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Titulación
Modalidad
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Online
Duración - Créditos
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12 meses - 10 ECTS
Baremable Oposiciones
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Administración pública
Becas y Financiación
Becas y Financiación
sin intereses
Plataforma Web
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24 Horas
Equipo Docente
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Alumnos

Plan de estudios de Master data science finanzas

MASTER DATA SCIENCE FINANZAS. Aprovecha la oportunidad que te ofrece Euroinnova para desarrollar las habilidades y competencias profesionales necesarias para cumplir tus objetivos en el ámbito laboral, y además al mejor precio. ¡No esperes más y solicita información sin compromiso!

Resumen salidas profesionales
de Master data science finanzas
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.
Objetivos
de Master data science finanzas
- 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 profesionales
de Master data science finanzas
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.
Para qué te prepara
el Master data science finanzas
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 Master data science finanzas
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.
Metodología
de Master data science finanzas
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master data science finanzas

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  1. El sistema financiero
  2. Mercados financieros
  3. Intermediarios financieros
  4. Activos financieros
  5. Mercado de productos derivados
  6. La Bolsa de Valores
  7. El Sistema Europeo de Bancos Centrales
  8. El Sistema Crediticio Español
  9. Comisión Nacional del Mercado de Valores
  1. Las entidades bancarias
  2. Organización de las entidades bancarias
  3. Los Bancos
  4. Las Cajas de Ahorros
  5. Las cooperativas de crédito
  1. Las operaciones bancarias de pasivo
  2. Los depósitos a la vista
  3. Las libretas o cuentas de ahorro
  4. Las cuentas corrientes
  5. Los depósitos a plazo o imposiciones a plazo fijo
  1. Las sociedades gestoras
  2. Las entidades depositarias
  3. Fondos de inversión
  4. Planes y fondos de pensiones
  5. Títulos de renta fija
  6. Los fondos públicos
  7. Los fondos privados
  8. Títulos de renta variable
  9. Los seguros
  10. Domiciliaciones bancarias
  11. Gestión de cobro de efectos
  12. Cajas de alquiler
  13. Servicio de depósito y administración de títulos
  14. Otros servicios: pago de impuestos, cheques de viaje, asesoramiento fiscal, pago de multas
  15. Comisiones bancarias
  1. Marketing financiero
  2. Análisis del cliente
  3. La segmentación de clientes
  4. Fidelización de clientes
  5. Análisis de la gestión de la calidad de los servicios financieros
  1. El comercial de las entidades financieras
  2. Técnicas básicas de comercialización
  3. La atención al cliente
  4. Protección a la clientela
  1. Intranet y extranet
  2. La Banca telefónica
  3. La Banca por internet
  4. La Banca electrónica
  5. Televisión interactiva
  6. El ticketing
  7. Puestos de autoservicio
  1. Valor temporal del dinero
  2. Capitalización y descuento simples
  3. Capitalización y descuento compuestos y continuos
  4. Valoración de rentas financieras
  5. Tanto anual de equivalencia (TAE)
  1. Dividendos y sus clases
  2. Relevancia de la política de dividendos
  3. Dividendos e imperfecciones del mercado
  4. Dividendos e impuestos
  1. Los fondos de inversión
  2. Sociedades de Inversión de Capital Variable (SICAV)
  3. Fondos de inversión libre
  4. Fondos de fondos de inversión libre
  5. Fondos cotizados o ETF
  1. Teoría y gestión de carteras: fundamentos
  2. Características de una cartera
  3. Evaluación del riesgo según el perfil del inversor
  4. Función de utilidad de un inversor con aversión al riesgo
  1. Los títulos de renta fija como instrumentos de financiación y de inversión
  2. Nomenclatura del préstamo y del empréstito
  3. Mercados: descripción y participantes
  4. Tipos de interés de referencia de la Unión Económica y Monetaria (UEM)
  5. El Banco Central Europeo (BCE)
  6. El Sistema Europeo de Bancos Centrales (SEBC)
  7. El Banco de España
  1. Clasificación de los títulos
  2. Valoración de las letras del tesoro
  3. Bonos y obligaciones con cupón corrido
  4. Repos y strips o bonos segregables
  5. Cálculo del valor actual de un bono
  6. Bonos cupón cero: valoración, riesgo y rentabilidad
  7. Riesgo de mercado y de reinversión
  1. Concepto de activo de Renta Variable
  2. Derechos de los accionistas, ventajas e inconvenientes
  3. Clasificación de las acciones
  4. Capitalización bursátil y liquidez
  5. Estructura de la bolsa española
  6. La contratación y la operativa bursátil
  1. El sistema bancario
  2. Clasificación Bancaria
  1. La Dirección del Sector Bancario
  2. Las Cuentas Contables Bancarias
  3. Gestión de Partidas
  4. Pérdida de Crédito
  1. Crisis Bancaria
  2. Cuestiones Generales de la Regulación Aplicable
  3. Normativa Internacional del Sector Bancario
  4. Fondo de garantía de depósitos
  5. Legislación Vigente
  1. El riesgo de crédito
  2. Concepto de Prestamistas y Prestatario
  3. Tipos de productos crediticios
  4. Propiedades de los Productos Bancarios
  1. Fases del Crédito
  2. La Solvencia Crediticia
  3. Gestión Eficiente de Carteras
  4. El Acuerdo de Basilea
  1. El Riesgo de Mercado
  2. Aspectos Básicos de los instrumentos financieros
  3. Proceso de Negociación
  4. Gestión del Riesgo
  5. Regulación Aplicable
  1. Concepto
  2. Casos de Surgimiento
  3. La Pérdida Operacional
  4. Gestión del Riesgo
  5. Regulación Aplicable
  1. Capital Regulado
  2. Requisitos de Capital
  3. Procesos de Revisión
  4. Control de Mercado
  5. Otras Gestiones
  1. Concepto e industria
  2. Características de las Fintech
  3. Tipos de Fintech
  4. Usuarios
  5. Pros y Contras
  6. Start-ups Fintech
  1. Evolución de las Fintech
  2. La tecnología en la industria financiera
  3. El impacto de las Fintech
  4. Comparativa banca tradicional vs Fintech
  5. Generaciones digitales
  1. Inversión en Fintech
  2. KFTX INDEX
  3. Fondos de Inversión Fintech
  4. Principales plataformas Fintech en España
  5. Crowdinvesting
  1. Primera Banca Digital
  2. Ventajas y limitaciones
  3. La seguridad digital
  4. Neobanks vs Challenger Bank
  5. Fusión, absorción o quiebra
  1. Cliente digital vs Cliente tradicional
  2. Valores y preocupaciones
  3. Experiencia del cliente digital
  4. Marketing digital
  5. El cliente digital bancario
  1. Conceptualización
  2. Liberalización del dato bancario
  3. API financieras
  4. El futuro de la Banca Abierta
  1. Disrupción del a cuarta revolución industrial
  2. Inteligencia Artificial
  3. Big Data y Analítica
  4. IoT y Wereables
  5. ID digital
  1. Nuevas necesidades de Información
  2. Customer Experience, Touchpoints y Customer Journey
  3. Toma de Decisiones
  4. Big Data y calificaciones Crediticias
  5. Evaluación de Riesgos y Prevención del Fraude
  6. Las Nuevas Plataformas de Servicios Financieros
  1. ¿Qué es Big Data?
  2. La era de las grandes cantidades de información. Historia del big data
  3. La importancia de almacenar y extraer información
  4. Big Data enfocado a los negocios
  5. Open Data
  6. Información pública
  7. IoT (Internet of Things-Internet de las cosas)
  1. Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
  2. Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
  1. Definición, Beneficios y Características
  2. Ejemplo de uso de Open Data
  1. Diagnóstico inicial
  2. Diseño del proyecto
  3. Proceso de implementación
  4. Monitorización y control del proyecto
  5. Responsable y recursos disponibles
  6. Calendarización
  7. Alcance y valoración económica del proyecto
  1. Definiendo el concepto de Business Intelligence y sociedad de la información
  2. Arquitectura de una solución de Business Intelligence
  3. Business Intelligence en los departamentos de la empresa
  4. Conceptos de Plan Director, Plan Estratégico y Plan de Operativa Anual
  5. Sistemas operacionales y Procesos ETL en un sistema de BI
  6. Ventajas y Factores de Riesgos del Business Intelligence
  1. Cuadros de Mando Integrales (CMI)
  2. Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
  3. Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
  1. Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones
  2. Toma de decisiones operativas
  3. Marketing estratégico y Big Data
  4. Nuevas tendencias en management
  1. Concepto de web semántica
  2. Linked Data Vs Big Data
  3. Lenguaje de consulta SPARQL
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. ¿Qué es la ciencia de datos?
  2. Herramientas necesarias para el científico de datos
  3. Data Science & Cloud Compunting
  4. Aspectos legales en Protección de Datos
  1. Introducción
  2. El modelo relacional
  3. Lenguaje de consulta SQL
  4. MySQL. Una base de datos relacional
  1. Obtención y limpieza de los datos (ETL)
  2. Inferencia estadística
  3. Modelos de regresión
  4. Pruebas de hipótesis
  1. Inteligencia Analítica de negocios
  2. La teoría de grafos y el análisis de redes sociales
  3. Presentación de resultados
  1. ¿Qué es BlockChain? Introducción e historia
  2. Criptomonedas
  3. Redes Blockchain: Pública, Privada e Híbrida
  4. Campos de aplicación de la tecnología Blockchain
  5. Pros y contras de Blockchain
  1. Perspectiva histórica y objetivos de la criptografía
  2. Teoría de la información
  3. Propiedades de la seguridad que se pueden controlar mediante la aplicación de la criptografía
  4. Criptografía de clave privada o simétrica
  5. Criptografía de clave pública o asimétrica
  6. Algoritmos criptográficos más utilizados
  7. Funciones hash y los criterios para su utilización
  8. Protocolos de intercambio de claves
  9. Herramientas de cifrado
  1. Aplicaciones descentralizadas o DAPP
  2. Redes p2p
  3. Elementos de la arquitectura
  4. Principios de funcionamiento
  1. Limitaciones del Blockchain en la contratación y propiedad. Aspectos introductorios
  2. Naturaleza del Blockchain
  3. Naturaleza de los Contratos Inteligentes
  4. El Uso de Blockchain en la Contratación de Derechos Personales
  5. Tecnología Blockchain en la Contratación de Derechos Reales
  1. Regulación Legal de la Cadena de Bloques
  2. Red descentralizada carente de dueño
  3. Naturaleza y función de las Criptomonedas
  4. 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
  1. Progreso de la normativa de la Contratación Electrónica
  2. Los Contratos Inteligentes o Smart Contracts
  3. Aspectos básicos de Smart Contracts
  4. Funcionamiento de los Smart Contracts
  1. El principio de neutralidad tecnológica como pilar de la innovación
  2. Los Contratos Inteligentes desde la perspectiva del Derecho de la Contratación
  3. Medios de prueba de Smart Contracts
  4. Usos de los Contratos Inteligentes
  5. ¿Qué es IoT?
  1. Delimitación al término de Algoritmo de Consenso
  2. Diferencias entre Algoritmos de Consenso y Protocolos
  3. Tipos de Algoritmos de Consenso
  1. Los Contratos Inteligentes mediante Solidity
  2. Creación de un contrato simple
  3. Contrato de Submoneda
  4. Instalación de Solidity
  5. Condiciones de Seguridad
  6. Solidity mediante ejemplos
  1. Introducción
  2. Bitcoin
  3. Ethereum
  4. Hyperledger
  5. Alastria
  1. Blockchain y Auditoría
  2. La revolución del sector de la Auditoría
  3. Test y Auditoría de Smart Contracts
  4. Estándares y Directrices de la Auditoría
  1. Introducción
  2. Microrredes
  3. Intercambio de energía
  4. Rastrear el origen de la energía
  5. Enerchain
  1. Contexto IoT
  2. Concepto
  3. Elementos del IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. M2M e IoT
  6. Dispositivos y elementos empleados
  7. Ejemplos de uso
  8. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Blockchain en la fabricación
  2. Blockchain e impresión 3D
  3. Blockchain en la cadena de suministro
  4. Blockchain en logística
  1. Contexto actual
  2. Alta de clientes
  3. Tarificación de pólizas
  4. Tramitación de siniestros
  5. Consulta de información
  1. Concepto
  2. Características de la Smart City
  3. Factores clave de las ciudades inteligentes
  4. Smart Destination
  5. Logros y barreras

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)
  •     Instituto Europeo de Estudios Empresariales   
  • 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
Certificado Universidad Antonio de Nebrija

 “Enseñanza no oficial y no conducente a la obtención de un título con carácter oficial o certificado de profesionalidad.”

Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.
Master Data Science FinanzasMaster Data Science Finanzas
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La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

* Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 900 831 200 o vía email en formacion@euroinnova.es

* Becas no acumulables entre sí

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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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Nuestra metodología se basa en el estudio a distancia, desde donde quieras. Gracias a nuestra plataforma propia tendrás todos los ejercicios necesarios para avanzar en la formación. También contarás con un tutor personalizado. Este resolverá todas tus dudas, preguntas y sugerencias en un plazo de 24 a 48 horas, lo que hará que no pierdas tiempo de estudio 

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