Master en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero

TEMARIO DEL CURSO:

Certificado PROessentials: Certificado en Análisis y Gestión de Riesgos Financieros con IA

I.- Inteligencia Artificial: La revolución del dato en finanzas (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción a la Inteligencia Artificial y aprendizaje automático
2. Principios y aplicaciones Big Data en el sector financiero
3. Manejo y procesamiento de datos financieros
4. Modelos predictivos en finanzas
5. Introducción a los modelos generativos en Inteligencia Artificial
6. Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en el contexto financiero

II.- Visualización y análisis: Inteligencia de datos para decisiones financieras (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción al tratamiento de datos
2. Conexión a fuentes de datos internas y externas
3. Fundamentos de estadística descriptiva
4. Pruebas de hipótesis y análisis de relaciones estadísticas
5. Preparación de datos para el modelado analítico
6. Creación de visualizaciones efectivas

PROadvance: Certificado en Inteligencia Artificial y Análisis Avanzado para Finanzas Digitales

III.- Gestión avanzada del riesgo crediticio: Algoritmos para transformar la toma de decisiones financieras (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción a los algoritmos de clasificación
2. Evaluación de modelos de clasificación
3. Naive Bayes en la clasificación y segmentación de datos
4. K-Nearest Neighbors para análisis de comportamiento financiero
5. Modelos basados en árboles de decisión: técnicas de Bagging y Boosting
6. Aplicación de algoritmos de clasificación en la evaluación de riesgos crediticios

IV.- Inteligencia Artificial estratégica: Modelos y métricas para anticipar el futuro (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción a los algoritmos de regresión en el contexto financiero
2. Regresión lineal para la predicción de precios de activos financieros
3. Evaluación de modelos de regresión: métricas y aplicaciones
4. Regularización modelos financieros: Regresión Lasso y Ridge
5. Árboles de regresión
6. Regresión logística aplicada a la probabilidad de eventos financieros

V.- Segmentación inteligente y carteras óptimas: Clustering aplicado al mercado financiero (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción al aprendizaje no supervisado en el contexto financiero
2. Fundamentos de los algoritmos de clustering
3. Evaluación y validación de modelos de clustering en finanzas
4. K-Means clustering para segmentación de clientes financieros
5. Clustering jerárquico en aplicaciones financieras
6. Algoritmos de reducción de dimensionalidad

VI.- Fraude financiero bajo control: Inteligencia Artificial como barrera en la era digital (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción a la detección de anomalías en el ámbito financiero
2. Métodos estadísticos para la detección de anomalías en datos financieros
3. Técnicas basadas en distancia y su aplicación en finanzas
4. Evaluación de modelos de detección de anomalías
5. Árboles de decisión para la detección de fraude financiero
6. Modelos basados en SVM para detección de anomalías financieras

VII.- Redes neuronales para la economía: Decisiones precisas en mercados complejos (6 ECTS)

Contenidos:
1. Introducción a las redes neuronales artificiales
2. Funciones de activación y su impacto en el aprendizaje de la red
3. Forward propagation y el cálculo de la salida de la red neuronal
4. Backpropagation para el ajuste de los pesos de la red neuronal
5. Optimización de redes neuronales mediante descenso de gradiente
6. Evaluación y sobreajuste de redes neuronales

VIII.- Interpretabilidad, sesgos y ética: Construyendo confianza en la IA financiera (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción a la interpretabilidad de modelos en finanzas
2. El impacto de los sesgos en los modelos y su influencia en las decisiones
3. Estrategias para la prevención de sesgos en modelos financieros
4. Principios de Fairness para construir modelos financieros justos
5. Ética y cumplimiento normativo en el uso de la Inteligencia Artificial
6. Técnicas de interpretabilidad: LIME, SHAP, permutación y otros enfoques

IX.- Predicción inteligente: Inteligencia Artificial para el análisis de precios en mercados financieros (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción al análisis de series temporales en finanzas
2. Modelos analíticos para la predicción de precios de activos financieros
3. Selección de parámetros y validación de modelos clásicos
4. Redes neuronales recurrentes para la exploración de series temporales
5. Long Short-Term Memory como técnica avanzada de series temporales
6. Comparación de modelos en la predicción de mercados financieros

X.- Procesamiento del Lenguaje Natural en los mercados: Análisis de noticias financieras (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción al procesamiento del lenguaje natural y su aplicación en finanzas
2. Preprocesamiento de textos financieros mediante múltiples técnicas
3. Modelos de representación de texto financieros
4. Aplicaciones para análisis de sentimiento y monitoreo de redes sociales
5. Modelos avanzados de lenguaje para el análisis de texto financieros
6. Feature engineering de textos para modelos predictivos en finanzas

XI.- Regulación e Inteligencia Artificial: Cumpliendo las normas en la innovación financiera (6 ECTS)
Contenidos:
1. Principios y desafíos a la regulación en fintech
2. Regulación en la gestión y protección de datos
3. Leyes y normativas clave en el marco regulatorio financiero
4. Retos y oportunidades legales de la industria fintech
5. Cuerpos normativos internacionales
6. Cumplimiento y buenas prácticas

XII.- Trabajo Fin de Programa (8 ETCS)
El Trabajo Fin de Máster es el último paso para poder obtener el título del programa formativo. Consiste en la realización de un trabajo académico en el que se apliquen o desarrollen conocimientos adquiridos a lo largo del programa formativo. Este trabajo deberá contemplar la aplicación de competencias generales asociadas al programa.

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I.- PROexpertify en: Manager en Big Data
1. Herramientas de Big Data y Gobierno del Dato (6 ECTS)
Contenidos:
1. Almacenamiento y procesamiento de la información
2. Información estructurada
3. Tecnologías Big Data
4. Análisis y visualización de la información
5. Herramienta SAS Visual Analytics
6. Gobierno del Dato.

2. Lenguajes de Programación de Nuevo Entorno (6 ECTS)
Contenidos:
1. Conceptos Clave en los Lenguajes de Programación en la Ciencia de Datos
2. Lenguajes de Programación Más Utilizados
3. Python: Primeros Pasos
4. Herramientas de Desarrollo: Principales IDEs
5. Python: Principales Librerías de Ciencia de Datos
6. Cloud Computing

II.- PROexpertify en: Manager en E-Commerce de Emprendimientos Digitales
1. E-Commerce: situación actual y tendencias (6 ECTS)

Contenidos:
1. Introducción al e-Commerce
2. Situación actual y tendencias
3. UX/UI aplicado en e-Commerce
4. Marketing digital y e-Commerce
5. Fidelización y estrategia digital en e-Commerce

2. Gestión de un E-Commerce (6 ECTS)
Contenidos:
1. Logística y medios de pago
2. Software de gestión: ERP y CRM
3. Omnicanalidad
4. Internacionalización de un e-Commerce
5. Aspectos legales de un e-Commerce
6. Casos de éxito: Amazon y Alibaba

III.- PROexpertify en: Manager en Redes Sociales Digitales
1. Social Media Marketing (6 ECTS)
Contenidos:
1. El cliente y las empresas en las redes sociales
2. Claves de Community Management
3. Claves de Personal Branding
4. Redes Sociales
5. Facebook y Meta Business Suite
6. Análisis y Online Reputation Marketing (ORM)

2. Inbound Marketing: Social Media Marketing (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción al Concepto de Inbound Marketing
2. Social Selling
3. Atracción y Conversión en Inbound Marketing
4. Inbound Marketing y Marketing de Contenidos en Redes Sociales
5. Cierre y Fidelización en Inbound Marketing
6. Growth Hacking

IV.- PROexpertify en: Manager en Gestión de Proyectos
1. Seguimiento de Proyectos (6 ECTS)
Contenidos:
1. Generalidades del Seguimiento de Proyectos
2. Alcance del Seguimiento
3. Planificación del Seguimiento
4. Seguimiento del Trabajo, Cronograma y Costes
5. Seguimiento de la Calidad y las Comunicaciones
6. Seguimiento de los Riesgos, Adquisiciones e Interesados

2. Gestión de Riesgos en Proyectos (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción a la Gestión de Riesgos
2. Planificación de la Gestión de Riesgos
3. Identificación de los Riesgos
4. Análisis Cualitativo de Riesgos
5. Análisis Cuantitativo de Riesgos
6. Planificación de la Respuesta a los Riesgos
7. Seguimiento y Control de Riesgos
8. La Gestión de Riesgos Bajo Otros Enfoques

V.- PROexpertify en: Manager en Ciberseguridad
1. Fundamentos de Ciberseguridad (6 ECTS)
Contenidos:
1. Introducción a la ciberseguridad
2. Amenazas cibernéticas
3. Criptografía
4. Políticas y estándares de seguridad
5. Gestión de riesgos y continuidad del negocio
6. Mejores prácticas y certificaciones de ciberseguridad

2. Ciberseguridad en Infraestructuras Críticas (6 ECTS)