Estás en: Máster Máster en Data Science y Big Data en Finanzas

Máster Próxima realización

Máster en Data Science y Big Data en Finanzas

Máster

Próxima realización Madrid

TECNOLOGÍA | Data Science y Big Data

FORMATO

Presencial

IDIOMA

Español

EXPERIENCIA

0-4 años

DURACIÓN

10 meses

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En qué consiste

El Máster en Data Science y Big Data en Finanzas (MDSF) tiene como objetivo dotar a los alumnos de las técnicas analíticas de datos tradicionales y de vanguardia, la tecnología y las herramientas necesarias para el tratamiento de Big Data, y el funcionamiento de las empresas (interrelaciones con competidores, con el entorno y clientes) con el objetivo de dar respuesta a las necesidades que demanda un negocio.

 

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El uso de Big Data ayuda a las empresas a crear nuevos productos o servicios dentro y fuera de su negocio, y el 72% de las grandes compañías ya opinan que el potencial del Big Data provoca importantes ventajas competitivas. Para poder utilizar el Big Data, las técnicas de análisis de Data Science son el motor que hacen posible la búsqueda y el aprovechamiento de la información en Internet. 


Las grandes empresas ya están demandando perfiles que combinen las técnicas de análisis de datos con conocimientos de negocio, capaces de ofrecer soluciones de valor e innovadoras, preparados para a abordar la toma de decisiones traduciendo los datos en información útil que ayude a determinar la estrategia del negocio.
 

¿Por qué elegir este máster en Data Science y Big Data en Finanzas?

 

  • 100% de Inserción laboral en los 6 primeros meses: los alumnos acaban el máster adquiriendo los conocimientos necesarios para una exigente preparación que les facilite una exitosa inserción al mundo laboral. Afi Escuela cuenta con más de 100 convenios con empresas con gran reconocimiento en el sector para su Bolsa de Empleo y Prácticas. Algunas de las empresas con convenio son las siguientes:

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  • Aplicación Práctica: El cuadro docente está formado por profesionales del mundo de las finanzas y de data science y big data en contacto continuo con empresas punteras del sector, lo que mantienen actualizada la información del sector en las aulas.
     
  • Claustro formado por expertos en activo: compuesto por profesionales reconocidos en empresas punteras del sector. Esto posibilita el acceso a principales ejecutivos de las áreas de data science y big data.
     
  • Networking: Acceso a una prestigiosa red de profesionales formada por profesores, antiguos alumnos y entidades colaboradoras en la formación del alumno.
     
  • Soft Skills: Conoce y entrena las habilidades sociales más demandadas por las empresas del sector, para conseguir mejorar en tu desarrollo profesional.
     
  • Open Alumni: Acercamiento a experiencias y a conocimientos especializados a través de jornadas, conferencias, ponencias, etc. por expertos profesionales líderes en diferentes campos de actuación.
     
  • Madrid, Campus Urbano: Afi Escuela se encuentra en el corazón financiero de Madrid, lo que permite el acceso directo a la principales compañías del sector financiero y tecnológico.


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.

 

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¿Dónde se imparte?

Calle Marqués de Villamejor,5. Madrid

Cómo llegar

Información de interés

El programa docente del Master en Data Science y Big Data en Finanzas (MDSF) consta de más 500 horas lectivas.

El alumno del Master en Data Science y Big Data en Finanzas deberá reunir experiencia previa en conocimientos técnicos sobre lenguajes de programación. En caso de que el alumno no disponga de dicha formación, deberá realizar el Pre-Campus.

Pre-Campus

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

Borja Foncillas García

Consejero Delegado de Afi y Socio-Director Área de Soluciones Digitales. Ingeniero Informático por UAM.

DIRECCIÓN ACADÉMICA

Pilar Barrios

Socia/Partner, Afi-Analistas Financieros Internacionales. Doctora en CC Matemáticas por la UC3M. MFC por Afi Escuela de Finanzas.

Juan Carlos Ibáñez

Business Intelligence and Decision Science Director, Director Académico Data Science, Afi Escuela de Finanzas. PhD in Applied Statistics from Lancaster University, UK

Miguel Ángel Corella

Senior Data Scientist, Geoblink. Ingeniero en Informática por UAM.

José Manuel Rodríguez Madrid

Consultor Senior Área de Analytics, Afi. Ingeniero en Informática por UAM.

Fernando Agudo Tarancón

Big Data Architect, Pragsis-Bidoop. Diplomado en Informática por la Universidad de Alicante Profesor certificado por Cloudera.

Cecilia Álvarez

European Data Protection Officer Lead Pfizer. Law Degree and PhD in Business Administration, CEU San Pablo University.

Alfonso Arellano

Economista Senior, BBVA Research. Profesor Titular Interino a Tiempo Parcial, Fundamentos del Análisis Económico I, UCM. Doctor en Economía, UC3M.

Pablo Aumente

Consultor Sénior, Área de Seguros, Analistas Financieros Internacionales. Máster en Gestión Internacional de Empresas, CECO. Máster en Dirección Aseguradora Profesional, ICEA.

Álvaro Barbero

Chief Data Scientist, Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). PhD in Computer Science por la UAM.

Ángel Berges Lobera

Vicepresidente, Afi. Catedrático de Economía Financiera en la UAM. Ph. D. Management por Purdue University.

David Cano Martínez

Socio Director General de Afi Inversiones Financieras Globales, EAFI. MFC por Afi Escuela de Finanzas.

José Ramón Dorronsoro

Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Escuela Politécnica Superior de la UAM. PhD in Mathematics por Washington University in St. Louis.

Antonio Martín Carrera

Director de Administración, Estudios de ICEA y TI de ICEA.

Javier Nogales

Profesor Titular, Departamento de Estadística, UC3M. PhD in Mathematics por UC3M.

Paula Papp

Socia del área de Servicios Financieros. Analistas Financieros Internacionales. Máster en Economía y Finanzas por CEMFI

Carlos Ruiz

Profesor Visitante, Departamento de Estadística, UC3M. PhD in Electrical Engineering, Universidad de Castilla-La Mancha.

Esteban Sánchez Pajares

Socio Director de Servicios Financieros, Afi. Doctor en Economía, Universidad Autónoma de Madrid.

Pablo Suárez García

Investigador, Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT). Doctor en CC Empresariales, URJC.

Rocío Parrilla

Consultor Área de Analytics, Afi. MDSF por Afi. Graduada en Matemáticas por UMA.

Afi Escuela de Finanzas cuenta con un potente programa de Becas a la Excelencia y a la Internacionalización que cubren parte de la matrícula del programa. Si estás interesado no dudes en solicitar más información.

Coste de la matrícula del Máster en Data Science y Big Data en Finanzas es de 18.000€.

  • Este coste incluye los derechos de matrícula incluyen la asistencia a las sesiones que componen el programa y a aquellas conferencias, jornadas y sesiones de trabajo que se organicen en el marco del mismo.
  • Incluye toda la documentación y material de trabajo que se utilizará durante el Máster y la cesión de un ordenador portátil con el software necesario para el seguimiento del programa.

Descuentos por pronta matriculación: 

1ª Ronda: 16.200€
Solo admitidos en la 1era ronda que paguen la reserva de plaza antes del 30 de abril.

2ª Ronda: 17.100€ 
Solo admitidos en la 1era o 2da ronda que paguen la reserva de plaza antes del 30 de junio.

La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.