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Máster Executive Matrícula abierta

Máster Executive en Data Science, Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas

Máster Executive

Del 5 de abril de 2024 al 25 de enero de 2025 Madrid

TECNOLOGÍA | Data Science y Big Data

FORMATO

Presencial - Streaming

IDIOMA

Español

EXPERIENCIA

Con experiencia

DURACIÓN

250 horas

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En qué consiste

El Máster Executive en Data Science, Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas (MEDSF) es un programa de postgrado orientado a profesionales de alto nivel que aúnan conocimientos en técnicas de Data Science y Machine Learning, junto con tecnologías Big Data, con el objetivo de que los alumnos ofrezcan soluciones innovadoras que generen valor y determinen la estrategia de negocio de cualquier compañía en los próximos años.

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Este Máster en Data Science, Big Data e Inteligencia Artificial en formato executive ha sido ideado para compaginar el trabajo con la formación. Adquirirás conocimientos eminentemente prácticos sobre ciencia de datos y su posterior aplicación al entorno de las finanzas a través de aplicaciones como Credit Scoring o la detención del fraude con las técnicas avanzadas de análisis de datos.

 


En esta carrera por extraer valor de los datos, el sector financiero está experimentando grandes transformaciones y afrontando nuevos desafíos, tanto en su organización y estructuras, como en las habilidades y perfiles que demanda.


Hoy en día un elevado porcentaje de los datos existentes en la actualidad se han creados en los últimos años. Este aumento del volumen de datos en los negocios disminuye los costes de transacción y hace que aparezcan nuevos competidores inicialmente ajenos al sector, con lo que el procesamiento de toda esta información disponible será clave para que las empresas españolas y globales puedan competir entre sí y con los nuevos entrantes.

 

Seguir presencial a distancia

La escuela le ofrece a sus alumnos, la posibilidad de seguir su formación a distancia a través de Streaming en Directo.

 

¿Por qué cursar este Máster executive en Data Science y Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas?

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El Máster Executive en Data Science y Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas te permitirá impulsar las estrategias de las empresas utilizando información determinante para la toma de decisiones a través de los datos. Serás capaz de realizar el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos utilizando herramientas como MongoDB, Hadoop, Spark Core, procesando datos en tiempo real con Spark Streaming, y programarás en R y Python.

La realización del Máster en Big Data y Data Science e Inteligencia Artificial Finanzas en formato Executive también cuenta con las siguientes ventajas:

  • Prestigio: Nuestra escuela lleva más de 28 años formando a grandes profesionales y expertos en las áreas de Finanzas, Economía y Tecnología. El centro es pionero en programas de formación de Big Data, siendo esta la V edición de este Máster. 
  • Formamos a los mejores Data Scientists: Hemos formado y seguimos formando a los mejores, grandes Data Scientists y Responsables de Big Data que trabajan en compañías reconocidas como: Banco Santander, Accenture, BBVA, BNP Paribas, Banco Sabadell, Bankinter, WiZink, Telefónica, Banco Madrid, Experian, JLL…
  • Aplicación práctica: El Máster Executive cuenta con una combinación del rigor académico con una metodología eminentemente práctica. Durante las clases se realizan casos reales que proporcionan al alumno una visión real y empresarial de la aplicación del Big Data y de Data Science al sector financiero, utilizando como herramientas R, Python y otras.
  • Contenido contantemente actualizado: nuestros profesores tienen contacto directo con empresas de primer nivel del sector financiero, lo que permite incorporar las últimas tendencias de Data Science y tecnologías Big Data de forma inmediata a las aulas.
  • Claustro de profesionales en activo: nuestros profesores son profesionales que trabajan con las herramientas y las técnicas de ciencia de datos en su día a día. El equipo está integrado por profesionales de Afi Escuela, profesionales de Afi y grandes expertos de relevado prestigio que trabajan en importantes empresas del sector.
  • Contacto con los players del Big Data: los representantes de las principales empresas de tecnologías en Data Science & Big Data forman parte del equipo docente del máster.
  •  Masterclasses: los alumnos adquieren una visión multidisciplinar con diferentes jornadas y eventos de las temáticas más innovadoras del sector.
  • Networking: Formarás parte de una red de profesionales especializados en las últimas tecnologías, este año se han incorporado más de 36.000 alumnos.
  • Afi Alumni: la comunidad alumni cuenta con varias ventajas, tendrás acceso a diferentes jornadas o conferencias que te permitirán actualizar tus conocimientos de forma constante. Además de ello, disponen de diferentes descuentos y ventajas en otros programas de Afi Escuela.

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A quién va dirigido

El Máster Executive en Data Science y Big Data en Finanzas e Intelincia Artificial (MEDSF) está especialmente diseñado para profesionales que afronten a los desafíos analíticos y técnicos vinculados con el crecimiento de información disponible en empresas del sector financiero.

 

Está singularmente indicado para profesionales de las siguientes áreas:

  • Consultores y analistas que operan en el ámbito del Data Science y Big Data e Inteligencia Artificial en empresas financieras
  • Riesgos de entidades de crédito y de seguros
  • Marketing
  • Áreas técnicas de entidades que requieran una visión más analítica del negocio

 

Nuestros alumnos

Los alumnos que han pasado por el Máster en Data Science y Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas, Formato Executive, proceden de sectores muy distintos:

 

Alumnos del master en big data finanzas executive

 

Con nuestro Máster en Big Data y Data Science en Finanzas e Inteligencia artificial: 

  • Programarás de forma experta en R y Python
  • Aplicarás metodologías de Data Science y Big Data aplicándolas a casos de uso reales en empresas del sector financiero.
  • Te convertirás en un experto en herramientas de BBDD como Cassandra, MongoDB, Neo4, etc.
  • Procesarás datos utilizando Spark y, en tiempo real, Spark Streaming.
  • Profundizarás en visualización de datos y web scraping.
  • Utilizarás las últimas técnicas de Machine Learning y eliminación de sesgo de datos y modelos.
  • Tendrás conocimientos avanzados en Deep Learning y Reinforcement Learning
  • Pondrás en producción modelos de aprendizaje automático.
  • Te introducirás en los aspectos relacionados con la ética, privacidad y regulación de datos.
  • Obtendrás valor a partir de grandes cantidades de datos aplicando técnicas de Data Science que te permitirán mejorar la toma de decisiones.
  • Te introducirás en los aspectos relacionados con la ética, privacidad y regulación de datos.
  • . Aprenderás sobre inteligencia artificial, LLM y modelos generativos.

 

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¿Dónde se imparte?

Campus Madrid. Calle Marqués de Villamejor, 5, Madrid

Cómo llegar

Información de interés

El programa docente del Master Executive Data Science y Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas (MEDSF) se desarrolla a través de los siguientes temas:

Módulo 0HERRAMIENTAS PARA CIENCIA DE DATOS
Programación en R
•    Fundamentos
•    Estructuras de datos en R
•    Tratamientos de datos: lectura (readr, data.table), manipulación (dplyr, data. table), limpieza (tidyr, reshape2)
Programación en Python
•    Fundamentos
•    Cálculo matricial y Arrays (numpy)
•    Tratamientos de datos (pandas) Bases de datos relacionales y SQL Git y code best practices

- Módulo IDIGITALIZACIÓN
Digitalización y contexto. Sectores.

 

- Módulo IIVISUALIZACIÓN, ADQUISICIÓN, EXTRACCIÓN Y LIMPIEZA DE DATOS
Visualización de datos estática y dinámica
Datos abiertos (Open Data) y web scraping


- Módulo IIIANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA INFORMACIÓN
Fundamentos de la estadística
•    Estadística descriptiva
•    Distribuciones y simulación
•    Intervalos de confianza y contraste de hipótesis
•    Regresión lineal
Análisis multivariante
•    Distribuciones multivariantes e inferencia estadística
•    Reducción de la dimensionalidad Componentes principales Análisis factorial
Optimización
•    Programación lineal y entera
•    Programación con restricciones

 

- Módulo IVDATA ENGINEERING & BIG DATA
Fundamentos de bases de datos NoSQL

•    Modelos no relacionales y datos no estructurados
•    Bases de datos columnares (Cassandra, HBase)
•    Bases de datos orientadas a documentos (MongoDB)
•    Bases de datos orientadas a grafos (Neo4J)
Tecnologías Big Data
•    Ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce
•    Procesamiento de datos distribuidos con Spark:
-    Spark Core (pySpark)
-    Spark SQL
-    Procesamiento de datos en tiempo real (Spark Streaming)
•    Técnicas de ingesta, consulta y análisis de fuentes masivas de datos

 

- Módulo VMACHINE LEARNING
Análisis de datos con dependencia temporal
•    Modelización de series temporales
•    Regresión con datos dinámicos
•    Machine learning (aprendizaje automático)

•    Metodología de aprendizaje automático:
-    Ingeniería de variables: extracción, selección y generación de variables
-    Selección, evaluación de rendimiento de modelos
-    Técnicas de regularización

Modelos de aprendizaje no supervisado
•    Clustering Jerárquico y no jerárquico.

Modelos de aprendizaje supervisado
•    Modelos lineales generalizados (GLM)
•    Árboles de decisión y random forest
•    Métodos de Kernel y Máquinas de vector soporte (SVM)

 

- Módulo VIREDES NEURONALES, DEEP LEARNING, IA
Redes neuronales Deep learning Reinforcement learning
Balanceo de modelos y reducción de sesgos
IA generativa

 

- Módulo VIITEXT MINING Y REDES SOCIALES
Análisis de redes
•    Fundamentos de teoría de grafos
•    Análisis de redes: medidas de centralidad, mundo pequeño y comunidades
•    Modelos estadísticos de redes
•    Redes sociales

Análisis de datos no estructurados
•    Text Mining:
-    Clasificación y agrupación de textos
-    Análisis de sentimiento
-    Herramientas de text-mining (nltk, MeaningCloud…)

 

- Módulo VIIIAPLICACIONES
Privacidad de la información y aspectos éticos
Gobierno del dato
Aplicaciones de Data Science a distintos sectores

•    Recommendation Systems

•    Credit Scoring
•    Deep Learning en análisis de imagen
•    Pricing en Seguros
•    Gobierno del dato
•    Detección de Fraude en tarjetas
•    Blockchain

Para más información acerca del temario de este máster executive no dudes en descargarte el folleto.

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Borja Foncillas García

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

DIRECCIÓN ACADÉMICA

José Manuel Rodríguez Madrid

Responsable del Área de Analytics, Afi Ingeniero en Informática por UAM.

DIRECCIÓN ACADÉMICA

Miguel Ángel Corella

Senior Data Scientist, Geoblink. 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.

Ángel Berges Lobera

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

Sonia Casado

Chief Data and Analytics Officer, Ymedia

José Manuel Rodríguez

Responsable del Área de Analytics, Afi Ingeniero en Informática por UAM.

Álvaro Barbero

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

Carlos Ruiz

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

Javier Nogales

Catedrático. Departamento de Estadística, UC3M. PhD in Mathematics por UC3M.

Pedro Fernández

Strategy & Insights Director, The Coca-Cola Company. Licenciado en Economía por UAM. PhD in Mathematics por Washington University in St. Louis.

Esteban Moro

Doctor en CC Físicas por la UC3M. Profesor Titular Departamento de Matemáticas, UC3M. Coordinador Área de Big Data y Redes Sociales

David Cano Martínez

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

Pedro Fernandez

Strategy & Insights Director, The Coca-Cola Company. Licenciado en Economía por UAM. PhD in Mathematics por Washington University in St. Louis.

Esteban Moro

PhD en CC Físicas por la UC3M Profesor Titular Departamento de Matemáticas, UC3M

Rocío Parrilla

Responsable de Data Science en Atresmedia. Máster en Data Science y Big Data por Afi Escuela

Ignacio Charfolé

Business Intelligence Manager at Telefonica

Federico Castanedo

Market Lead Iberia en DataRobot PhD en Artificial Intelligence

Fernando Velasco

Senior Data Scientist, Electronic Arts (EA)

Alberto Gómez Toribio

Web3, DeFi & NFT Specialist. Institutional Relations, Crypto Plaza

Ignacio Horcajo

Experto Blockchain CEO, LiberaTiempo Advisor, Opinno

Verónica Ruiz

Consultora del Área de Data Analytics, Afi

Irene Rodríguez

Data Scientist, Openbank

Lucas Álvarez

Senior Machine Learning Engineer, Openbank.

Abel Fernández

Business Performance Director, King (Stockholm).

Jorge Sueiras

Artificial Intelligence lead, dive.tv

Carlos M. Alaíz

Profesor Ayudante Doctor, Universidad Autónoma de Madrid

Esteban Sánchez

Socio área de Servicios Financieros en Afi Analistas Financieros Internacionales Doctor en Economía de la Empresa por la Universidad Autónoma de Madrid

Borja Adsuara

Experto en Derecho, Estratégia y Comunicación Digital

Esteban Moro

Visiting Professor, MIT MediaLab

José Ramón Sánchez

Data Scientist, Endesa.

Alejandro Llorente

CoFundador, Piperlab.

Becas ExecutiveEstas becas cubren hasta el 30% de la matrícula teniendo en cuenta criterios como: posiciones de alta dirección o cargos de consejero, experiencia internacional, años de experiencia profesional o situación de desempleo.


Becas #MujesQueTransformanLas becas #MujeresqueTransforman están dirigidas a Programas Executive en los que se detecta un porcentaje de mujeres menor. El objetivo es potenciar el acceso a mujeres a este tipo de formaciones.

  • Estas becas cubren hasta el 30% del importe de la matrícula para Másteres Executive.


El coste de la matrícula del Máster Executive en Data Science y Big Data e Inteligencia Artificial en Finanzas es de 13.000€.

  • 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: 11.700€
Solo admitidos en la 1era ronda que paguen la reserva de plaza antes del 15 de diciembre.

2ª Ronda: 12.350€ 
Solo admitidos en la 1era o 2da ronda que paguen la reserva de plaza antes del 31 de enero.

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