Modalidad
Online
Duración - Créditos
1500 horas - 10 ECTS
Baremable Oposiciones
Administración pública
Becas y
Financiación
Plataforma Web
24 Horas
Profesionales
Docentes especializados
Reconocidos por:
Acreditados como:
Temario
MÓDULO 1. ASESOR DE BANCA Y GESTIÓN DE INVERSIONES
MÓDULO 2. OPERACIONES Y PRODUCTOS FINANCIEROS
MÓDULO 3. MERCADO DE CAPITALES Y MONETARIO
MÓDULO 4. EL RIESGO BANCARIO Y LA NORMATIVA APLICABLE
MÓDULO 5. LAS EMPRESAS FINTECH Y LA EVOLUCIÓN DE LAS ENTIDADES FINANCIERAS
MÓDULO 6. BIG DATA INTRODUCTION
MÓDULO 7. DATA SCIENCE
MÓDULO 8. DESCENTRALIZACIÓN UNIVERSAL. BLOCKCHAIN
MÓDULO 9. BLOCKCHAIN EN LOS SECTORES INDUSTRIALES
MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER
Plan de estudios
Titulación de master data science finanzas
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
Claustro docente
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Master Data Science Finanzas
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La ciencia de datos o como también se conoce data science se trata de un término que se considera bastante nuevo y se trata del ámbito del conocimiento, el cual se encarga de realizar una búsqueda haciendo uso de todos los datos que se tienen a disposición o que son relevantes de cara a poder extraer conocimientos y que de esta forma pueda ser fácilmente comprendido por todas aquellas personas que se consideran expertos en la materia con un objetivo de capitalizarlo.
¿En qué consiste la data science?
Este término hace referencia a una disciplina que se encarga de reunir los métodos, así como los procesos científicos, los sistemas o los algoritmos con el fin de poder extraer información partiendo de la base de datos, ya estén estos estructurados o no estén estructurados. Para definirlo de una forma más sencilla, podríamos decir que se trata de una disciplina mediante la que es posible hacer una recopilación de distintas fuentes con el principal objetivo de poder extraer información que sea explotable. Algunas de estas fuentes pueden ser las bases de datos de los clientes, así como las nuevas tecnologías digitales, un claro ejemplo de esto y que ha evolucionado mucho en los últimos años es la aparición de las tecnologías digitales.
Este tipo de datos pueden ser usados a la hora de hacer una toma de decisiones, puesto que se tiene en cuenta una fuente que son los datos. Uno de los ejemplos que podemos encontrar es que es posible realizar una predicción del comportamiento futuro que van a tener los consumidores, así como poder descubrir los puntos débiles que tiene una empresa, poder realizar una identificación de los puntos fuertes que hay en la competencia. Es por ello por lo que se deben tener en cuenta distintos factores tales como:
· Análisis de datos
· Detección del fraude
· Trading algorítmico
· Gestión de datos de clientes
· Análisis predictivo
· Toma de decisiones
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Si eres una persona a la que le interesa el ámbito de las finanzas, o quieres especializarte por el simple hecho de que es un tema que te llama la atención, o si ya eres una persona que se dedica a dicho ámbito y quieres aumentar tus conocimientos para llevarlos a cabo en el mundo laboral, este curso es el adecuado para ti.
Este curso está enfocado para dotarte de los conocimientos, habilidades, capacidades y competencias necesarias para que puedas desenvolverte en el mundo de la finanzas profesionalmente.
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