Máster Oficial en Financial Analytics e
Inteligencia Artificial Aplicada a las Finanzas *

Esta asignatura introduce los principios matemáticos y financieros necesarios para modelizar y analizar productos y mercados financieros. Se abordan conceptos como el valor temporal del dinero, rentabilidad, riesgo, derivados y estrategias de cobertura, proporcionando una base sólida para el desarrollo de modelos cuantitativos más avanzados.

Se enseña a utilizar herramientas estadísticas fundamentales para analizar datos financieros y extraer conclusiones relevantes. Los alumnos aprenderán técnicas de inferencia, regresión, análisis de series temporales y pruebas de hipótesis, con un enfoque práctico orientado a resolver problemas reales del ámbito financiero.

Esta asignatura aborda los principios éticos y las normativas que rigen el uso de datos y algoritmos en el sector financiero. Los estudiantes aprenderán a identificar riesgos legales, dilemas éticos y desafíos regulatorios en el contexto de la analítica avanzada, garantizando prácticas responsables y transparentes en el manejo de información sensible.

Se exploran técnicas estadísticas y de machine learning para anticipar comportamientos financieros, como la evolución de mercados, riesgo de crédito o quiebra empresarial. Los estudiantes aprenderán a diseñar, entrenar y evaluar modelos predictivos aplicados a datos reales, reforzando su capacidad de toma de decisiones basada en evidencia.

Esta materia sienta las bases del análisis avanzado de datos en el ámbito financiero. Se trabaja con grandes volúmenes de información para extraer patrones, tendencias y conocimientos clave que impacten en la estrategia financiera. Los alumnos dominarán herramientas y metodologías para convertir datos en valor.

Se centra en la identificación, medición y control de riesgos financieros mediante modelos cuantitativos. Los estudiantes aplicarán técnicas como Value at Risk (VaR), simulaciones de Monte Carlo o modelos estocásticos, comprendiendo cómo anticipar y mitigar riesgos en entornos financieros complejos y volátiles.

Esta asignatura proporciona competencias prácticas en el uso de herramientas clave para la recolección, limpieza, almacenamiento y manipulación de datos financieros. Se trabaja con lenguajes como SQL o Python, y plataformas de procesamiento que permiten una gestión eficiente y segura de la información.

Los estudiantes aprenderán a transformar datos complejos en representaciones visuales claras y efectivas, esenciales para la comunicación de resultados financieros. Se emplean herramientas como Power BI, Tableau o librerías de visualización en Python, orientadas a la toma de decisiones y el storytelling financiero.

Esta materia explora cómo la inteligencia artificial está revolucionando el sector financiero: desde sistemas de recomendación y scoring crediticio, hasta trading algorítmico y automatización de procesos. Los alumnos trabajarán con casos reales y modelos de IA adaptados al contexto financiero actual.

Un recorrido por el ecosistema Fintech y las oportunidades que ofrece la innovación tecnológica en finanzas. Los estudiantes desarrollarán habilidades emprendedoras y conocerán metodologías ágiles para la creación de soluciones financieras digitales, aprendiendo a transformar ideas en productos viables.

Se profundiza en las tecnologías descentralizadas que están transformando la economía: blockchain, contratos inteligentes, tokens y criptomonedas. La asignatura combina fundamentos técnicos con aplicaciones prácticas, permitiendo entender su impacto en pagos, inversión y nuevos modelos de negocio financieros.

Los estudiantes podrán aplicar los conocimientos adquiridos en un entorno profesional real, a través de prácticas en empresas del sector financiero, tecnológico o consultoría. Esta experiencia les permitirá afianzar competencias, ampliar su red de contactos y mejorar su empleabilidad.