DOCTORADO EN BIG DATA Y FINANZAS CUANTITATIVAS

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!