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Master en Data Science for Finance de EAE Business School Madrid

Master en Data Science for Finance de EAE Business School Madrid

El Máster en Data Science for Finance de EAE Business School Madrid da respuesta a la necesidad del mercado financiero de encontrar perfiles que sepan transformar los datos e información en oportunidades de negocio y ventajas competitivas para la empresa.

INICIO: Abierto
DURACIÓN: 10 meses
UBICACIÓN: Madrid
PRECIO OFICIAL: A consultar.
PRECIO CON BECA: A consultar.

OBJETIVOS

En entorno actual en el que se mueve el sector financiero hace que cada vez más se precise a profesionales financieros que sepan combinar conocimientos financieros con el data science.

El Máster en Data Science for Finance de EAE Business School Madrid te forma en el negocio financiero a través de la interpretación y aplicación del data science, permitiéndote de esta forma generar informes, creando nuevos productos y servicios financieros. Convirtiéndote así en un profesional altamente competitivo capaz de convertir los retos del mercado en oportunidades para la compañía .

El programa, te forma en el desarrollo de las habilidades directivas necesarias del ámbito de la tecnología de la información, del data science y del sector financiero.

El Máster en Data Science for Finance de EAE Business School Madrid se trata de una combinación perfecta de finanzas, estrategía de datos y habilidades directivas.

El Máster en Data Science for Finance de EAE Madrid tiene los siguientes objetivos:

  1. Formarte con conocimientos que permitan desarrollar tu actividad en el área de Data Science para Finanzas de forma eficiente.
  2. Desarrollar habilidades directivas.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

El Máster en Data Science for Finance de EAE Madrid está dirigido a aquellos titulados universitarios que, teniendo nociones previas de las materias financieras o de Data Science, ya sea en el ámbito académico o profesional, deseen ampliar sus conocimientos financieros y funcionamiento de las empresas del sector financiero, así como profundizar en el conocimiento de las diferentes técnicas y herramientas utilizadas por la Ciencia de Datos

REQUISITOS

El Máster en Data Science for Finance está dirigido a todos aquellos estudiantes
que estén en posesión de un título de grado o bien una ingeniería, licenciatura, arquitectura, diplomatura, ingeniería y arquitectura técnica de la anterior ordenación de estudios.

TITULACIÓN

Máster en Data Science for Finance

TEMARIO

El temario del Máster en Data Science in Finance de EAE Madrid es el siguiente:

Herramientas para Data Science en Finance

      1. Advanced analytics for finance & insurance businesses - 6 ECTS
      2. Herramientas de programación en Data Science - 6 ECTS
      3. Programación, Computación y Visualización de datos- 6 ECTS

Finance Data Science

      1. Data Analytics para el análisis del mercado - 6 ECTS

Inteligencia Artificial para la Ciencia de Datos: Machine Learning - 6 ECTS

Desarrollo Tecnológico para Data Science

      1. Transformación digital: nuevos modelos de negocio y liderazgo digital- 6 ECTS
      2. Dirección financiera y análisis de datos 6 ECTS
      3. Regulación bancaria y aplicación de Data Science en la gestión de riesgos - 6 ECTS

Trabajo Fin de Máster – 12 ECTS

COMPETENCIAS

Una vez finalizado el Máster, contarás con las siguientes competencias:

  1. Habilidad para liderar equipos y proyectos generando sinergias entre las funciones del negocio.
  2. Analizar los datos de los sistemas operativos, comerciales y nuevas fuentes de información como el Big Data. Detectar y presentar las tendencias del negocio con el fin de guiar la empresa por el mix de distribución de mayor éxito potencial.
  3. Entender la contabilidad de una empresa, los indicadores financieros y aplicar los fundamentos de financiación para poder realizar valoraciones de empresas y proyectos.
  4. Conocer la política macro prudencial bancaria (EBA), sus implicaciones y los requerimientos financieros y contables de las entidades financieras.
  5. Aplicar y gestionar los diferentes modelos, técnicas, métodos y herramientas de análisis de información de la gestión empresarial.
  6. Capacidad de análisis y síntesis: Encontrar, analizar, criticar (pensamiento crítico), relacionar, estructurar y sintetizar información proveniente de diversas fuentes, así como integrar ideas y conocimientos.
  7. Ser capaz de integrar soluciones de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y procesos empresariales, para satisfacer las necesidades de información de la organización.
  8. Analizar y elaborar diagnósticos financieros a partir de datos, para establecer planes y alternativas coherentes siguiendo la metodología agile.
  9. Trabajar con equipos multidisciplinares y multiculturales, siendo capaz de desempeñar distintos roles en tareas grupales, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos y teniendo siempre en cuenta los recursos disponibles.
  10. Gestionar las nuevas tecnologías desarrolladas en el ámbito empresarial y aplicarlas en el desarrollo de la actividad profesional.
  11. Conocimientos de la nueva regulación financiera PSD2 (Nueva Directiva de servicios de pago), así como de RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).
  12. Habilidad para liderar equipos y proyectos generando sinergias entre las funciones del negocio.
  13. Analizar los datos de los sistemas operativos, comerciales y nuevas fuentes de información como el Big Data. Detectar y presentar las tendencias del negocio con el fin de guiar la empresa por el mix de distribución de mayor éxito potencial.
  14. Entender la contabilidad de una empresa, los indicadores financieros y aplicar los fundamentos de financiación para poder realizar valoraciones de empresas y proyectos.
  15. Conocer la política macro prudencial bancaria (EBA), sus implicaciones y los requerimientos financieros y contables de las entidades financieras.
  16. Aplicar y gestionar los diferentes modelos, técnicas, métodos y herramientas de análisis de información de la gestión empresarial.
  17. Capacidad de análisis y síntesis: Encontrar, analizar, criticar (pensamiento crítico), relacionar, estructurar y sintetizar información proveniente de diversas fuentes, así como integrar ideas y conocimientos.

PROFESORADO

Gabriel González Gil

Data Strategy Executive Director en BBVA, liderando la búsqueda, creación y lanzamiento de nuevos negocios basados en los datos, así como la utilización de los datos para mejorar las capacidades de captación y desarrollo de clientes de BBVA.
Ingeniero Superior Naval y Oceánico por la Universidad Politécnica de Madrid (1999), cuenta con más de 20 años de experiencia internacional en la definición y gestión de estrategias de marketing multicanal y en el desarrollo de productos y servicios digitales, trabajando siempre con equipos multidisciplinares en grandes instituciones financieras.

MÁS DETALLES

¿Por qué estudiar el Máster en Data Science for Finance en EAE Business School Madrid?

  1. Traducir datos a soluciones
  2. Lograrás identificar y describir problemas empresariales complejos a través del análisis de datos y aprenderás a utilizarlos para encontrar las soluciones que logren los objetivos establecidos.
  3. Negociación y toma de decisiones
  4. Aprenderás a aplicar las herramientas financieras,las bases de datos y métodos
    analíticos para negociar y tomar decisiones que generen impacto en la empresa.
  5. Desarrollo de Business Skills
  6. Durante el programa lograrás desarrollar habilidades efectivas de colaboración,
    comunicación y liderazgo para la dirección financiera.
  7. Madrid Capital FinancieraMadrid da hogar a más del
  8. Madrid da hogar a más del 50% de las empresas FinTech españolas. Estudia full time y vive una experiencia educativa 360 en una ciudad que progresa
    al ritmo de innovación.
  9. True Potential Experience: Disfruta de una experiencia que combina tu máster con un plan de desarrollo profesional personalizado, guiado por un True Potential Advisor, que te ayudará a encontrar tu verdadero potencial, a enfocarlo y desarrollarlo.