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El inicio del curso queda condicionado al número mínimo de alumnos matriculados.

Mercados financieros y finanzas tecnológicas. Big Data

 1.834,00

  • DIRECCIÓN: Dra. Dª Josefina Fernández Guadaño y Dr. D. José Luis Mateu Gordon.
  • ESCUELA EN LA QUE SE INSCRIBE EL CURSO: Escuela de Ciencias Sociales.
  • HORARIO DEL CURSO: Tardes de 16:00 a 21:00 horas, de lunes a viernes.
  • PERFIL DEL ALUMNO: El curso se dirige a todas aquellas personas con especial interés en prepararse en materia financiera ampliando sus conocimientos en el ámbito del negocio financiero y en los mercados financieros, sin requerirse una formación específica previa. Resulta muy adecuado tanto para licenciados como para personas ya iniciadas en los estudios en administración de empresas. Sin embargo, los estudios de procedencia no condicionan el acceso al curso, pues pretende ser plural, válido para estudios tan dispares como la abogacía, las ingenierías, la contaduría, etc.
  • DIRECCIÓN UNIVERSITY: D. Carlos Martín
  • ESCUELA EN LA QUE SE INSCRIBE EL CURSO: Escuela Superior de Informática y Comunicaciones
Mercados financieros y finanzas tecnológicas (FUCM) y Big Data. (EXPERTISE.UNIVERSITY)
Mercados financieros y finanzas tecnológicas.
OBJETIVOS:
  • Facilitar que los alumnos conozcan con cierto detalle el negocio y la actividad en los mercados financieros, financiación empresarial y en nuevo entorno de las finanzas en el mundo digital.
  • Obtener conocimientos sobre los activos e instrumentos financieros dirigidos al ahorro y la inversión y el análisis de los mercados financieros.
  • Que los alumnos conozcan el nuevo entorno en el que se desarrollan las finanzas y los mercados financieros, a través de la disrupción tecnológica y las herramientas de información de alta tecnología.
  • Facultar a los alumnos para prestar servicios de asesoramiento en función del perfil del inversor y prestar apoyo en la actividad profesional de gestión de patrimonios o bien, incluso, para gestionar adecuadamente su propio patrimonio financiero.
PROGRAMA:
  • Las finanzas en el nuevo entorno tecnológico.
    • La economía y la sociedad digital.
    • La transformación digital del sector financiero.
      • Adaptación a la innovación tecnológica.
      • ¿Quiénes son los nuevos competidores en el sector financiero?
      • La competencia de las grandes tecnológicas.
      • La competencia de las pequeñas Fintech.
    • La caracterización de la banca digital.
    • Los catalizadores de la transformación digital y su aplicación en la banca.
      • Robotización: el caso de los roboadvisors.
      • Inteligencia artificial y machine-learning.
      • Computación en la nube (cloud-computing).
      • El Internet de las cosas (Internet of Things IoT).
      • La aportación del análisis de Big Data.
    • La disrupción tecnológica de blockchain en el sistema financiero.
    • La banca y el desarrollo del sector Fintech-Insurtech.
    • La reconversión del sector financiero y su nuevo rol en la sociedad digital.
  • Operaciones financieras: el valor temporal del dinero.
    • El valor del dinero en el tiempo.
    • Interés simple e interés compuesto.
    • Capitalización, actualización y descuento.
    • Tasa de Interés Nominal (TIN) y Tasa Anual Efectivo (TAE).
  • Financiación empresarial.
    • Tipos de financiación empresarial en función del plazo.
    • El coste de las fuentes financieras y el coste de capital en la empresa.
    • Componentes y dificultades para calcular el coste de Capital.
    • Valoración de la financiación a largo plazo.
      • Préstamos.
      • Obligaciones y bonos.
      • Capital social y reservas.
      • Subvenciones de capital a fondo perdido.
    • Valoración de la financiación a corto plazo.
  • El mercado y los activos financieros de renta variable.
    • Comparativa entre activos de renta fija y renta variable.
    • Los sistemas de contratación y negociación: el mercado continuo español.
    • La operativa en los mercados financieros: órdenes bursátiles.
    • Los índices bursátiles.
  • Las operaciones financieras con acciones.
    • Las ampliaciones de capital.
    • Las reducciones de capital.
    • Las Ofertas Públicas de Adquisición de Acciones (OPAs).
    • La Ofertas Públicas de Exclusión de Acciones (OPEs).
    • Las Ofertas Públicas de Venta (OPVs) y Suscripción de Acciones (OPSs).
    • Los desdoblamientos y agrupamientos de acciones ("splits" y "contra-splits").
  • El mercado y los activos financieros de renta fija.
    • Las características y los riesgos de los activos de renta fija.
    • Los activos financieros de deuda pública (letras, bonos, obligaciones, strips, repos).
    • Los activos de renta fija privada (pagarés, bonos, high yield, convertibles, etc.).
    • Valoración de activos de renta fija.
    • Análisis de la renta fija: sensibilidad y duración.
  • La gestión de patrimonios y la inversión colectiva.
    • Definición y ventajas de las Instituciones de Inversión Colectiva (IIC).
    • Elementos y modalidades de las IIC.
    • Análisis de fondos de inversión: categorías, valor liquidativo, comisiones, rentabilidad y riesgo.
    • Análisis de los fondos cotizados o ETF.
  • Los instrumentos financieros derivados.
    • Los instrumentos derivados.
      • Los futuros financieros.
      • Las opciones financieras CALL y PUT.
    • Cobertura de riesgos financieros con instrumentos derivados.
    • La inversión en warrants y turbo warrants.
      • Otros instrumentos apalancados: bonus, bonus cap, discounts, multis.
    • La inversión a través de los contratos por diferencias (CFDs).
  • Trading en los mercados financieros.
    • Introducción al análisis técnico.
    • Análisis chartista de los mercados financieros: soportes, resistencias, tendencias y pautas principales.
    • Análisis técnico de los mercados financieros:
      • Operativa con Medias móviles.
      • Operativa con Indicadores y osciladores técnicos.
ACTIVIDADES PRÁCTICAS:
  • Se realizarán casos prácticos en el aula de informática.
PROFESORADO:
  • Dª Josefina Fernández Guadaño, UCM.
  • D. José Luis Mateu Gordon, CEU-USP.
  • D. Ricardo Palomo Zurdo, CEU-USP.
  • D. Ignacio López Domínguez, UCM.
  • D. Alexey de la Loma Jiménez, CEU-USP.
Big Data
A quien va dirigido:
A aquellos directivos de empresas que deseen implementar el big data en su negocio o a empleados de la misma y, en general, a estudiantes de ciencias o ingeniería que pretendan completar sus estudios.
Objetivos:
  • Adquirir habilidades para entender desde el punto de vista empresarial qué es el big data y cómo saber aplicarlo a un negocio y ser capaz de usarlo para sacar partido a los datos, conociendo algunas de sus herramientas y proporcionando una visión general de sus posibilidades para el negocio.
  • Conocer la analítica tradicional junto con el business intelligence y su aplicación a los negocios.
  • Conocer en profundidad qué tipos de datos existen, cómo representarlos y cómo utilizarlos para adquirir conocimiento.
  • Aprender las herramientas que integran la distribución de software libre Apache Hadoop y cada una de sus aplicaciones en las distintas áreas.
  • Proporcionar conocimientos sobre técnicas de analíticas avanzadas como data mining y su utilidad en el negocio.
Programación didáctica
  • Unidad de aprendizaje 1. Antecedentes, definiciones y bases para un correcto entendimiento 
    • Antecedentes
    • Definiciones y bases del big data
    • Bases de establecimiento del big data
  • Unidad de aprendizaje 2. La importancia del dato
    • El valor del dato
    • Problemas que aparecen en la recogida de datos
    • El presente y futuro de los datos: normativa y aplicaciones
  • Unidad de aprendizaje 3. Algunos conceptos técnicos de la analítica tradicional
    • Analítica tradicional vs. big data
    • Componentes del business intelligence
    • Herramientas del BI
  • Unidad de aprendizaje 4. Representación de los datos
    • Orígenes de datos en big data
    • Representación de datos
  • Unidad de aprendizaje 5. Introducción al Big Data
    • Definiendo el big data
    • Tecnología big data
  • Unidad de aprendizaje 6. Introducción a la analítica avanzada
    • Analítica avanzada: las preguntas no se responden, se crean
    • Analítica predictiva
    • Analítica prescriptiva
Evaluación:
Este curso consta de 2 pruebas de evaluación final de tipo Test y 4 de tipo desarrollo.

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