Máster en Inteligencia Artificial Aplicado al Sector Financiero

El Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero rompe las barreras tradicionales de los programas técnicos, diseñado específicamente para profesionales sin conocimientos previos de programación.

Nuestro programa demuestra que la inteligencia artificial no es exclusiva de expertos en tecnología, sino una herramienta accesible para profesionales de finanzas que buscan innovar.

Con un enfoque eminentemente práctico, el máster desmitifica la complejidad técnica y capacita a los estudiantes en aplicaciones cruciales para el sector financiero: análisis de datos, predicción de mercados, detección de fraudes y toma de decisiones inteligentes.

Asimismo, este máster online permite a los alumnos combinar sus estudios con compromisos laborales y personales. El programa enfatiza el desarrollo de habilidades blandas, como liderazgo, gestión de proyectos y comunicación efectiva, esenciales para destacar en un mercado competitivo.

Los estudiantes recibirán formación en diversas habilidades y competencias a través de tres Certificaciones Profesionales Avanzadas: PROessentials, PROadvanced y PROexpertify. PROexpertify es una certificación profesional al final del máster, que permite a los estudiantes elegir entre 5 especializaciones estratégicas: Big Data, E-Commerce, Redes Sociales Digitales, Gestión de Proyectos y Ciberseguridad.

De esta manera, el programa busca que los alumnos asuman un rol activo en su desarrollo profesional, eligiendo una ruta que potencie sus capacidades y oportunidades laborales.

Recién egresados en Economía, Finanzas, Ingeniería, Matemáticas o Estadística que busquen desarrollar competencias en Inteligencia Artificial y su aplicación en finanzas para posicionarse en el mercado laboral con un perfil innovador y especializado desde el inicio de su carrera.

Analistas, gestores de riesgos o consultores que deseen actualizarse en las últimas tendencias tecnológicas y dominar técnicas de IA para aplicar soluciones innovadoras en su área de trabajo.

Emprendedores y líderes de proyectos interesados en ampliar su conocimiento en Inteligencia Artificial.

Aprenderás a aplicar la IA en problemas reales del sector financiero.

Estudiarás con profesores líderes en IA y finanzas, con experiencia en la industria.

Podrás especializarte adicionalmente en áreas como Big Data o Ciberseguridad.

PROessentials: Certificado en Análisis Financiero e Inteligencia de Datos

Inteligencia Artificial: La revolución del dato en finanzas (6 ECTS)
Introducción a la Inteligencia Artificial y aprendizaje automático
Principios y aplicaciones Big Data en el sector financiero
Manejo y procesamiento de datos financieros
Modelos predictivos en finanzas
Introducción a los modelos generativos en Inteligencia Artificial
Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en el contexto financiero

Visualización y análisis: Inteligencia de datos para decisiones financieras (6 ECTS)
Introducción al tratamiento de datos
Conexión a fuentes de datos internas y externas
Fundamentos de estadística descriptiva
Pruebas de hipótesis y análisis de relaciones estadísticas
Preparación de datos para el modelado analítico
Creación de visualizaciones efectivas

PROadvanced: Certificado en Estrategias Financieras Avanzadas basadas en IA

Gestión avanzada del riesgo crediticio: Algoritmos para transformar la toma de decisiones financieras (6 ECTS)
Introducción a los algoritmos de clasificación
Evaluación de modelos de clasificación
Naive Bayes en la clasificación y segmentación de datos
K-Nearest Neighbors para análisis de comportamiento financiero
Modelos basados en árboles de decisión: técnicas de Bagging y Boosting
Aplicación de algoritmos de clasificación en la evaluación de riesgos crediticios

Inteligencia Artificial estratégica: Modelos y métricas para anticipar el futuro (6 ECTS)
Introducción a los algoritmos de regresión en el contexto financiero
Regresión lineal para la predicción de precios de activos financieros
Evaluación de modelos de regresión: métricas y aplicaciones
Regularización modelos financieros: Regresión Lasso y Ridge
Árboles de regresión
Regresión logística aplicada a la probabilidad de eventos financieros

Segmentación inteligente y carteras óptimas: Clustering aplicado al mercado financiero (6 ECTS)
Introducción al aprendizaje no supervisado en el contexto financiero
Fundamentos de los algoritmos de clustering
Evaluación y validación de modelos de clustering en finanzas
K-Means clustering para segmentación de clientes financieros
Clustering jerárquico en aplicaciones financieras
Algoritmos de reducción de dimensionalidad

Fraude financiero bajo control: Inteligencia Artificial como barrera en la era digital (6 ECTS)
Introducción a la detección de anomalías en el ámbito financiero
Métodos estadísticos para la detección de anomalías en datos financieros
Técnicas basadas en distancia y su aplicación en finanzas
Evaluación de modelos de detección de anomalías
Árboles de decisión para la detección de fraude financiero
Modelos basados en SVM para detección de anomalías financieras

Redes neuronales para la economía: Decisiones precisas en mercados complejos (6 ECTS)
Introducción a las redes neuronales artificiales
Funciones de activación y su impacto en el aprendizaje de la red
Forward propagation y el cálculo de la salida de la red neuronal
Backpropagation para el ajuste de los pesos de la red neuronal
Optimización de redes neuronales mediante descenso de gradiente
Evaluación y sobreajuste de redes neuronales

Interpretabilidad, sesgos y ética: Construyendo confianza en la IA financiera (6 ECTS)
Introducción a la interpretabilidad de modelos en finanzas
El impacto de los sesgos en los modelos y su influencia en las decisiones
Estrategias para la prevención de sesgos en modelos financieros
Principios de Fairness para construir modelos financieros justos
Ética y cumplimiento normativo en el uso de la Inteligencia Artificial
Técnicas de interpretabilidad: LIME, SHAP, permutación y otros enfoques

Predicción inteligente: Inteligencia Artificial para el análisis de precios en mercados financieros (6 ECTS)
Introducción al análisis de series temporales en finanzas
Modelos analíticos para la predicción de precios de activos financieros
Selección de parámetros y validación de modelos clásicos
Redes neuronales recurrentes para la exploración de series temporales
Long Short-Term Memory como técnica avanzada de series temporales
Comparación de modelos en la predicción de mercados financieros

Procesamiento del Lenguaje Natural en los mercados: Análisis de noticias financieras (6 ECTS)
Introducción al procesamiento del lenguaje natural y su aplicación en finanzas
Preprocesamiento de textos financieros mediante múltiples técnicas
Modelos de representación de texto financieros
Aplicaciones para análisis de sentimiento y monitoreo de redes sociales
Modelos avanzados de lenguaje para el análisis de texto financieros
Feature engineering de textos para modelos predictivos en finanzas

Regulación e Inteligencia Artificial: Cumpliendo las normas en la innovación financiera (6 ECTS)
Principios y desafíos a la regulación en fintech
Regulación en la gestión y protección de datos
Leyes y normativas clave en el marco regulatorio financiero
Retos y oportunidades legales de la industria fintech
Cuerpos normativos internacionales
Cumplimiento y buenas prácticas

Proyecto Fin de Programa (8 ECTS)

Proexpertify: Certificación profesional avanzada

Científico de Datos Financieros
Especialista en Detección de Fraudes
Analista de Riesgos Financieros
Consultor en Innovación Financiera
Gerente de Transformación Digital
Especialista en Procesamiento de Lenguaje Natural Financiero