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.
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:
- Formarte con conocimientos que permitan desarrollar tu actividad en el área de Data Science para Finanzas de forma eficiente.
- 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 FinanceTEMARIO
El temario del Máster en Data Science in Finance de EAE Madrid es el siguiente:
Herramientas para Data Science en Finance
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- Advanced analytics for finance & insurance businesses - 6 ECTS
- Herramientas de programación en Data Science - 6 ECTS
- Programación, Computación y Visualización de datos- 6 ECTS
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Finance Data Science
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- Data Analytics para el análisis del mercado - 6 ECTS
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Inteligencia Artificial para la Ciencia de Datos: Machine Learning - 6 ECTS
Desarrollo Tecnológico para Data Science
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- Transformación digital: nuevos modelos de negocio y liderazgo digital- 6 ECTS
- Dirección financiera y análisis de datos 6 ECTS
- Regulación bancaria y aplicación de Data Science en la gestión de riesgos - 6 ECTS
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Trabajo Fin de Máster – 12 ECTS
COMPETENCIAS
Una vez finalizado el Máster, contarás con las siguientes competencias:
- Habilidad para liderar equipos y proyectos generando sinergias entre las funciones del negocio.
- 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.
- Entender la contabilidad de una empresa, los indicadores financieros y aplicar los fundamentos de financiación para poder realizar valoraciones de empresas y proyectos.
- Conocer la política macro prudencial bancaria (EBA), sus implicaciones y los requerimientos financieros y contables de las entidades financieras.
- Aplicar y gestionar los diferentes modelos, técnicas, métodos y herramientas de análisis de información de la gestión empresarial.
- 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.
- 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.
- Analizar y elaborar diagnósticos financieros a partir de datos, para establecer planes y alternativas coherentes siguiendo la metodología agile.
- 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.
- Gestionar las nuevas tecnologías desarrolladas en el ámbito empresarial y aplicarlas en el desarrollo de la actividad profesional.
- Conocimientos de la nueva regulación financiera PSD2 (Nueva Directiva de servicios de pago), así como de RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).
- Habilidad para liderar equipos y proyectos generando sinergias entre las funciones del negocio.
- 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.
- Entender la contabilidad de una empresa, los indicadores financieros y aplicar los fundamentos de financiación para poder realizar valoraciones de empresas y proyectos.
- Conocer la política macro prudencial bancaria (EBA), sus implicaciones y los requerimientos financieros y contables de las entidades financieras.
- Aplicar y gestionar los diferentes modelos, técnicas, métodos y herramientas de análisis de información de la gestión empresarial.
- 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?
- Traducir datos a soluciones
- 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.
- Negociación y toma de decisiones
- Aprenderás a aplicar las herramientas financieras,las bases de datos y métodos
analíticos para negociar y tomar decisiones que generen impacto en la empresa. - Desarrollo de Business Skills
- Durante el programa lograrás desarrollar habilidades efectivas de colaboración,
comunicación y liderazgo para la dirección financiera. - Madrid Capital FinancieraMadrid da hogar a más del
- 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. - 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.
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