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Máster en Data Science para Finanzas

Cunef - Colegio Universitario de Estudios Financieros

Master

En Madrid

Precio a consultar

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Multiplica tus oportunidades profesionales con este apasionante máster.

  • Tipología

    Master

  • Lugar

    Madrid

  • Duración

    1 Año

  • Inicio

    Octubre

Nº 1 en ranking de masters de finanzas de El Mundo

Si eres titulado universitario y estás interesado en desarrollar tu carrera profesional como gestor de grandes volúmenes de información en la actividad de las instituciones financieras, deberías tener en cuenta el Máster en Data Science para Finanzas que Emagister acaba de añadir a su oferta formativa.

Su objetivo es dotar a los participantes de los conocimientos genéricos relacionados con las tecnologías y las herramientas utilizadas en la gestión de la información empresarial, y de su aplicación práctica en la industria financiera.

Se trata de un programa práctico, con oportunidades de aprendizajes aplicadas a los desafíos a los que se enfrentan las empresas ante la gestión de nuevas fuentes de información en constante crecimiento. Para ello se combinan cursos básicos de tecnologías Big Data, análisis y gestión de información, con conocimientos aplicados de análisis y gestión de datos para el sector financiero.

Sigue el enlace que tienes en esta página de emagister.com para descubrir toda la información que necesitas sobre este curso. El centro te informará de todo sin compromiso alguno.

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Madrid
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C/ Serrano Anguita, 9 Y 13, 28004

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OctubreMatrícula abierta

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Materias

  • Gestión de carteras
  • Fundamentos financieros
  • Finanzas avanzadas
  • Bolsa y análisis de inversiones
  • Operativa y contratación en Bolsa
  • Análisis bursátil
  • Estrategias de gestión de carteras
  • Renta fija y variable
  • Carteras institucionales y fondos
  • Carteras de banca privada
  • Liderazgo
  • Comunicación
  • Trabajo en equipo
  • Data science
  • Data Science para Finanzas

Temario

  • Fundamentos para el análisis de datos y la investigación.
  • Herramientas de programación para data science
  • Extracción, transformación y carga – ETL
  • Técnicas de análisis estadístico en Data Science (I)
  • Técnicas de análisis estadístico en Data Science (II)
  • Técnicas de visualización en Data Science.
  • Entorno legal y tecnológico.
  • Data Science en la gestión del riesgo, el pricing, la gestión de activos y operaciones.
  • Data Science para el análisis de mercado.
  • Prácticas empresariales .
  • Trabajo fin de master.

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