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Machine Learning en Banca y Finanzas

Profesores y estudiantes sentados en un aula
  • Inicio

    Introducción a las herramientas analíticas básicas de data science y machine learning en el entorno financiero actual: banca digital, FinTech, tratamiento de Big Data, robots de inversión etc.

    De interés para recién graduados en áreas relacionadas con banca y finanzas, y con ganas de aprender a manejar las herramientas analíticas más actuales.

  • PROGRAMA

    Bloque Fundamentos (24 horas)

    • Introducción a Big Data en Finanzas
    • Análisis de datos I (con R)
    • Análisis de datos II (con Python)
    • Instrumentos financieros
    • Pre-procesado de datos
    • Visualización de datos
       

    Bloque Machine Learning (26 horas)

    • Aprendizaje no supervisado
    • Modelización predictiva
    • Clasificación I
    • Clasificación II
    • Optimization
    • Series Temporales


    Bloque Negocio (10 horas)

    • Reporting y comunicación
    • Casos de estudio industria financiera
  • PROFESORADO

    Profesorado UC3M

    Profesores de la UC3M miembros del Instituto en Big Data (Santander)
     

    Profeosrado Externo

    Dos profesionales de la industria financiera (Banco Santander)

  • ADMISIÓN

    Dirigido a:

    Recién graduados de ADE, Economía, Finanzas, Contabilidad, Seguros, etc. También estudiantes de último curso de esos grados, con buen expediente académico.
     

    Solicitud de admisión

    Pago mediante la plataforma:

    https://www.flowte.me/storefront/?v=378#

  • INFORMACIÓN PRÁCTICA

    Metodología docente

    Aprendizaje dinámico basado en clases magistrales y clases prácticas basadas en casos de estudio. Dos sesiones tipo master class impartida por profesionales del sector financiero.


    Fechas de impartición:

    del 4 al 28 de noviembre de 2019


    Días y horario de impartición:

    de lunes a jueves, por la tarde, de 16:30 a 20:30