Máster Oficial en Financial Analytics e
Inteligencia Artificial Aplicada a las Finanzas
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Información académica
En un entorno económico global cada vez más complejo y volátil, la gestión financiera ha dejado de ser un mero registro del pasado para convertirse en el motor predictivo de las organizaciones. Las decisiones basadas en estimaciones tradicionales han dado paso a estrategias de alta precisión respaldadas por el análisis de grandes volúmenes de datos y modelos predictivos. El Máster Oficial en Financial Analytics e IA Aplicada a las Finanzas nace con el firme propósito de ofrecerte una especialización avanzada, tecnológica y de negocio, diseñada para convertirte en el líder estratégico que las compañías del futuro necesitan para optimizar inversiones, mitigar riesgos y automatizar procesos financieros mediante la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Objetivos
El plan de estudios tiene como objetivo formarte como profesional especialista en la aplicación de inteligencia artificial, ciencia de datos, metodologías cuantitativas y herramientas de programación en el área financiera. El programa está diseñado para que logres un dominio integral de la analítica de datos aplicada, permitiéndote transformar información compleja en decisiones estratégicas y modelos financieros de alta precisión.
Metodología
En la modalidad presencial, los alumnos adquieren los conocimientos y competencias a través de clases teóricas y prácticas, primando los casos prácticos y el aprendizaje de herramientas tecnológicas.
En la modalidad a distancia, se usa la metodología Flipped Classroom, dando un papel fundamental a las actividades prácticas.
También se destaca el proceso formativo y de tutorización haciendo que el seguimiento del alumno sea personalizado.
Plan de estudios
| Asignatura | ECTS | Tipo | Semestre | Materias |
|---|---|---|---|---|
| Fundamentos de finanzas cuantitativas | 4 | OB | I | Fundamentos de finanzas y ciencia de datos |
| Estadística aplicada a las finanzas | 4 | OB | I | Fundamentos de finanzas y ciencia de datos |
| Ética y aspectos regulatorios de la analítica financiera | 2 | OB | I | Fundamentos de finanzas y ciencia de datos |
| Inteligencia artificial clásica aplicada a las finanzas | 6 | OB | I | Ciencia de datos y finanzas |
| Analítica de datos financieros | 4 | OB | I | Ciencia de datos y finanzas |
| Gestión de riesgos y modelos cuantitativos | 2 | OB | I | Ciencia de datos y finanzas |
| Herramientas para la gestión de datos en finanzas | 4 | OB | II | Herramientas para la gestión de datos financieros |
| Herramientas de visualización de datos para finanzas | 4 | OB | II | Herramientas para la gestión de datos financieros |
| Inteligencia artificial generativa aplicada a las finanzas | 6 | OB | II | Inteligencia artificial generativa aplicada a las finanzas |
| Innovación y emprendimiento Fintech | 4 | OB | II | Fintech y nuevas tendencias |
| Blockchain y criptoactivos | 2 | OB | II | Fintech y nuevas tendencias |
| Prácticas académicas externas | 8 | PE | Anual | Prácticas académicas externas |
| Trabajo Fin de Máster | 10 | (TFM) | Anual | Trabajo Fin de Máster |
| Total Créditos ECTS | 60 |
Habilidades, destrezas y bibliografía del programa formativo
Habilidades y destrezas:
Habilidades y destrezas:
Analizará problemas financieros simples, interpretar datos y realizar cálculos financieros básicos, usar herramientas digitales para análisis financiero y comunicar conceptos financieros de forma clara.
Bibliografía:
Habilidades y destrezas:
Habilidades y destrezas:
Habilidades y destrezas:
Habilidades y destrezas:
Habilidades y destrezas:
Habilidades y destrezas:
Aplicar inteligencia artificial generativa a problemas financieros específicos.
Habilidades y destrezas:
Habilidades y destrezas:
Trabajo Fin de Máster
Habilidades y destrezas:
Aplicar metodologías de análisis para desarrollar un trabajo final que integre los conocimientos adquiridos.
Evaluación
En el sistema de evaluación el profesor organiza y monitoriza actividades que desarrollará el estudiante para alcanzar los objetivos educativos propuestos, tanto en el ámbito cognoscitivo como en el social y afectivo.
Para aprobar la asignatura el estudiante deberá obtener una calificación media mínima de 5 en cada apartado del sistema de evaluación. Esto significa que la media de todas las notas obtenidas en trabajos, exámenes y demás actividades evaluativas deberá ser, al menos, de 5.
En cuanto a la orientación de las evaluaciones de las materias/asignaturas, se valorará el rendimiento y los aprendizajes adquiridos mediante una combinación equilibrada de actividades de formación continua y de evaluación final y proyecto. La primera debe valorar el esfuerzo y el progreso en el aprendizaje, e incentivar una dedicación constante a la materia a lo largo del curso. La segunda permitirá valorar los resultados del aprendizaje. Además, podrán programarse actividades que sirvan conjuntamente como elementos de evaluación de varias materias/asignaturas del mismo curso o semestre.
Las actividades de enseñanza/aprendizaje y evaluación se apoyarán en los recursos TIC de campus virtual o las plataformas idóneas de la Universidad Camilo José Cela.
En cuanto a la convocatoria ordinaria del sistema de evaluación, se aplicará el criterio de evaluación continua. Por lo tanto, para calcular la nota final se tendrán en cuenta todos los criterios previamente establecidos. El estudiante deberá aprobar tanto la parte teórica como la práctica para superar la asignatura. En el caso de no superar algún criterio, el estudiante pasará a convocatoria extraordinaria.
En la convocatoria extraordinaria, el estudiante deberá superar una prueba de conocimiento asignada por el profesor para alcanzar la nota mínima requerida en la evaluación.