INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MERCADOS FINANCIEROS

PROGRAMA INTENSIVO EN IA APLICADA A LA GESTIÓN DE ACTIVOS FINANCIEROS

  • Duración:

    55 horas

  • Horario:

    22 de Junio al 14 de Julio
    L, M, X, J de 16h a 20h

  • Modalidad:

    PRESENCIAL / SEMIPRESENCIAL/ ONLINE :
    Un bloque introductorio de forma online, supervisado constantemente por los profesores, con seguimientos individualizados, Masterclass, Talleres y Casos prácticos en nuestro entorno virtual.
    Un bloque teórico-práctico a modo de talleres exponenciales o laboratorios de aplicación y desarrollo de las herramientas de Inteligencia Artificial entre el profesor y los alumnos.

Este Programa Intensivo está dirigido a:

Analistas de datos, científicos de datos, desarrolladores o perfiles que tengan un conocimiento básico de conceptos de machine learning.
Gestores de activos financieros (carteras, fondos....), traders, brokers, responsables de control y gestión de riesgos, analistas de mercado, estrategas, auditores e inversores que deseen conocer de una manera muy práctica la utilidad de la inteligencia artificial en la gestión de activos financieros y ser capaces de integrar las técnicas aprendidas en su operativa diaria.
No son necesarios conocimientos previos de programación.

Objetivos

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    *campos obligatorios


    Plan de
    Estudios

    -La IA en la gestión de activos
    a. La explosión de la IA en los últimos años claves del aprendizaje
    automático y de su impacto económico
    b. La IA en la gestión de activos
    -La IA y el futuro en la gestión de activos
    a.El problema de la interpretabilidad y previsibilidad de los modelos
    b.El problema de la calidad y suficiencia de los datos
    c.El robo advising y el futuro de la gestión activa
    d.Oportunidades y amenazas para los pequeños gestores

    -Introducción a Python para finanzas
    a.Introducción al entorno Anaconda y Jupyter Notebook
    b.Introducción a la programación con Python
    c.Adquisición y preprocesamiento de datos con Python
    d.Aplicaciones financieras
    e.Mejora del rendimiento
    -Adquisición y preprocesamiento de datos

    -Introducción a la ciencia de datos
    a.Tipos de algoritmos de Machine Learning y principales problemas en la gestión de activos
    b.Principales modelos para aprendizaje supervisado en clasificación y regresión: Regresión lineal/logística, árboles de decisión/regresión...
    c.Principales modelos para aprendizaje no supervisado: clutering con K-means, MDS, EM,reglas de asociación...
    d.Técnicas de aprendizaje y ajuste de modelos
    e.Transformación de los datos: discretización, selección de características, reducción de la dimensionalidad.
    f.Principales métricas de rendimiento y evaluación
    g.Estrategias de interpretación y aplicación de los distintos modelos a problemas de gestión de activos.
    h.Estrategias de implantación y despliegue
    -Machine learning supervisado y no supervisado con Python
    a.Aplicación de las técnicas anteriores destacando las de mayor uso en la gestión de activos utilizando los principales paquetes de Python
    b.Preparación de datos y ejecución de experimentos
    c.Ejemplos con datos reales de los mercados financieros para cada tipo de modelo
    d.Ejemplos de preprocesamiento y entrenamiento
    e.Exportación y uso de los modelos en proyectos reales

    -Aplicaciones de la IA a la gestión de activos
    a.Diseño de un algoritmo de trading
    b.Construcción de una cartera de inversión
    c.Datatón inversión en factores

    EXPERIENCIA
    MBIT

    PROFESORES

    PROCESO DE ADMISIONES

    En el proceso de admisión evaluaremos las capacidades del candidato, además de analizar su perfil. Te realizaremos un assessment para que elijas el programa que se adecúa eficazmente a tu desarrollo profesional. Para ello necesitaremos que nos envíes tu CV actualizado y posteriormente realizar una entrevista. En un plazo máximo de 3 días tendrás respuesta del Comité de Evaluación sobre tu aceptación o no como candidato al programa. A partir de esa comunicación podrás formular tu matriculación en el programa.

    FINANCIACIÓN Y AYUDAS

    Queremos ayudarte a alcanzar tus retos profesionales para ello desde MBIT School ponemos a tu disposición líneas de financiación alternativas, y te ofrecemos ayudar económicas por realizar una matriculación anticipada bajo pago íntegro. También contamos con ayudas para colectivos y bajo acuerdo con empresas.

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