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Máster en Fintech & Blockchain & Máster en Big Data de IEAD

¿Te asesoramos?
Máster en Fintech & Blockchain & Máster en Big Data de IEAD

El Máster en Fintech & Blockchain & Máster en Big Data de IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección está dirigido a profesionales que buscan especializarse en el campo de la tecnología financiera, la cadena de bloques y el análisis de datos. Este programa combina la formación en tecnologías disruptivas con una visión estratégica de negocio, con el objetivo de formar expertos en Fintech y Blockchain capaces de abordar los desafíos de la transformación digital en el sector financiero.

INSTITUCIÓN: Instituto Europeo de Alta Dirección – IEAD
ÁREA: Másters en Big Data, Másters en Finanzas, Másters en Ingeniería
TIPO DE CURSO: Másters Propios
METODOLOGÍA: Másters Online
INICIO: Flexible
DURACIÓN: 12 meses
PRECIO OFICIAL: 5.200€

OBJETIVOS

  • Adquirir habilidades para la identificación y evaluación de oportunidades de negocio en el ámbito de la tecnología financiera y las cadenas de bloques.
  • Comprender la aplicación de técnicas y herramientas de Big Data para la toma de decisiones en el sector financiero.
  • Familiarizarse con los fundamentos de la tecnología blockchain y sus posibles aplicaciones en diferentes áreas.
  • Desarrollar la capacidad para diseñar, implementar y gestionar proyectos de Fintech y Blockchain.
  • Conocer las regulaciones y marcos legales relevantes para el sector fintech y blockchain y su impacto en las estrategias de negocio.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

Este máster está diseñado para profesionales de diferentes sectores, incluyendo banca, finanzas, seguros, consultoría, tecnología, entre otros. El programa está enfocado en el análisis de datos financieros, la implementación de tecnologías de cadena de bloques y la gestión de proyectos en entornos tecnológicos, proporcionando una formación integral en tecnología financiera, Big Data y Blockchain.

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. 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 4. FINTECH Y BLOCKCHAIN

Introducción a la transformación digital del sistema financiero

Tecnología aplicada a la fintech

Blockchain

Crypto

Modelos de negocio

Startup

TEMA 5. DATA FOR DECISION-MAKING

Open Data

El gobierno del dato

Protección de datos

Diseño de almacenes de datos

Marketing data

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 VISUALIZATION

Interpretación de datos

Python

Carto

Power BI

Google Data Studio

Tema 11. 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 12. DATA ANALYSIS

Estadística

Medidas

Regresión y correlación

Probabilidad

Distribuciones

Intervalos de confianza

Introducción a los contrastes de hipótesis

Estadística con R

TEMA 13. 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 14. 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

¿Hablamos?

Diseño: La Factoría Creativa