Máster en Corporate Finance & Máster en Big Data Online / Distancia en IEP Instituto Europeo de Posgrado

Dirigido a:

Está dirigido a graduados en áreas de finanzas, contabilidad, negocios y economía, así como a profesionales con experiencia en finanzas que deseen mejorar sus habilidades en Big Data.

Requisitos:

Estar en posesión de un título de grado, arquitectura, ingeniería superior o técnica, licenciatura, diplomatura u otro título equivalente. Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes. Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado. En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con el Instituto Europeo de Posgrado (IEP) y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

Comentarios:

El Máster en Corporate Finance & Máster en Big Data del Instituto Europeo de Posgrado (IEP) está diseñado para formar a profesionales capaces de manejar herramientas y técnicas de finanzas y Big Data. A lo largo del programa, se abordan los fundamentos de las finanzas corporativas, desde los conceptos básicos hasta las técnicas más avanzadas de análisis financiero. Se profundiza en temáticas como la valoración de empresas, la planificación financiera, la toma de decisiones de inversión y financiamiento, así como en el análisis de proyectos de inversión. Leer más

El mismo, se encuentra albergado dentro del amplio catálogo formativo de Emagister, presenta una modalidad de estudios online y una duración de tan solo doce meses. Al finalizar, recibirás una titulación que te permitirá adentrarte en un mundo repleto de nuevas oportunidades profesionales.

Además, este máster ofrece una inmersión en el campo del Big Data, una disciplina que está revolucionando la forma en que las empresas gestionan y utilizan los datos. Se abordan conceptos clave como el análisis de datos masivos, la inteligencia empresarial y la visualización de datos, entre otros. También se explora cómo el Big Data puede contribuir al éxito financiero de una organización.


¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Comprender el funcionamiento y la estructura de los mercados financieros y de las bases de datos masivas, así como las herramientas y técnicas utilizadas para su análisis. Adquirir habilidades en el uso de software y tecnología específica para la gestión y análisis de grandes cantidades de datos financieros y económicos. Desarrollar la capacidad de tomar decisiones estratégicas en el ámbito financiero basadas en análisis de datos y herramientas de Big Data. Aprender a aplicar las técnicas y herramientas de Big Data para la identificación de riesgos financieros y la gestión del riesgo en los mercados financieros.
Mejorar las habilidades de liderazgo y trabajo en equipo, así como la capacidad de comunicar y presentar análisis y resultados a equipos multidisciplinarios en entornos de trabajo altamente complejos.

Titulación que se obtiene:

Finalizados tus estudios, recibirás una titulación por parte de la reconocida institución.

Fechas a elegir

Leer menos

Tema 1. Financial Accounting

• Balance sheet
• P&L
• Cash flow
• Asientos contables
• Contabilidad avanzada
• Impuestos


Tema 2. Managerial Accounting

• Managerial accounting
• Management accounts
• Working capital
• Net debt


Tema 3. Corporate Finance

• VAN y TIR Leer más
• Análisis de empresas
• M&A
• Due diligence financiera


Tema 4. Investment Vehicles

• El emprendedor, el ciclo de vida de una empresa y los investment vehicles
• Private equity
• Venture capital
• Fondos de inversión
• Search funds


Tema 5. Fintech y Blockchain

• Introducción a la transformación digital del sistema financiero
• Tecnología aplicada a la fintech
• Blockchain
• Crypto
• Modelos de negocio
• Startup


Tema 6. Project Management

• Fundamento del project management
• Gestión del equipo
• Gestión de los recursos
• Herramientas para la gestión ágil de un Proyecto


Tema 7. Lean Startup y Agile Management

• Product management
• Lean startup
• Agile management


Tema 8. Big Data & Analytics

• La relevancia del big data
• Organización de proyectos de big data
• Metodologías Agile + SCRUM
• IA y machine learning
• Casos de uso en la industria


Tema 9. Business Intelligence

• Business intelligence
• BI solutions
• KPI
• Fuentes de datos
• Calidad del dato


Tema 10. Data for Decision-Making

• Open Data
• El gobierno del dato
• Protección de datos
• Diseño de almacenes de datos
• Marketing data


Tema 11. Data Visualization

• Interpretación de datos
• Python
• Carto
• Power BI
• Google Data Studio


Tema 12. Data Base

• Fundamentos de bases de datos
• Tecnología de bases de datos
• Práctica de SQP (MYSQL)
• Práctica de NOSQL. MongoDB
• Práctica de NOSQL (Hbase)
• Bases de datos para grafos
• Cloud


Tema 13. Data Analytics

• Estadística
• Medidas
• Regresión y correlación
• Probabilidad
• Distribuciones
• Intervalos de confianza
• Introducción a los contrastes de hipótesis
• Estadística con R


Tema 14. Inteligencia Artificial

• Introducción al análisis de datos con Python
• Introducción al machine learning
• Machine learning supervisado
• Machine learning no supervisado
• Reinforcement learning
• Fundamentos de deep learning


Tema 15. Tecnologías de Almacenamiento para Big Data

• Apache Hadoop
• El ecosistema Hadoop
• Apache Spark
• Tecnologías para streaming
• Sistemas de ficheros y plataformas para big data en cloudLeer menos