Te ayudaremos a desarrollar habilidades en finanzas corporativas, análisis financiero, toma de decisiones y estrategias de inversión, habilidades técnicas en el análisis de Big Data y su implementación en el ámbito financiero. Usarás herramientas de Big Data para analizar y tomar decisiones informadas sobre finanzas corporativas, gestión de riesgos y estrategias de inversión.
Al finalizar, podrás trabajar en empresas financieras, bancos, firmas de inversión, consultoría y empresas tecnológicas que empleen Big Data en sus operaciones financieras.
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. CORPORATE FINANCE
VAN y TIR
Análisis de empresas
M&A
Due diligence financiera
TEMA 4. 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 5. FINTECH Y BLOCKCHAIN
Introducción a la transformación digital del sistema financiero
Tecnología aplicada a la fintech
Blockchain
Crypto
Modelos de negocio
Startup
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 FOR DECISION-MAKING
Open Data
El gobierno del dato
Protección de datos
Diseño de almacenes de datos
Marketing data
TEMA 11. DATA VISUALIZATION
Interpretación de datos
Python
Carto
Power BI
Google Data Studio
TEMA 12. 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 13. DATA ANALYSIS
Estadística
Medidas
Regresión y correlación
Probabilidad
Distribuciones
Intervalos de confianza
Introducción a los contrastes de hipótesis
Estadística con R
TEMA 14. 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 15. 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
Obtendrás un diploma de Máster de forma gratuita.
En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con IEAD – Instituto Europeo de Alta Dirección y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.
