Este Máster se encarga de capacitar a profesionales para aprovechar la IA en un entorno financiero digital y global. El temario combina teoría y práctica para formar expertos en análisis de datos, aprendizaje automático, gestión del riesgo, detección de fraudes, segmentación de clientes y predicción de mercados.
Igualmente, el programa, aborda aspectos fundamentales como ética, transparencia y regulación, permitiendo aplicar soluciones innovadoras y responsables en organizaciones financieras.
La formación es perfecta para profesionales interesados en revolucionar el sector financiero por medio del uso de la IA y el análisis de datos
Certificado PROessentials: Certificado en Análisis y Gestión de Riesgos Financieros con IA
El núcleo PROessentials se centra en desarrollar habilidades fundamentales que son la base de los estudios de los estudiantes. Destaca el dominio de habilidades clave que pueden aplicarse en diferentes programas, fomentando la interacción entre estudiantes de diversas disciplinas y enriqueciendo sus perfiles y redes de contacto. Se establecen sólidos cimientos para que los estudiantes adquieran una comprensión profunda y experiencial, con énfasis en la calidad de los contenidos y la enseñanza para prepararlos para su crecimiento académico y profesional.
I.- Inteligencia Artificial: La revolución del dato en finanzas (6 ECTS)
La primera asignatura explora cómo la Inteligencia Artificial está transformando el sector financiero, convirtiendo los datos en un activo estratégico clave para la toma de decisiones y la innovación empresarial. Los estudiantes conocerán las fases fundamentales de un proyecto de Inteligencia Artificial aplicado a las finanzas, desde la recopilación y preparación de datos hasta la implementación de modelos analíticos. Con esta base, los participantes estarán preparados para entender el papel crítico que juega la revolución del dato en la creación de valor dentro del ecosistema financiero.
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)
Esta asignatura capacita a los estudiantes en las técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos, enfocándose en cómo convertir grandes volúmenes de datos financieros en información clara y accionable. A lo largo de la asignatura, aprenderán a limpiar, organizar y transformar datos en bruto en insights significativos, esenciales para respaldar decisiones estratégicas en el ámbito financiero. Además, se trabajará en la creación de visualizaciones efectivas que permitan comunicar de manera comprensible patrones, tendencias y relaciones clave en los datos. Estas habilidades no solo son fundamentales para tomar decisiones informadas, sino también para sentar las bases del desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial más complejos en el futuro.
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
Las asignaturas PROadvance se centran en el desarrollo de competencias específicas en el área de especialización, así como en la adquisición de habilidades instrumentales necesarias para el trabajo en el campo de estudio. Los estudiantes se sumergen en los conceptos, teorías y prácticas centrales de su disciplina, y obtienen una caja de herramientas para aplicar estos conocimientos en situaciones reales. Además, se enfatiza el trabajo en equipo y el liderazgo, habilidades fundamentales para el éxito profesional en el área.
III.- Gestión avanzada del riesgo crediticio: Algoritmos para transformar la toma de decisiones financieras (6 ECTS)
Esta asignatura profundiza en el papel transformador de la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones estratégicas dentro del sector financiero. Los estudiantes adquirirán un entendimiento práctico y teórico sobre cómo los algoritmos de clasificación, como K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decicion Trees y Random Forest, pueden optimizar el análisis y la gestión de datos financieros. A través de casos prácticos, se explorarán las ventajas específicas de estos modelos para resolver múltiples casos de uso, dotando a los estudiantes de herramientas clave para aplicar la Inteligencia Artificial de manera efectiva en decisiones financieras complejas.
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)
Esta asignatura se centra en las técnicas avanzadas y herramientas algorítmicas para evaluar, gestionar y anticipar el riesgo crediticio en el entorno financiero actual. Los estudiantes explorarán algoritmos de regresión, como la Linear Regression, Ridge Regression, Lasso Regression y Random Forest Regression, para predecir métricas clave asociadas al comportamiento crediticio. Además, aprenderán a manejar datos financieros provenientes de diversas fuentes, desde sistemas legacy hasta datos en bruto, y a realizar su preprocesamiento para mejorar la precisión de los modelos. Este enfoque integral proporciona las herramientas necesarias para diseñar estrategias efectivas de mitigación de riesgos y tomar decisiones informadas en un entorno financiero cada vez más complejo.
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)
En esta asignatura se explora el uso de técnicas de aprendizaje no supervisado para la segmentación de clientes y la optimización de estrategias en los mercados financieros. Los alumnos adquirirán conocimientos fundamentales sobre algoritmos de clustering, como K-Means, aplicados al análisis de datos financieros. Se profundiza en las métricas clave para evaluar la calidad de los clusters, herramientas esenciales para medir la precisión y eficacia de la segmentación. Además, se introduce el Principal Component Analysis como una técnica de reducción de dimensionalidad, que facilita la simplificación de los datos y mejora la visualización de los clusters. Con un enfoque
práctico, la asignatura permite a los estudiantes implementar estas técnicas de clustering en múltiples casos de uso reales.
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)
Esta asignatura se centra en el estudio y aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial para la detección y prevención de fraudes en contextos financieros.Los estudiantes aprenderán a medir y modelar riesgos utilizando distintas herramientas, mientras exploran algoritmos de aprendizaje automático como Isolation Forest, Support Vector Machines y DBSCAN para identificar patrones inusuales y anomalías. Además, se analizarán métodos de evaluación del desempeño de los modelos, garantizando su precisión y fiabilidad. Con un enfoque práctico, la asignatura guía a los estudiantes en la implementación de sistemas robustos de detección de fraudes, adaptados a las crecientes demandas de seguridad en el entorno financiero digital actual.
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)
Esta asignatura combina teoría y práctica para explorar el uso de redes neuronales en la mejora de la precisión y eficiencia de la toma de decisiones económicas en mercados complejos. Los estudiantes comenzarán estudiando los fundamentos de las redes neuronales, incluyendo los procesos de forward propagation y backpropagation en modelos de aprendizaje profundo. A lo largo de la asignatura, se implementarán modelos clave, desde el perceptrón simple hasta el perceptrón multicapa, desarrollando habilidades para construir, ajustar y aplicar redes neuronales a problemas de análisis económico. También se abordarán técnicas avanzadas como el ajuste de hiperparámetros y estrategias de regularización para prevenir el overfitting y asegurar la fiabilidad de los modelos. Con un enfoque en aplicaciones prácticas, los estudiantes aprenderán a implementar soluciones de deep learning orientadas a la predicción y análisis financiero, permitiéndoles enfrentar desafíos económicos complejos y mejorar la calidad de las decisiones en escenarios dinámicos y competitivos.
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)
Esta asignatura aborda los retos clave relacionados con la interpretabilidad, los sesgos algorítmicos y la ética en las aplicaciones de Inteligencia Artificial en finanzas, aspectos fundamentales para garantizar sistemas transparentes, responsables y justos. Los estudiantes aprenderán a identificar y mitigar sesgos en datos y modelos, analizar el impacto de decisiones automatizadas en los resultados financieros y aplicar técnicas avanzadas de explicabilidad como LIME, SHAP o métodos contrafactuales. También se explorarán casos prácticos sobre los riesgos de discriminación algorítmica, la opacidad de los sistemas y los dilemas éticos en escenarios reales. Paralelamente, se estudiarán los principios éticos que rigen el uso de la IA en finanzas, con el objetivo de fomentar el diseño de sistemas innovadores que cumplan con estándares de equidad, transparencia y responsabilidad, sin comprometer la innovación tecnológica.
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)
Esta asignatura se centra en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la predicción de precios en mercados financieros, combinando modelos estadísticos tradicionales con arquitecturas avanzadas de deep learning. Los estudiantes iniciarán con una sólida introducción a la predicción de series temporales, explorando modelos como ARMA, ARIMA y SARIMA, esenciales para analizar y comprender el comportamiento histórico de los precios. Posteriormente, el curso profundizará en arquitecturas modernas de deep learning, como las Recurrent Neural Networks, diseñadas específicamente para procesar y analizar datos secuenciales. Estas herramientas permitirán a los estudiantes capturar patrones complejos y dinámicos en los datos financieros, mejorando significativamente la precisión en las predicciones. Con un enfoque práctico, la asignatura guía a los estudiantes en la implementación de modelos avanzados de Inteligencia Artificial, preparando a los futuros profesionales para enfrentar los desafíos de análisis en mercados financieros altamente dinámicos y competitivos.
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)
Esta asignatura explora la aplicación de técnicas de Natural Language Processing en el ámbito financiero para extraer información clave de textos y datos no estructurados. Los estudiantes iniciarán con una introducción a los conceptos básicos y su relevancia en las finanzas, aprendiendo técnicas fundamentales como tokenización, stemming y lemmatization para el procesamiento de textos financieros. Se estudiarán modelos de representación de texto, como TF-IDF, Word2Vec y embeddings, junto con su aplicación en el análisis de sentimiento, particularmente en el contexto de noticias y redes sociales relacionadas con los mercados financieros. Además, la asignatura incluye el uso de modelos avanzados, como BERT y GPT, para procesar y analizar grandes volúmenes de texto financiero, así como su integración en tareas de feature engineering. Como parte del enfoque práctico, los estudiantes desarrollarán herramientas para tomar decisiones informadas en un entorno dinámico y complejo.
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)
Esta asignatura se enfoca en la intersección entre la regulación y la Inteligencia Artificial, proporcionando a los estudiantes una comprensión integral de las normativas que impactan la innovación en el sector financiero. Se analizará cómo las leyes y regulaciones en torno a la inteligencia artificial influyen en el desarrollo y uso de estas tecnologías en finanzas, incluyendo aspectos éticos, de transparencia y responsabilidad. Asimismo, se estudiará la regulación de datos, con énfasis en la protección de la privacidad y el manejo adecuado de datos personales, un pilar crítico en la operación de tecnologías basadas en Inteligencia Artificial. La asignatura también abordará la regulación financiera tradicional y las normativas específicas para fintech, explorando los retos y oportunidades que enfrentan estas empresas en un entorno de constante evolución.
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.
Certificado PROexpertify: Enfoca tu formación seleccionando un área de conocimiento interdisciplinarias
Los estudiantes en los PROexpertify, se convierten en protagonistas activos de su formación al tener la libertad de diseñar su propio camino académico y orientación profesional. Esta fase les brinda la oportunidad de explorar áreas de conocimiento más allá de su disciplina principal, permitiéndoles completar su formación y ampliar sus horizontes. Al desarrollar competencias interdisciplinarias, los estudiantes pueden integrar conocimientos y perspectivas de diversos campos, lo que les permite destacarse en un mundo empresarial que demanda habilidades diversificadas. Esta etapa no sólo enriquece la formación académica y profesional de los estudiantes, sino que también les proporciona una perspectiva global invaluable. En este núcleo de aprendizaje se ofertan 5 áreas de formación de las cuales el estudiante deberá seleccionar una.
I.- PROexpertify en: Manager en Big Data
1. Herramientas de Big Data y Gobierno del Dato (6 ECTS)
Cómo se articula organizacionalmente la cultura de toma de decisiones basadas en datos en la estructura, propiedad del dato, propiedad de la explotación, provisión y distribución de la información, así como los accesos a la información. En este curso el alumno profundizará en las herramientas de captura, almacenamiento y procesamiento de datos, las herramientas de visualización de datos (y, en particular, SAS Visual Analytics) y las herramientas de Gobierno del Dato.
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)
Adquirir competencias fundamentales en lenguajes de programación para entornos de ciencia de datos. Se abordarán conceptos clave, lenguajes más utilizados como Python, principales librerías para ciencia de datos, herramientas de desarrollo como IDEs, y conceptos básicos de Cloud Computing para el despliegue de soluciones.
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)
Esta asignatura tiene como objetivo ofrecer una visión sobre la situación actual del comercio electrónico y las tendencias actuales desde un punto de vista del diseño y el marketing digital. En esta, se conocerán los principales aspectos y posibilidades que ofrece el mundo digital para mejorar el rendimiento de una tienda online y alcanzar los objetivos y desafíos a los que se enfrenta día a día un comercio electrónico.
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)
Esta asignatura tiene como objetivo conocer las diferentes áreas influyentes en la gestión diaria de un comercio electrónico. En esta, se conocerán desde los factores que condicionan la contratación de un servicio de pago y logística, hasta los aspectos legales y software de gestión necesarios para gestionar un negocio digital.
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)
Desarrollar competencias en Community Management y Personal Branding, incluyendo estrategias efectivas en redes sociales. Además, aprender a realizar análisis y Online Reputation Management (ORM) para garantizar el cumplimiento de objetivos de branding personal o empresarial.
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)
Adquirir habilidades en Inbound Marketing y Social Media Marketing para captar, convertir y fidelizar clientes. Se estudiarán estrategias de Social Selling, atracción y conversión de leads, marketing de contenidos en redes sociales, técnicas de cierre y fidelización, así como conceptos de Growth Hacking para optimizar resultados.
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)
En esta asignatura se suministra al alumno el conocimiento de las herramientas necesarias para el diseño e implementación de procesos eficientes y efectivos que permitan el seguimiento, supervisión o control a cualquier tipo de proyecto.
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)
El objetivo de esta asignatura es desarrollar competencias en la Gestión de Riesgos en Proyectos, abordando desde la introducción hasta enfoques avanzados. Se estudiarán la planificación, identificación, análisis cualitativo y cuantitativo, así como la planificación de respuestas y seguimiento de riesgos, aplicando diversas metodologías y enfoques para asegurar el éxito en la gestión de proyectos.
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)
El principal objetivo que busca esta materia introductoria es brindar al alumno una idea general de la ciberseguridad, sus bases y principal terminología. Así como fortalecer el análisis crítico en los sistemas tecnológicos. En esta materia el alumno también conocerá las principales certificaciones de ciberseguridad.
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)
El objetivo es proporcional a los estudiantes una comprensión completa de la seguridad de las infraestructuras críticas y prepararlos para enfrentar los desafíos de la seguridad en este ámbito en el futuro. El análisis de infraestructuras críticas en ciberseguridad es importante porque estos sistemas son vulnerables a los ciberataques y a menudo se convierten en objetivos de los ciberdelincuentes. Un ataque exitoso a una infraestructura crítica podría tener graves consecuencias para la seguridad pública, la economía y la salud de una sociedad.
Contenidos:
1. Introducción a las infraestructuras críticas
2. Sistemas de control industrial
3. Amenazas y vulnerabilidades de las infraestructuras críticas
4. Defensas a las infraestructuras criticas
5. Medidas técnicas de protección
6. Caso de Estudio “APT STUXNET”
Título Propio: Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero por el Instituto Europeo de Posgrado en España.
Certificación Americana: Advanced Executive Program in Artificial Intelligence Applied to the Financial Sector por Summa University (EE.UU.)
Certificaciones Profesionales Avanzadas (CPA)
Te ofrecemos una formación flexible y adaptada a tus necesitades individuales. Nuestro modelo de flexibilidad curricular estructura los programas en 3 núcleos formativos certificables:
NÚCLEO BÁSICO COMÚN
Asignaturas transversales a todos los programas.
• Certificado en Análisis Financiero e Inteligencia de Datos
NÚCLEO DISCIPLINAR
Desarrolla competenicas específicas a tu campo de estudio.
• Certificado en Estrategias Financieras Avanzadas basadas en IA
NÚCLEO DE DIVERSIFICACIÓN
Elige tu área de especialización:
• PROexpertify en Manager en Big Data
• PROexpertify en Manager en E-Commerce de Emprendimientos Digitales
• PROexpertify en Manager en Redes Sociales Digitales
• PROexpertify en Manager en Gestión de Proyectos
• PROexpertify en Manager en Ciberseguridad
Para matricularse, es necesario haber completado estudios universitarios.
Información Adicional
Salidas profesionales
Otros cursos
