comenzar la expedición del título.
Temario:
MÓDULO 1. ASESOR DE BANCA Y GESTIÓN DE INVERSIONES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ANÁLISIS DEL SISTEMA FINANCIERO
- El sistema financiero
- Mercados financieros
- Intermediarios financieros
- Activos financieros
- Mercado de productos derivados
- La Bolsa de Valores
- El Sistema Europeo de Bancos Centrales
- El Sistema Crediticio Español
- Comisión Nacional del Mercado de Valores
UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE LAS ENTIDADES DE CRÉDITO
- Las entidades bancarias
- Organización de las entidades bancarias
- Los Bancos
- Las Cajas de Ahorros
- Las cooperativas de crédito
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCEDIMIENTOS DE CÁLCULO FINANCIERO BÁSICO APLICABLE A LOS PRODUCTOS FINANCIEROS DE PASIVO
- Capitalización simple
- Capitalización compuesta
UNIDAD DIDÁCTICA 4. GESTIÓN Y ANÁLISIS DE LAS OPERACIONES BANCARIAS DE PASIVO
- Las operaciones bancarias de pasivo
- Los depósitos a la vista
- Las libretas o cuentas de ahorro
- Las cuentas corrientes
- Los depósitos a plazo o imposiciones a plazo fijo
UNIDAD DIDÁCTICA 5. GESTIÓN Y ANÁLISIS DE PRODUCTOS DE INVERSIÓN PATRIMONIAL Y PREVISIONAL Y OTROS SERVICIOS BANCARIOS
- Las sociedades gestoras
- Las entidades depositarias
- Fondos de inversión
- Planes y fondos de pensiones
- Títulos de renta fija
- Los fondos públicos
- Los fondos privados
- Títulos de renta variable
- Los seguros
- Domiciliaciones bancarias
- Gestión de cobro de efectos
- Cajas de alquiler
- Servicio de depósito y administración de títulos
- Otros servicios: pago de impuestos, cheques de viaje, asesoramiento fiscal, pago de multas
- Comisiones bancarias
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MARKETING FINANCIERO Y RELACIONAL
- Marketing financiero
- Análisis del cliente
- La segmentación de clientes
- Fidelización de clientes
- Análisis de la gestión de la calidad de los servicios financieros
UNIDAD DIDÁCTICA 7. COMERCIALIZACIÓN DE PRODUCTOS Y SERVICIOS FINANCIEROS
- El comercial de las entidades financieras
- Técnicas básicas de comercialización
- La atención al cliente
- Protección a la clientela
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CANALES ALTERNATIVOS DE COMERCIALIZACIÓN DE PRODUCTOS Y SERVICIOS BANCARIOS
- Intranet y extranet
- La Banca telefónica
- La Banca por internet
- La Banca electrónica
- Televisión interactiva
- El ticketing
- Puestos de autoservicio
MÓDULO 2. OPERACIONES Y PRODUCTOS FINANCIEROS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. CAPITALIZACIÓN Y DESCUENTO DE LAS INVERSIONES
- Valor temporal del dinero
- Capitalización y descuento simples
- Capitalización y descuento compuestos y continuos
- Valoración de rentas financieras
- Tanto anual de equivalencia (TAE)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. POLÍTICAS DE DIVIDENDOS
- Dividendos y sus clases
- Relevancia de la política de dividendos
- Dividendos e imperfecciones del mercado
- Dividendos e impuestos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CARTERAS DE FONDOS DE INVERSIÓN
- Los fondos de inversión
- Sociedades de Inversión de Capital Variable (SICAV)
- Fondos de inversión libre
- Fondos de fondos de inversión libre
- Fondos cotizados o ETF
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CARTERAS DE VALORES
- Teoría y gestión de carteras: fundamentos
- Características de una cartera
- Evaluación del riesgo según el perfil del inversor
- Función de utilidad de un inversor con aversión al riesgo
MÓDULO 3. MERCADO DE CAPITALES Y MONETARIO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. RENTA FIJA
- Los títulos de renta fija como instrumentos de financiación y de inversión
- Nomenclatura del préstamo y del empréstito
- Mercados: descripción y participantes
- Tipos de interés de referencia de la Unión Económica y Monetaria (UEM)
- El Banco Central Europeo (BCE)
- El Sistema Europeo de Bancos Centrales (SEBC)
- El Banco de España
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RENTA FIJA II
- Clasificación de los títulos
- Valoración de las letras del tesoro
- Bonos y obligaciones con cupón corrido
- Repos y strips o bonos segregables
- Cálculo del valor actual de un bono
- Bonos cupón cero: valoración, riesgo y rentabilidad
- Riesgo de mercado y de reinversión
UNIDAD DIDÁCTICA 3. RENTA VARIABLE
- Concepto de activo de Renta Variable
- Derechos de los accionistas, ventajas e inconvenientes
- Clasificación de las acciones
- Capitalización bursátil y liquidez
- Estructura de la bolsa española
- La contratación y la operativa bursátil
MÓDULO 4. EL RIESGO BANCARIO Y LA NORMATIVA APLICABLE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL SISTEMA BANCARIO
- El sistema bancario
- Clasificación Bancaria
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA ORGANIZACIÓN EL SECTOR BANCARIO
- La Dirección del Sector Bancario
- Las Cuentas Contables Bancarias
- Gestión de Partidas
- Pérdida de Crédito
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA NORMATIVA BANCARIA
- Crisis Bancaria
- Cuestiones Generales de la Regulación Aplicable
- Normativa Internacional del Sector Bancario
- Fondo de garantía de depósitos
- Legislación Vigente
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RIESGO CREDITICIO
- El riesgo de crédito
- Concepto de Prestamistas y Prestatario
- Tipos de productos crediticios
- Propiedades de los Productos Bancarios
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FASES DEL CRÉDITO Y SU GESTIÓN DE RIESGO
- Fases del Crédito
- La Solvencia Crediticia
- Gestión Eficiente de Carteras
- El Acuerdo de Basilea
UNIDAD DIDÁCTICA 6. RIESGO DE MERCADO
- El Riesgo de Mercado
- Aspectos Básicos de los instrumentos financieros
- Proceso de Negociación
- Gestión del Riesgo
- Regulación Aplicable
UNIDAD DIDÁCTICA 7. RIESGO OPERACIONAL
- Concepto
- Casos de Surgimiento
- La Pérdida Operacional
- Gestión del Riesgo
- Regulación Aplicable
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PROCEDIMIENTOS DE GESTIÓN DE BASILEA
- Capital Regulado
- Requisitos de Capital
- Procesos de Revisión
- Control de Mercado
- Otras Gestiones
MÓDULO 5. LAS EMPRESAS FINTECH Y LA EVOLUCIÓN DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. DELIMITACIÓN AL TÉRMINO FINTECH
- Concepto e industria
- Características de las Fintech
- Tipos de Fintech
- Usuarios
- Pros y Contras
- Start-ups Fintech
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA TRANSFORMACIÓN DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS
- Evolución de las Fintech
- La tecnología en la industria financiera
- El impacto de las Fintech
- Comparativa banca tradicional vs Fintech
- Generaciones digitales
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ESTRATEGIAS DE INVERSIÓN EN PROYECTOS Y COMPAÑÍAS FINTECH
- Inversión en Fintech
- KFTX INDEX
- Fondos de Inversión Fintech
- Principales plataformas Fintech en España
- Crowdinvesting
UNIDAD DIDÁCTICA 4. LA TRANSFORMACIÓN DE LA BANCA DIGITAL
- Primera Banca Digital
- Ventajas y limitaciones
- La seguridad digital
- Neobanks vs Challenger Bank
- Fusión, absorción o quiebra
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL CLIENTE DIGITAL
- Cliente digital vs Cliente tradicional
- Valores y preocupaciones
- Experiencia del cliente digital
- Marketing digital
- El cliente digital bancario
UNIDAD DIDÁCTICA 6. OPEN BANKING Y APIS
- Conceptualización
- Liberalización del dato bancario
- API financieras
- El futuro de la Banca Abierta
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TECNOLOGÍAS DISRUPTIVAS EN LA GESTIÓN DE NEGOCIOS
- Disrupción del a cuarta revolución industrial
- Inteligencia Artificial
- Big Data y Analítica
- IoT y Wereables
- ID digital
UNIDAD DIDÁCTICA 8. IMPACTO DEL BIG DATA EN LAS FINANZAS
- Nuevas necesidades de Información
- Customer Experience, Touchpoints y Customer Journey
- Toma de Decisiones
- Big Data y calificaciones Crediticias
- Evaluación de Riesgos y Prevención del Fraude
- Las Nuevas Plataformas de Servicios Financieros
MÓDULO 6. BIG DATA INTRODUCTION
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA
- ¿Qué es Big Data?
- La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
- La importancia de almacenar y extraer información
- Big Data enfocado a los negocios
- Open Data
- Información pública
- IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
UNIDAD DIDÁCTICA 2. FUENTES DE DATOS
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
UNIDAD DIDÁCTICA 3. OPEN DATA
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASES DE UN PROYECTO DE BIG DATA
- Diagnóstico inicial
- Diseño del proyecto
- Proceso de implementación
- Monitorización y control del proyecto
- Responsable y recursos disponibles
- Calendarización
- Alcance y valoración económica del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE Y LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN
- Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
- Arquitectura de una solución de Business Intelligence
- Business Intelligence en los departamentos de la empresa
- Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
- Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
- Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPALES PRODUCTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
- Cuadros de Mando Integrales (CMI)
- Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
- Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
UNIDAD DIDÁCTICA 7. BIG DATA Y MARKETING
- Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
- Toma de decisiones operativas
- Marketing estratégico y Big Data
- Nuevas tendencias en management
UNIDAD DIDÁCTICA 8. DEL BIG DATA AL LINKED OPEN DATA
- Concepto de web semántica
- Linked Data Vs Big Data
- Lenguaje de consulta SPARQL
UNIDAD DIDÁCTICA 9. INTERNET DE LAS COSAS
- Contexto Internet de las Cosas (IoT)
- ¿Qué es IoT?
- Elementos que componen el ecosistema IoT
- Arquitectura IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
MÓDULO 7. DATA SCIENCE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE DATOS
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- Herramientas necesarias para el científico de datos
- Data Science & Cloud Compunting
- Aspectos legales en Protección de Datos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. BASES DE DATOS RELACIONALES
- Introducción
- El modelo relacional
- Lenguaje de consulta SQL
- MySQL. Una base de datos relacional
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRE-PROCESAMIENTO & PROCESAMIENTO DE DATOS
- Obtención y limpieza de los datos (ETL)
- Inferencia estadística
- Modelos de regresión
- Pruebas de hipótesis
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LOS DATOS
- Inteligencia Analítica de negocios
- La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
- Presentación de resultados
MÓDULO 8. DESCENTRALIZACIÓN UNIVERSAL. BLOCKCHAIN
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS
- ¿Qué es BlockChain? Introducción e historia
- Criptomonedas
- Redes Blockchain: Pública, Privada e Híbrida
- Campos de aplicación de la tecnología Blockchain
- Pros y contras de Blockchain
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CRIPTOGRAFÍA
- Perspectiva histórica y objetivos de la criptografía
- Teoría de la información
- Propiedades de la seguridad que se pueden controlar mediante la aplicación de la criptografía
- Criptografía de clave privada o simétrica
- Criptografía de clave pública o asimétrica
- Algoritmos criptográficos más utilizados
- Funciones hash y los criterios para su utilización
- Protocolos de intercambio de claves
- Herramientas de cifrado
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BLOCKCHAIN: PRINCIPIOS TECNOLÓGICOS
- Aplicaciones descentralizadas o DAPP
- Redes p2p
- Elementos de la arquitectura
- Principios de funcionamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE LAS LIMITACIONES ACTUALES
- Limitaciones del Blockchain en la contratación y propiedad. Aspectos introductorios
- Naturaleza del Blockchain
- Naturaleza de los Contratos Inteligentes
- El Uso de Blockchain en la Contratación de Derechos Personales
- Tecnología Blockchain en la Contratación de Derechos Reales
UNIDAD DIDÁCTICA 5. CRIPTODERECHO
- Regulación Legal de la Cadena de Bloques
- Red descentralizada carente de dueño
- Naturaleza y función de las Criptomonedas
- Reglamento UE 910/2014 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 23 de julio de 2014, relativa a la identificación electrónica y los servicios de confianza para las transacciones electrónicas en el mercado interior
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LOS CONTRATOS INTELIGENTES
- Progreso de la normativa de la Contratación Electrónica
- Los Contratos Inteligentes o Smart Contracts
- Aspectos básicos de Smart Contracts
- Funcionamiento de los Smart Contracts
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SOLUCIONES SMART CONTRACT
- El principio de neutralidad tecnológica como pilar de la innovación
- Los Contratos Inteligentes desde la perspectiva del Derecho de la Contratación
- Medios de prueba de Smart Contracts
- Usos de los Contratos Inteligentes
- ¿Qué es IoT?
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ALGORITMOS DE CONSENSO
- Delimitación al término de Algoritmo de Consenso
- Diferencias entre Algoritmos de Consenso y Protocolos
- Tipos de Algoritmos de Consenso
UNIDAD DIDÁCTICA 9. CREACIÓN DE CONTRATOS INTELIGENTES CON SOLIDITY
- Los Contratos Inteligentes mediante Solidity
- Creación de un contrato simple
- Contrato de Submoneda
- Instalación de Solidity
- Condiciones de Seguridad
- Solidity mediante ejemplos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. DAPPS
- Introducción
- Bitcoin
- Ethereum
- Hyperledger
- Alastria
UNIDAD DIDÁCTICA 11. TEST Y AUDITORÍA DE SMART CONTRACTS
- Blockchain y Auditoría
- La revolución del sector de la Auditoría
- Test y Auditoría de Smart Contracts
- Estándares y Directrices de la Auditoría
MÓDULO 9. BLOCKCHAIN EN LOS SECTORES INDUSTRIALES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. BLOCKCHAIN EN LA INDUSTRIA ENERGÉTICA
- Introducción
- Microrredes
- Intercambio de energía
- Rastrear el origen de la energía
- Enerchain
UNIDAD DIDÁCTICA . INTERNET DE LAS COSAS (IOT) Y M2M
- Contexto IoT
- Concepto
- Elementos del IoT
- Arquitectura IoT
- M2M e IoT
- Dispositivos y elementos empleados
- Ejemplos de uso
- Retos y líneas de trabajo futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BLOCKCHAIN EN LA INDUSTRIA MANUFACTURERA Y LOGÍSTICA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BLOCKCHAIN EN EL SECTOR SANITARIO
- Blockchain en la fabricación
- Blockchain e impresión 3D
- Blockchain en la cadena de suministro
- Blockchain en logística
UNIDAD DIDÁCTICA 5. BLOCKCHAIN EN EL SECTOR SEGUROS
- Contexto actual
- Alta de clientes
- Tarificación de pólizas
- Tramitación de siniestros
- Consulta de información
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SMART CITY
- Concepto
- Características de la Smart City
- Factores clave de las ciudades inteligentes
- Smart Destination
- Logros y barreras
MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER
curso gratuito le prepara para ser
Con el Máster en Data Science para Finanzas lograras el conocimiento necesario para desarrollar tu labor profesional como consultor y analista en el ámbito Data Science y Big Data en empresas financieras, analista de riesgos en entidades de crédito, miembro del departamento de marketing o en áreas técnicas de empresas que requieran una visión global del negocio.
. ¿A qué esperas para llevar a cabo tus proyectos personales?.