Máster en Corporate Finance & Máster en Big Data de IEAD
El Máster en Corporate Finance & Máster en Big Data en IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección está diseñado para formar a profesionales capaces de manejar herramientas y técnicas de finanzas y Big Data. Este máster está dirigido a graduados en áreas de finanzas, contabilidad, negocios y economía, así como a profesionales con experiencia en finanzas que deseen mejorar sus habilidades en Big Data.
OBJETIVOS
- Comprender el funcionamiento y la estructura de los mercados financieros y de las bases de datos masivas, así como las herramientas y técnicas utilizadas para su análisis.
- Adquirir habilidades en el uso de software y tecnología específica para la gestión y análisis de grandes cantidades de datos financieros y económicos.
- Desarrollar la capacidad de tomar decisiones estratégicas en el ámbito financiero basadas en análisis de datos y herramientas de Big Data.
- Aprender a aplicar las técnicas y herramientas de Big Data para la identificación de riesgos financieros y la gestión del riesgo en los mercados financieros.
- Mejorar las habilidades de liderazgo y trabajo en equipo, así como la capacidad de comunicar y presentar análisis y resultados a equipos multidisciplinarios en entornos de trabajo altamente complejos.
A QUIÉN VA DIRIGIDO
El programa se centra en proporcionar a los estudiantes habilidades en finanzas corporativas, análisis financiero, toma de decisiones y estrategias de inversión, así como habilidades técnicas en el análisis de Big Data y su aplicación en el ámbito financiero. Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas de Big Data para analizar y tomar decisiones informadas sobre finanzas corporativas, gestión de riesgos y estrategias de inversión.
REQUISITOS
Para poder acceder a cualquiera de nuestros programas formativos, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos: • Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título equivalente. • Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. • Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. • En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
TITULACIÓN
Al finalizar el programa formativo recibirás tu diploma de Máster de forma gratuita.TEMARIO
TEMA 1. FINANCIAL ACCOUNTING
Balance sheet
P&L
Cash flow
Asientos contables
Contabilidad avanzada
Impuestos
TEMA 2. MANAGERIAL ACCOUNTING
Managerial accounting
Management accounts
Working capital
Net debt
TEMA 3. CORPORATE FINANCE
VAN y TIR
Análisis de empresas
M&A
Due diligence financiera
TEMA 4. INVESTMENT VEHICLES
El emprendedor, el ciclo de vida de una empresa y los investment vehicles
Private equity
Venture capital
Fondos de inversión
Search funds
TEMA 5. FINTECH Y BLOCKCHAIN
Introducción a la transformación digital del sistema financiero
Tecnología aplicada a la fintech
Blockchain
Crypto
Modelos de negocio
Startup
TEMA 6. PROJECT MANAGEMENT
Fundamento del project management
Gestión del equipo
Gestión de los recursos
Herramientas para la gestión ágil de un proyecto
TEMA 7. LEAN STARTUP Y AGILE MANAGEMENT
Product management
Lean startup
Agile management
TEMA 8. BIG DATA & ANALYTICS
La relevancia del big data
Organización de proyectos de big data
Metodologías Agile + SCRUM
IA y machine learning
Casos de uso en la industria
TEMA 9. BUSINESS INTELLIGENCE
Business intelligence
BI solutions
KPI
Fuentes de datos
Calidad del dato
TEMA 10. DATA FOR DECISION-MAKING
Open Data
El gobierno del dato
Protección de datos
Diseño de almacenes de datos
Marketing data
TEMA 11. DATA VISUALIZATION
Interpretación de datos
Python
Carto
Power BI
Google Data Studio
TEMA 12. DATA BASE
Fundamentos de bases de datos
Tecnología de bases de datos
Práctica de SQP (MYSQL)
Práctica de NOSQL. MongoDB
Práctica de NOSQL (Hbase)
Bases de datos para grafos
Cloud
TEMA 13. DATA ANALYSIS
Estadística
Medidas
Regresión y correlación
Probabilidad
Distribuciones
Intervalos de confianza
Introducción a los contrastes de hipótesis
Estadística con R
TEMA 14. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Introducción al análisis de datos con Python
Introducción al machine learning
Machine learning supervisado
Machine learning no supervisado
Reinforcement learning
Fundamentos de deep learning
TEMA 15. TECNOLOGÍAS DE ALMACENAMIENTO PARA BIG DATA
Apache Hadoop
El ecosistema Hadoop
Apache Spark
Tecnologías para streaming
Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloud
COMPETENCIAS
Skill Acquisition – Habilidades Obtenidas Hard skills
- Conocimiento de técnicas negociadoras.
- Desarrollo de una estrategia de venta.
- Recursos comunicativos.
Soft skills
- Dominio de las técnicas de motivación de personas y equipos.
- Lenguaje no verbal y comunicación eficaz.
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