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El Doctorado en Big Data y Finanzas Cuantitativas nace de las necesidades de las grandes empresas e instituciones que versan su trabajo sobre los mercados financieros, en los que con la irrupción de las nuevas tecnologías en las últimas décadas ha desencadenado la aparición y creación de una gran cantidad de información, tanto que ha superado en varias veces la que había en la época anterior a la aparición de los ordenadores.
Esta aparición masiva de información hace necesario que los profesionales que llegan a este tipo de corporaciones tengan una sólida base en el tratamiento de datos, albergando desde su recepción hasta la toma de decisiones basadas en ellos, pasando por un tratamiento tan masivo como minucioso de dichos datos.
Este tipo de profesionales tienen una demanda potencial enorme, no solo en el sector financiero, sino que son demandados en otros sectores ajenos a las finanzas, ya que actualmente el tratamiento de datos ha llegado de forma acelerada a todos los ámbitos de la vida desde que empresas como Google ponen a disposición de las personas tanto el hecho de crear nueva información como de recibirla. En el sector financiero el uso de los históricos de las cotizaciones, que pueden tener una actualización inferior al segundo, hace que para obtener resultados satisfactorios en el desarrollo de sistemas algorítmicos se necesiten grandes bases de datos.
Dado que este Doctorado está enfocado al sector financiero, los profesionales obtendrán además de la formación en torno al tratamiento de datos, la suficiente base bursátil para poder tomar decisiones a partir de los datos obtenidos.
Hazte experto en Big Data y Finanzas Cuantitativas
El programa de este doctorado proporcionará al alumno una base de conocimientos sólida en torno a los conceptos de datos y el mundo bursátil. Ambos términos se desarrollan en espacios tecnológicos consolidados. Por lo que el estudiante podrá mantenerse al día de las cuestiones más novedosas y su forma de aplicarlas para alcanzar el máximo rendimiento.
Una de las grandes ventajas de nuestro doctorado es la modalidad online. Esta tipología de estudio facilita la conciliación entre las distintas áreas de la vida, sin tener que renunciar a ninguna de ellas. El alumno puede elegir su horario o el tiempo que dedica al estudio, sin presiones ni limitaciones.
Esto es gracias a la plataforma e-learling, que permite el acceso todos los días del año y a cualquier hora. El programa formativo está en constante actualización para poder ofrecer los mejores contenidos a nuestros alumnos.
Del mismo modo, el estudiante está acompañado durante toda la formación por un tutor experto en la materia. Este se ocupará de resolver las posibles dudas y guiar al alumno para que alcance su máximo rendimiento.
Big Data en el sector financiero
Las empresas se enfrentan a grandes volúmenes de datos diariamente. El saber gestionarlos es fundamental para optimizar todos los procesos. Desde los servicios hasta la cadena de producción. Si bien es cierto, no es una tarea sencilla. Como hemos mencionado, se requiere de profesionales del Big Data para lograr una aplicación efectiva.
El sector financiero es uno de los más importantes en este sentido. Los datos cobran un papel fundamental en estos entornos, ya que su buen uso permite conseguir grandes beneficios para la empresa.
Partimos de que el concepto Big Data es entendido como una gran cantidad de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que permiten obtener información. Por lo tanto, la relación entre este término y las finanzas es muy estrecha. Ambas son complementarias en el mundo empresarial.
Dado que el sector financiero está basado en datos cuantitativos, la gestión y el análisis forman parte de sus competencias para lograr óptimos resultados. Por ello, dentro de las organizaciones, este departamento suele ser determinante en la toma de decisiones.
Beneficios del uso de Big Data en el sector financiero
Algunos beneficios que aporta la implementación del Big Data en los entornos financieros son, por ejemplo, los siguientes:
- Procesar la información: el trabajo con macrodatos puede ser lento y costoso, lo que derivaría en procesos largos en el tiempo. Con el uso del Big Data, se pueden identificar patrones y tendencias, lo que permite identificar nuevas oportunidades. Así como facilitar la toma decisiones.
- Segmentar clientes: actualmente, son muchos los canales para recoger información de los usuarios. Con el Big Data pueden segmentarse de manera más precisa con el fin de ofrecer un servicio más personal al cliente.
- Evaluar los riesgos y prevenir los fraudes: facilitará la evasión de pagos y la toma de decisiones. La información recabada y analizada permitirá identificar las conductas sospechosas y anticiparse.
- Descubrir nuevas oportunidades: recopilar, analizar y tomar decisiones. Estas son las tres claves del Big Data. Su buena gestión es primordial para determinar los nichos de mercado que mejoren la situación de la empresa.
Métodos de análisis de datos
El análisis de datos es la técnica donde el investigador usa los datos para determinar los objetivos del estudio. En muchas ocasiones, esta no puede ser planificada al completo. Es frecuente que surjan imprevistos en la recolección de datos. Existen dos modos de realizar este proceso:
- Técnicas cualitativas: basados en datos presentados verbal o gráficamente.
- Técnicas cuantitativas: donde los datos aparecen en forma numérica.
Cada metodología requiere sus herramientas, ya que serán totalmente distintas a la hora de compilar los datos y analizarlos. Algunas de las más conocidas aplicadas al Big Data son las siguientes:
- Clustering: agrupa conjuntos de objetos en subconjuntos que tienen unas características similares.
- Reglas de asociación: sirve para descubrir hechos que tienen lugar en un conjunto de datos determinado.
- Regresión: estima las relaciones entre distintas variables a través de la estadística.
- Análisis de series temporales de datos: conocer el comportamiento de una variable concreta en un periodo de tiempo determinado.
Inteligencia artificial aplicada al Big Data
El Big Data se encarga de canalizar los datos, mientras que la Inteligencia Artificial (IA) permite automatizar los procesos. Precisamente por esta razón son herramientas complementarias. La forma de trabajar de la IA se basa en datos, que utiliza para crear algoritmos en las máquinas.
Por lo tanto, el aprendizaje automático de las máquinas depende de los datos. Los robots son capaces de aprender comportamientos de su entorno en base a la interpretación de la información.
La cuestión es que la implementación de ambos sistemas permite la identificación de patrones más complejos. Pudiendo predecir los comportamientos a través de millones de datos.
Aproveche esta oportunidad para formarse con nosotros en una profesión en alza. Curse nuestro Doctorado en Big Data y Finanzas Cuantitativas.
¡Es el momento perfecto para especializarse!
- Proporcionar al alumno de una sólida base en el tratamiento masivo de datos y su aplicación en el sector de las finanzas.
- Aprender el concepto de Big Data y la forma de cómo organizar de forma exitosa un proceso de análisis de datos de este tipo.
- Estudiar un conjunto de técnicas avanzadas para el análisis de datos.
- Conocer la importancia de la información detallada en el mundo bursátil, así como el tratamiento y estudio de grandes volúmenes de esta.
- Adquirir una visión general de que significa una “inteligencia artificial” y cuál es su potencial y limitaciones.
- Realizar primeros autómatas e indicadores para analizar los momentos críticos del mercado y obtener una aproximación del riesgo o la variabilidad de la operación.
- Conocer distintos tipos de métodos matemáticos para predecir series y su estudio e interpretación en variables económicas.
- Desarrollar las habilidades prácticas y capacidades específicas y relevantes dentro del área Quant, tales como el desarrollo de indicadores y herramientas de análisis de mercado e inversión automatizados.
El programa de Doctorado en Big Data y Finanzas Cuantitativas está diseñado, en su etapa inicial, para profesionales o estudiantes que hayan realizado un Master en el ámbito de las Finanzas Cuantitativas, en el Big Data, el Data Mining o relacionado. El haber cursado este tipo de Másteres, otorga al estudiante sólidas bases en física, inglés, matemáticas, programación, capacidad de análisis, capacidad para trabajar en equipo etc.
El candidato a estudiante de la Doctorado Big Data y Finanzas Cuantitativas debe presentar un perfil específico para poder enriquecer el proceso de formación.
Componente de habilidades:
• Capacidad de análisis.
• Capacidad crítica.
• Pensamiento independiente.
• Capacidad de deducción e inducción.
• Administración efectiva del tiempo.
• Capacidad para administrar proyectos.
• Capacidad de trabajar de forma individual.
• Habilidad para trabajar con asignaturas en línea.
• Conocimientos a nivel avanzado de programación en Matlab y C++.
• Conocimientos del funcionamiento de los mercados financieros a nivel cuantitativo.
• Capacidad de creación y desarrollo de nuevos sistemas de inversión.
• Capacidad de análisis y valoración de riesgo.
• Capacidad numérica e inglés avanzado.
• Capacidad de análisis y de síntesis.
• Capacidad de investigación y autoaprendizaje.
• Capacidad de trabajo en equipo.
El Doctorado en Big Data y Finanzas Cuantitativas tiene una duración de tres años, dividido en seis ciclos semestrales.
1º AÑO
PRIMER SEMESTRE
Asignatura. Fundamentos de Big Data.
1. Introducción al análisis de big data.
2. Proceso del análisis de datos.
3. Métodos básicos de análisis de datos.
Asignatura. Data Mining en Finanzas.
1.Bases de datos.
2.Tratamiento de los datos.
3.Post - procesado de la información.
Asignatura.Técnicas de Inteligencia artificial I.
1. Entidades inteligentes.
2. Algoritmos de búsqueda de soluciones.
3. Razonamiento lógico y conocimiento.
4. Razonamiento en presencia de incertidumbre.
5. Aprendizaje.
6. Comunicación.
SEGUNDO SEMESTRE
Asignatura. Métodos en Big Data.
1. Clustering.
2. Reglas de asociación.
3. Regresión.
4. Clasificación.
5. Análisis de series temporales de datos.
6. Análisis de textos.
7. Tecnología y herramientas para el análisis.
Asignatura. Práctica: Desarrollo de Software Financiero o de autómatas.
1. Desarrollo de indicadores y herramientas de análisis de mercado.
2. Parametrización y optimización de un sistema de inversión a través del modelo de agentes.
3. Desarrollo de software y herramientas de análisis financiero y operativa bursátil.
4. Redacción de artículos científicos.
Asignatura. Técnicas de Inteligencia artificial II.
1. Técnicas de modelado de inteligencia artificial.
2. Computación de modelos.
3. Análisis en una sesión real.
2º AÑO
TERCER SEMESTRE
Asignatura. Técnicas de Investigación.
1. Uso de herramientas de colaboración de software.
2. Diagramas UML y nociones de ing. del software.
3. Herramientas para científicos.
Asignatura. Técnicas de Inteligencia artificial aplicada a finanzas.
1. Introducción a las series bursátiles y la inteligencia artificial aplicada las finanzas.
2. Métodos comunes para predecir índices bursátiles.
3. Inteligencia artificial.
CUARTO SEMESTRE
Las líneas de investigación a desarrollar en los proyectos son:
- Riesgo sistémico: Aplicación de la minería de datos al estudio matemático del riesgo sistémico y de colapso del sistema financiero.
- Arbitraje de valores: Aplicación de la minería de datos (big data) a la implantación de nuevos escáneres de valores óptimos para la aplicación de estrategias de pair trading y arbitraje.
- Teoria de redes: Aplicación de las técnicas de minería de datos a la identificación de valores cotizados lideres y seguidores de mercado a través de las teorías de redes matemáticas y grafos.
- Indicadores: desarrollo de nuevos modelos de precio y la programación de indicadores de incremento de riesgo en valores cotizados.
Asignatura. Fase de Investigación I.
1. Planteamiento de hipótesis y tema de investigación del capítulo 1º de tesis.
2.Preparación de los desarrollos y ensayos necesarios para demostrar las hipótesis.
3. Discusión de resultado y escritura del capítulo 1º de tesis.
4. Escritura de un artículo científico.
5. Publicación de resultados.
3º AÑO
QUINTO SEMESTRE
Asignatura. Fase de investigación II.
1. Planteamiento de hipótesis y tema de investigación del capítulo 3º de tesis.
2.Preparación de los desarrollos y ensayos necesarios para demostrar las hipótesis.
3. Discusión de resultado y escritura del capítulo 3º de tesis.
4. Escritura de un artículo científico.
5. Publicación de resultados.
SEXTO SEMESTRE
Asignatura. Resultados y acciones de la investigación.
1. Planteamiento de hipótesis y tema de investigación del capítulo 2º de tesis.
2.Preparación de los desarrollos y ensayos necesarios para demostrar las hipótesis.
3. Discusión de resultado y escritura del capítulo 2º de tesis.
4. Escritura de un artículo científico.
5. Publicación de resultados.
Asignatura. Desarrollo de Tesis Doctoral.
En esta última fase, bajo la supervisión del Director de Tesis el alumno redactará la investigación concluida: análisis y resultados conseguidos. La finalidad de esta asignatura es la de redactar el trabajo de tesis doctoral.