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Máster en Corporate Finance & Máster en Big Data de IEAD

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.

INICIO: Flexible
DURACIÓN: 12 meses
PRECIO OFICIAL: 5.200€

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.