Con Esta Especialización 100% online, adquirirás habilidades avanzadas en el manejo del Big Data, pudiendo procesar y analizar grandes volúmenes de información en tiempo real” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Global University

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

La titulación abarcará temas fundamentales, como la gestión de Big Data, el procesamiento de datos en tiempo real y la aplicación de algoritmos de IA para optimizar estrategias de trading. Así, se examinarán metodologías de análisis predictivo y Machine Learning, así como la visualización de datos para facilitar la toma de decisiones. Además, se abordarán aspectos éticos y regulatorios relacionados con el uso de la IA en el ámbito financiero, asegurando que los empresarios comprendan la importancia de cumplir con las normativas y de implementar prácticas responsables. 

El contenido de la Especialización ha sido diseñado para proporcionarte un conocimiento profundo y práctico sobre las herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial utilizadas en el análisis de datos financieros” 

Plan de estudios 

El uso de la Inteligencia Artificial en el procesamiento de datos y el trading ha revolucionado el sector financiero, mejorando la eficiencia y la precisión de las decisiones de inversión. Herramientas de IA, como el aprendizaje automático, están siendo empleadas para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, permitiendo a los traders identificar patrones y tendencias del mercado que serían difíciles de detectar manualmente.

Así nace esta Especialización, que ofrecerá una capacitación integral centrada en el dominio de tecnologías de Big Data, permitiendo a los empresarios gestionar y procesar datos financieros a gran escala y en tiempo real. Este enfoque se centrará en la eficacia y la rapidez del análisis de datos, priorizando la seguridad y la privacidad. En este sentido, los profesionales adquirirán habilidades prácticas en la implementación de herramientas y técnicas que faciliten el análisis de grandes volúmenes de datos. 

Asimismo, se analizarán los aspectos éticos y regulatorios de la Inteligencia Artificial en el ámbito financiero. De esta forma, los expertos podrán promover prácticas responsables y cumplir con las normativas vigentes, asegurando que el uso de IA se realice de manera ética y transparente. 

De este modo, TECH ha desarrollado un programa universitario en formato 100% online, permitiendo a los egresados acceder a los materiales didácticos desde cualquier dispositivo electrónico con conexión a Internet. Esto eliminará la necesidad de trasladarse a un lugar físico y de cumplir con horarios fijos. Además, se utilizará la revolucionaria metodología Relearning, centrada en la repetición de ideas fundamentales para asegurar una comprensión profunda del contenido. 

Esta Especialización se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos: 

Módulo 1. Procesamiento de Datos Financieros a Gran Escala
Módulo 2. Estrategias de Trading Algorítmico 
Módulo 3. Aspectos Éticos y Regulatorios de la Inteligencia Artificial en Finanzas 

Dónde, cuándo y cómo se imparte 

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar esta Especialización en Procesamiento de Datos y Trading con Inteligencia Artificial de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio. 

Módulo 1. Procesamiento de Datos Financieros a Gran Escala 

1.1. Big Data en el contexto financiero 

1.1.1. Características clave de Big Data en finanzas 
1.1.2. Importancia de los 5 Vs (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor) en datos financieros 
1.1.3. Casos de uso de Big Data en análisis de riesgos y cumplimiento 

1.2. Tecnologías de almacenamiento y gestión de datos masivos financieros 

1.2.1. Sistemas de bases de datos NoSQL para almacenamiento financiero 
1.2.2. Uso de Data Warehouses y Data Lakes en el sector financiero
1.2.3. Comparativa entre soluciones on-premise y basadas en la nube 

1.3. Herramientas de procesamiento en tiempo real para datos financieros 

1.3.1. Introducción a herramientas como Apache Kafka y Apache Storm 
1.3.2. Aplicaciones de procesamiento en tiempo real para detección de fraude 
1.3.3. Beneficios del procesamiento en tiempo real en trading algorítmico 

1.4. Integración y limpieza de datos en finanzas 

1.4.1. Métodos y herramientas para la integración de datos de múltiples fuentes 
1.4.2. Técnicas de limpieza de datos para garantizar la calidad y precisión 
1.4.3. Desafíos en la normalización de datos financieros 

1.5. Técnicas de minería de datos aplicadas a los mercados financieros 

1.5.1. Algoritmos de clasificación y predicción en datos de mercado 
1.5.2. Análisis de sentimientos en redes sociales para predecir movimientos de mercado 
1.5.3. Minería de datos para identificar patrones de trading y comportamiento del inversor 

1.6. Visualización avanzada de datos para análisis financiero 

1.6.1. Herramientas y software de visualización para datos financieros 
1.6.2. Diseño de dashboards interactivos para seguimiento de mercados
1.6.3. El rol de la visualización en la comunicación de análisis de riesgo 

1.7. Uso de Hadoop y ecosistemas relacionados en finanzas 

1.7.1. Componentes clave del ecosistema Hadoop y su aplicación en finanzas 
1.7.2. Casos de uso de Hadoop para el análisis de grandes volúmenes de transacciones 
1.7.3. Ventajas y desafíos de integrar Hadoop en infraestructuras financieras existentes 

1.8. Aplicaciones de Spark en el análisis financiero 

1.8.1. Spark para el análisis de datos en tiempo real y batch 
1.8.2. Construcción de modelos predictivos usando Spark MLlib 
1.8.3. Integración de Spark con otras herramientas de Big Data en finanzas 

1.9. Seguridad y privacidad de los datos en el sector financiero 

1.9.1. Normativas y regulaciones en protección de datos (GDPR, CCPA) 
1.9.2. Estrategias de cifrado y gestión de acceso para datos sensibles 
1.9.3. Impacto de las violaciones de datos en instituciones financieras 

1.10. Impacto de la computación en la nube en el análisis financiero a gran escala 

1.10.1. Ventajas de la nube para la escalabilidad y eficiencia en análisis financiero 
1.10.2. Comparación de proveedores de nube y sus servicios específicos para finanzas 
1.10.3. Casos de estudio sobre migración a la nube en grandes entidades financieras 

Módulo 2. Estrategias de Trading Algorítmico 

2.1. Fundamentos del trading algorítmico 

2.1.1. Estrategias de trading algorítmico 
2.1.2. Tecnologías clave y plataformas para el desarrollo de algoritmos de trading 
2.1.3. Ventajas y desafíos del trading automatizado frente al trading manual 

2.2. Diseño de sistemas de trading automatizado 

2.2.1. Estructura y componentes de un sistema de trading automatizado 
2.2.2. Programación de algoritmos: desde la idea hasta la implementación 
2.2.3. Consideraciones de latencia y hardware en sistemas de trading 

2.3. Backtesting y evaluación de estrategias de trading 

2.3.1. Metodologías para el backtesting eficaz de estrategias algorítmicas 
2.3.2. Importancia de los datos históricos de calidad en el backtesting 
2.3.3. Indicadores clave de rendimiento para evaluar estrategias de trading 

2.4. Optimización de estrategias con Machine Learning 

2.4.1. Aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado en la mejora de estrategias 
2.4.2. Uso de optimización por enjambre de partículas y algoritmos genéticos 
2.4.3. Desafíos de sobreajuste en la optimización de estrategias de trading 

2.5. Trading de Alta Frecuencia (HFT) 

2.5.1. Principios y tecnologías detrás del HFT 
2.5.2. Impacto del HFT en la liquidez y la volatilidad del mercado 
2.5.3. Estrategias comunes de HFT y su efectividad 

2.6. Algoritmos de ejecución de órdenes 

2.6.1. Tipos de algoritmos de ejecución y su aplicación práctica 
2.6.2. Algoritmos para la minimización del impacto en el mercado 
2.6.3. Uso de simulaciones para mejorar la ejecución de órdenes 

2.7. Estrategias de arbitraje en los mercados financieros 

2.7.1. Arbitraje estadístico y de fusión de precios en mercados 
2.7.2. Arbitraje de índices y ETFs 
2.7.3. Desafíos técnicos y legales del arbitraje en el trading moderno 

2.8. Gestión del riesgo en trading algorítmico 

2.8.1. Medidas de riesgo para trading algorítmico 
2.8.2. Integración de límites de riesgo y stop-loss en algoritmos 
2.8.3. Riesgos específicos del trading algorítmico y cómo mitigarlos 

2.9. Aspectos regulatorios y cumplimiento en trading algorítmico 

2.9.1. Normativas globales que impactan el trading algorítmico 
2.9.2. Cumplimiento y reportes regulatorios en un entorno automatizado 
2.9.3. Implicaciones éticas del trading automatizado 

2.10. Futuro del trading algorítmico y tendencias emergentes 

2.10.1. Impacto de la Inteligencia Artificial en el desarrollo futuro del trading algorítmico 
2.10.2. Nuevas tecnologías Blockchain y su aplicación en trading algorítmico 
2.10.3. Tendencias en la adaptabilidad y personalización de algoritmos de trading 

Módulo 3. Aspectos Éticos y Regulatorios de la Inteligencia Artificial en Finanzas 

3.1. Ética en Inteligencia Artificial aplicada a las finanzas 

3.1.1. Principios éticos fundamentales para el desarrollo y uso de IA en finanzas 
3.1.2. Casos de estudio sobre dilemas éticos en aplicaciones financieras de IA 
3.1.3. Desarrollo de códigos de conducta ética para profesionales en tecnología financiera 

3.2. Regulaciones globales que afectan el uso de IA en los mercados financieros 

3.2.1. Panorama de las principales regulaciones financieras internacionales sobre IA 
3.2.2. Comparación de políticas regulatorias de IA entre diferentes jurisdicciones 
3.2.3. Implicaciones de la regulación de la IA en la innovación financiera 

3.3. Transparencia y explicabilidad de los modelos de IA en finanzas 

3.3.1. Importancia de la transparencia en los algoritmos de IA para la confianza del usuario 
3.3.2. Técnicas y herramientas para mejorar la explicabilidad de los modelos de IA 
3.3.3. Retos de implementar modelos interpretables en entornos financieros complejos 

3.4. Gestión del riesgo y cumplimiento ético en el uso de IA 

3.4.1. Estrategias de mitigación de riesgos asociados con el despliegue de IA en finanzas 
3.4.2. Cumplimiento ético en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA 
3.4.3. Supervisión y auditorías éticas de sistemas de IA en operaciones financieras 

3.5. Impacto social y económico de la IA en los mercados financieros 

3.5.1. Efectos de la IA en la estabilidad y eficiencia de los mercados financieros 
3.5.2. IA y su impacto en el empleo y las habilidades profesionales en finanzas 
3.5.3. Beneficios y riesgos sociales de la automatización financiera a gran escala 

3.6. Privacidad de datos y protección en aplicaciones financieras de IA 

3.6.1. Normativas sobre privacidad de datos aplicables a tecnologías de IA en finanzas 
3.6.2. Técnicas de protección de datos personales en sistemas financieros basados en IA 
3.6.3. Desafíos en la gestión de datos sensibles en modelos predictivos y de análisis 

3.7. Sesgo algorítmico y justicia en modelos financieros de IA 

3.7.1. Identificación y mitigación de sesgos en algoritmos de IA financiera 
3.7.2. Estrategias para asegurar la equidad en los modelos de toma de decisiones automáticos 
3.7.3. Impacto del sesgo algorítmico en la inclusión y equidad financiera 

3.8. Desafíos de la supervisión regulatoria en la IA financiera 

3.8.1. Dificultades en la supervisión y control de tecnologías avanzadas de IA 
3.8.2. Rol de las autoridades financieras en la supervisión continua de la IA 
3.8.3. Necesidad de adaptación regulatoria ante el avance de la tecnología de IA 

3.9. Estrategias para el desarrollo responsable de tecnologías de IA en finanzas 

3.9.1. Mejores prácticas para el desarrollo sostenible y responsable de IA en el sector financiero 
3.9.2. Iniciativas y frameworks para la evaluación ética de proyectos de IA en finanzas 
3.9.3. Colaboración entre entidades regulatorias y empresas para fomentar prácticas responsables 

3.10. Futuro de la regulación de IA en el sector financiero 

3.10.1. Tendencias emergentes y desafíos futuros en la regulación de IA en finanzas 
3.10.2. Preparación de marcos legales para innovaciones disruptivas en tecnología financiera 
3.10.3. Diálogo internacional y cooperación para una regulación efectiva y unificada de la IA en finanzas 

Te enfocarás en el ámbito de la Inteligencia Artificial aplicada al sector de las finanzas, lo que te otorgará una ventaja competitiva, pudiendo implementar algoritmos sofisticados que optimicen las operaciones financieras”