FP Big Data en Finanzas

Como profesional, una vez completes el curso en Big Data para finanzas en Cesur bajo la modalidad online, tendrás distintas alternativas ya sea a nivel académica como laboral. Por esta vía, también tendrás la opción de realizar una especialización en la rama que esta profesión ofrece. De igual manera, tendrás la alternativa de trabajar en las mejores empresas del país al ejercer tareas como:

• Poder realizar actividades en grandes, medianas y pequeñas empresas que pertenezcan al sector de dicha actividad, ofreciendo servicios relacionados a la administración.
• Ejecutar trabajos de gestión y asesoramiento en distintas áreas laborales, comerciales, contables y fiscales.
• Realizar trámites administrativos para empresas.
• Trabajar como asesor financiero, laboral, etc.

Cesur está en constante investigación, cambiando el temario oficial para que no solo sea el común de los grados de administración, sino que se le sumen las asignaturas de la especialización, además para garantizar una correcta formación que impulse la formación de nuestros alumnos en el campo laboral.

Por esa razón, al estudiar la formación en Data Science en Finanzas bajo la modalidad online, verás estas asignaturas donde además, contarás con la opción de realizar una especialización. Recuerda que si quieres saber más, puedes descargar nuestra guía informativa:

UNIDAD 1 Programación en entornos de Big Data

• Lenguajes para Big Data.
  • Tipos de datos: Por categorías y por origen
  • Estructuras de control: Funciones y Recursividad
• Entrada y salida de datosa.
  • Opciones de entrada y salidas habituales
  • Formatos habituales en el análisis de grandes datos
  • Funciones para trabajar con diferentes formatos
• Entornos de desarrollo
  • Entornos de desarrollo para programación en Big Data
• Análisis y visualización de datosa.
  • Análisis descriptivo:
    • Utilización de un histórico de datos
    • Identificación de comportamientos
  • Análisis predictivo:
    • Creación de modelos
    • Establecimiento de un patrón e identificación de las principales tendencias.
  • Análisis prescriptivo:
    • Técnicas de simulación y optimización
  • Visualización de datos
    • Librerías y herramientas para visualización de datos
    • Tipos de gráficas y visualizaciones
    • Gráficos y mapas interactivos (Gráficos responsive)

UNIDAD 2. Procesamiento de datos

• Ingesta de datosa.
  • Tecnologías de ingesta de datosb.
  • Origen y formato de los datosc.
  • Latencia y disponibilidad de los datos
    • Causas de latencia
    • Funciones que dependen de la latencia
    • Formas de mitigar la latencia
  • Actualización de los datose.
  • Extracción de datos
• Preprocesado de datosa.
  • Transformaciones de los datos.
  • Destino de los datosc.
  • Calidad de los datos (Formato, origen, veracidad y valor)
  • Seguridad de los datos
• Procesamiento de datosa.
  • Introducción a los sistemas de procesamiento de análisis de grandes datos
  • Procesamiento por lotes
    • Aplicaciones y características
  • Procesamiento en streaming

UNIDAD 3. Segmentación de clientes mediante análisis de datos

• Técnicas de segmentacióna.
  • Análisis de grandes grupos
  • Detección automática de grupos afines
  • Detección de casos discordantes
• Establecimiento de reglas de negocio
  • Bloqueos automáticos de acceso a red
  • Cambios en los grupos identificados
  • Construcción de estrategias de clientes elaboradas

UNIDAD 4. Evaluación del nivel de riesgo y prevención del riesgo mediante el análisis de datos

• Big Data Scoringa.
  • Clasificación de clientes en cuanto a riesgo de impago
    • Análisis de datos 360º
    • Obtención de información en RRSS
  • Identificación de variables significativas para el incumplimiento de pagos
• Oportunidades de negocio para clientes
  • Detección de intenciones para inversiones
  • Creación de planes personalizados para clientes

UNIDAD 5. Análisis de Mercados Bursátiles

• El análisis financiero
  • Análisis de tendencias sociales
  • Análisis de tendencias políticas
  • Análisis de noticias con impacto en los mercados
• Modelos predictivos
  • Estimaciones de tasas de rendimiento
  • Mitigación de riesgos en las inversiones
• Herramientas de análisis de datos financieros
  • Azure ML
• Casos prácticos de análisis de mercados financieros

*Las asignaturas presentes en el plan de estudios pueden variar según la comunidad autónoma.

Al matricularte en cualquiera de los ciclos de Cesur tendrás la oportunidad de solicitar las Becas anuales del Ministerio de Educación gracias a la homologación de nuestra formación como Centro Oficial de Formación Profesional en Grado superior en administración y finanzas especializado en Big Data Financiero. Pudiendo así costear entre el 80% y 100% del importe de matriculación anual, siempre y cuando sea el primer ciclo profesional que curses.

En cuanto al pago de la matrícula anual de tu FP Big Data en finanzas, desde Cesur te ofrecemos la comodidad de realizar un único pago anual o la posibilidad de solicitar el pago financiado hasta 12 meses.

La modalidad online te permitirá cursar todo el temario del FP en Big Data en el Sector Financiero a tu ritmo, debiendo asistir a lo largo del curso a los exámenes presenciales. Con el fin de que el desplazamiento para la realización de dichos  exámenes no suponga un impedimento, en Cesur ofertamos varias sedes para la realización de los mismos:

Modalidad 100% Online, sede de examen en:

• Madrid