Maestría Virtual en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero

El núcleo PROessentials desarrolla habilidades clave, promueve la interacción interdisciplinaria y enriquece perfiles y redes de contacto. Con enseñanza de calidad, prepara a los estudiantes para un crecimiento profundo y experiencial.

Inteligencia Artificial: La revolución del dato en finanzas (6 ECTS)
Explora las fases clave de un proyecto de IA en finanzas, desde la recopilación de datos hasta la implementación de modelos analíticos.

 
• Introducción a la Inteligencia Artificial y aprendizaje automático

 

• Principios y aplicaciones Big Data en el sector financiero

 

• Manejo y procesamiento de datos financieros

 

• Modelos predictivos en finanzas

 

• Introducción a los modelos generativos en Inteligencia Artificial

 

• Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en el contexto financiero

Visualización y análisis: Inteligencia de datos para decisiones financieras (6 ECTS)
Aprende a analizar y visualizar datos financieros, transformando grandes volúmenes de información en insights claros para decisiones estratégicas.

 
• Introducción al tratamiento de datos

 

• Conexión a fuentes de datos internas y externas

 

• Fundamentos de estadística descriptiva

 

• Pruebas de hipótesis y análisis de relaciones estadísticas

 

• Preparación de datos para el modelado analítico

 

• Creación de visualizaciones efectivas

Las asignaturas del Certificado PROadvance desarrollan competencias clave y habilidades prácticas. Los estudiantes aprenden conceptos centrales de su disciplina y herramientas para aplicarlos en situaciones reales, promoviendo el trabajo en equipo y el liderazgo.

Gestión avanzada del riesgo crediticio: Algoritmos para transformar la toma de decisiones financieras (6 ECTS)
Aprende sobre algoritmos de clasificación como K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Trees y Random Forest, y cómo estos pueden mejorar el análisis y gestión de datos financieros.

• Introducción a los algoritmos de clasificación
• Evaluación de modelos de clasificación
• Naive Bayes en la clasificación y segmentación de datos
• K-Nearest Neighbors para análisis de comportamiento financiero
• Modelos basados en árboles de decisión: técnicas de Bagging y Boosting
• Aplicación de algoritmos de clasificación en la evaluación de riesgos crediticios

Inteligencia Artificial estratégica: Modelos y métricas para anticipar el futuro (6 ECTS)
Aborda técnicas y algoritmos avanzados para gestionar el riesgo crediticio, utilizando regresiones y análisis de datos financieros.

 
• Introducción a los algoritmos de regresión en el contexto financiero

 

• Regresión lineal para la predicción de precios de activos financieros

 

• Evaluación de modelos de regresión: métricas y aplicaciones

 

• Regularización modelos financieros: Regresión Lasso y Ridge

 

• Árboles de regresión

 

• Regresión logística aplicada a la probabilidad de eventos financieros

Segmentación inteligente y carteras óptimas: Clustering aplicado al mercado financiero (6 ECTS)
Los estudiantes aprenderán a evaluar la calidad de los clusters mediante métricas clave y aplicarán el análisis de componentes principales para reducir la dimensionalidad de los datos.

 
• Introducción al aprendizaje no supervisado en el contexto financiero

 

• Fundamentos de los algoritmos de clustering

 

• Evaluación y validación de modelos de clustering en finanzas

 

• K-Means clustering para segmentación de clientes financieros

 

• Clustering jerárquico en aplicaciones financieras

 

• Algoritmos de reducción de dimensionalidad

Fraude financiero bajo control: Inteligencia Artificial como barrera en la era digital (6 ETCS)
Explora el uso de inteligencia artificial para detectar y prevenir fraudes financieros, enseñando a modelar riesgos y aplicar algoritmos como Isolation Forest, Support Vector Machines y DBSCAN para identificar anomalías.

• Introducción a la detección de anomalías en el ámbito financiero
• Métodos estadísticos para la detección de anomalías en datos financieros
• Técnicas basadas en distancia y su aplicación en finanzas
• Evaluación de modelos de detección de anomalías
• Árboles de decisión para la detección de fraude financiero
• Modelos basados en SVM para detección de anomalías financieras

Redes neuronales para la economía: Decisiones precisas en mercados complejos (6 ECTS)
Abordaremos los modelos clave, técnicas avanzadas y aplicaciones prácticas en predicción y análisis financiero para mejorar las decisiones económicas en mercados complejos.

 
• Introducción a las redes neuronales artificiales

 

• Funciones de activación y su impacto en el aprendizaje de la red

 

• Forward propagation y el cálculo de la salida de la red neuronal

 

• Backpropagation para el ajuste de los pesos de la red neuronal

 

• Optimización de redes neuronales mediante descenso de gradiente
• Evaluación y sobreajuste de redes neuronales

Interpretabilidad, sesgos y ética: Construyendo confianza en la IA financiera (6 ECTS)
Los estudiantes aprenderán a identificar y reducir sesgos, evaluar decisiones automatizadas y utilizar técnicas de explicabilidad como LIME, SHAP y métodos contrafactuales.

 
• Introducción a la interpretabilidad de modelos en finanzas

 

• El impacto de los sesgos en los modelos y su influencia en las decisiones

 

• Estrategias para la prevención de sesgos en modelos financieros

 

• Principios de Fairness para construir modelos financieros justos

 

• Ética y cumplimiento normativo en el uso de la Inteligencia Artificial

 

• Técnicas de interpretabilidad: LIME, SHAP, permutación y otros enfoques

Predicción inteligente: Inteligencia Artificial para el análisis de precios en mercados financieros (6 ECTS)
Esta asignatura aborda el uso de técnicas de inteligencia artificial para predecir precios en mercados financieros, combinando modelos estadísticos clásicos como ARMA, ARIMA y SARIMA con arquitecturas avanzadas de deep learning, como las Recurrent Neural Networks.

 
• Introducción al análisis de series temporales en finanzas

 

• Modelos analíticos para la predicción de precios de activos financieros

 

• Selección de parámetros y validación de modelos clásicos

 

• Redes neuronales recurrentes para la exploración de series temporales

 

• Long Short-Term Memory como técnica avanzada de series temporales

 

• Comparación de modelos en la predicción de mercados financieros

Procesamiento del Lenguaje Natural en los mercados: Análisis de noticias financieras (6 ECTS)
Domina técnicas de NLP aplicadas a finanzas para extraer información de textos y datos no estructurados.

 
• Introducción al procesamiento del lenguaje natural y su aplicación en finanzas

 

• Preprocesamiento de textos financieros mediante múltiples técnicas

 

• Modelos de representación de texto financieros

 

• Aplicaciones para análisis de sentimiento y monitoreo de redes sociales

 

• Modelos avanzados de lenguaje para el análisis de texto financieros

 

• Feature engineering de textos para modelos predictivos en finanzas

Regulación e Inteligencia Artificial: Cumpliendo las normas en la innovación financiera (6 ECTS)
Examina cómo las normativas influyen en la innovación, el uso ético, la transparencia y la responsabilidad de estas tecnologías, y explora la protección de datos personales y privacidad, junto con la regulación financiera tradicional y específica para fintech.

 
• Principios y desafíos a la regulación en fintech

 

• Regulación en la gestión y protección de datos

 

• Leyes y normativas clave en el marco regulatorio financiero

 

• Retos y oportunidades legales de la industria fintech

 

• Cuerpos normativos internacionales

 

• Cumplimiento y buenas prácticas

Trabajo Fin de Programa (8 ECTS)
El Trabajo Fin de Máster es el paso final para obtener el título, consistiendo en un trabajo académico que aplica y desarrolla los conocimientos y competencias adquiridas durante el programa.

Los estudiantes pueden eligir su camino académico, explorando disciplinas adicionales y desarrollando competencias interdisciplinarias. Esto amplía su perspectiva global y los prepara para sobresalir en un entorno empresarial que valora habilidades diversificadas.

PROexpertify en: Manager en Big Data
Herramientas de Big Data y Gobierno del Dato (6 ECTS)
Te enseñaremos cómo integrar la cultura de decisiones basadas en datos en la organización mediante herramientas para captura, almacenamiento, procesamiento y visualización de datos, especialmente SAS Visual Analytics, así como herramientas de Gobierno del Dato.

 
• Almacenamiento y procesamiento de la información

 

• Información estructurada

 

• Tecnologías Big Data

 

• Análisis y visualización de la información

 

• Herramienta SAS Visual Analytics

 

• Gobierno del Dato

Lenguajes de Programación de Nuevo Entorno (6 ECTS)
Desarrollarás competencias esenciales en programación para ciencia de datos, aprendiendo lenguajes como Python, librerías clave, herramientas de desarrollo como IDEs y fundamentos de Cloud Computing para desplegar soluciones.

 
• Conceptos Clave en los Lenguajes de Programación en la Ciencia de Datos

 

• Lenguajes de Programación Más Utilizados

 

• Python: Primeros Pasos

 

• Herramientas de Desarrollo: Principales IDEs

 

• Python: Principales Librerías de Ciencia de Datos

 

• Cloud Computing

PROexpertify en: Manager en E-Commerce de Emprendimientos
E-Commerce: situación actual y tendencias
Obtén una perspectiva moderna sobre el comercio electrónico, enfocada en el diseño y marketing digital.

 
• Introducción al e-Commerce

 

• Situación actual y tendencias

 

• UX/UI aplicado en e-Commerce

 

• Marketing digital y e-Commerce

 

• Fidelización y estrategia digital en e-Commerce

Gestión de un E-Commerce
Exploraremos los aspectos clave en la gestión de un e-Commerce, incluyendo factores como la contratación de servicios de pago y logística, los aspectos legales y el software de gestión, necesarios para operar un negocio digital.

 
• Logística y medios de pago

 

• Software de gestión: ERP y CRM

 

• Omnicanalidad

 

• Internacionalización de un e-Commerce

 

• Aspectos legales de un e-Commerce

 

• Casos de éxito: Amazon y Alibaba

PROexpertify en: Manager en Redes Sociales Digitales
Social Media Marketing
Desarrollarás competencias en Community Management y Personal Branding, con estrategias efectivas en redes sociales y análisis de Online Reputation Management (ORM) para optimizar el branding personal o empresarial y cumplir objetivos.

 
• El cliente y las empresas en las redes sociales

 

• Claves de Community Management

 

• Claves de Personal Branding

 

• Redes Sociales

 

• Facebook y Meta Business Suite

 

• Análisis y Online Reputation Marketing (ORM)

Inbound Marketing: Social Media Marketing
Aprenderás Inbound Marketing y Social Media Marketing para atraer, convertir y fidelizar clientes.

 
• Introducción al Concepto de Inbound Marketing

 

• Social Selling

 

• Atracción y Conversión en Inbound Marketing

 

• Inbound Marketing y Marketing de Contenidos en Redes Sociales

 

• Cierre y Fidelización en Inbound Marketing

 

• Growth Hacking

PROexpertify en: Manager en Gestión de Proyectos
Seguimiento de Proyectos
Obtendrás las herramientas clave para diseñar e implementar procesos eficientes que faciliten el seguimiento y control efectivo de cualquier proyecto.

 
• Generalidades del Seguimiento de Proyectos

 

• Alcance del Seguimiento

 

• Planificación del Seguimiento

 

• Seguimiento del Trabajo, Cronograma y Costes

 

• Seguimiento de la Calidad y las Comunicaciones

 

• Seguimiento de los Riesgos, Adquisiciones e Interesados

Gestión de Riesgos en Proyectos
Cubriremos desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas, como planificación, identificación, análisis cualitativo y cuantitativo, y planificación de respuestas.

 
• Introducción a la Gestión de Riesgos

 

• Planificación de la Gestión de Riesgos

 

• Identificación de los Riesgos

 

• Análisis Cualitativo de Riesgos

 

• Análisis Cuantitativo de Riesgos

 

• Planificación de la Respuesta a los Riesgos

 

• Seguimiento y Control de Riesgos

 

• La Gestión de Riesgos Bajo Otros Enfoques

PROexpertify en: Manager en Ciberseguridad
Fundamentos de Ciberseguridad
Profundizaremos sobre la ciberseguridad, así como sus fundamentos, terminología clave, análisis críticos, y las principales certificaciones en ciberseguridad.

 
• Introducción a la ciberseguridad

 

• Amenazas cibernéticas

 

• Criptografía

 

• Políticas y estándares de seguridad

 

• Gestión de riesgos y continuidad del negocio

 

• Mejores prácticas y certificaciones de ciberseguridad

Ciberseguridad en Infraestructuras Críticas
Comprenderás completamente la seguridad de infraestructuras críticas, preparándote para enfrentar los desafíos futuros en este ámbito.

 
• Introducción a las infraestructuras críticas

 

• Sistemas de control industrial

 

• Amenazas y vulnerabilidades de las infraestructuras críticas

 

• Defensas a las infraestructuras críticas

 

• Medidas técnicas de protección

 

• Caso de Estudio “APT STUXNET”