Maestría en Inteligencia Artificial y Gestión de Datos para Finanzas, Economía y Negocios
Desarrolla competencias avanzadas en IA aplicada a finanzas, economía y negocios y conviértete en un profesional capaz de enfrentar problemas complejos y tomar decisiones estratégicas.
¿Por qué inscribirte en este programa?
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Enfoque estratégico en finanzas, economía y negocios
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La maestría está diseñada específicamente para aplicar inteligencia artificial y análisis de datos en la predicción de mercados, optimización de procesos y toma de decisiones estratégicas.
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No es un programa de sistemas o programación general, sino orientado a problemas reales de negocio y economía.
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Formación avanzada y profunda en IA y análisis de datos
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Desarrolla competencias para diseñar, implementar y evaluar modelos avanzados de aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de grandes volúmenes de datos y algoritmos aplicados a mercados.
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La formación es profunda, analítica y estratégica, no solo operativa.
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Preparación para aprendizaje continuo
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Forma profesionales capaces de adaptarse a los avances tecnológicos y cambios constantes en mercados y herramientas de inteligencia artificial.
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Perfil integral del graduado
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Los egresados son profesionales capaces de liderar la transformación digital en finanzas y negocios, optimizando procesos y contribuyendo a mercados eficientes y sostenibles.
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Resumen del programa
Estructura Curricular
El programa se divide en tres fases, con una duración total de 18 meses:
Módulo 1: Fundamentos de Matemática y Estadística e Introducción a la Programación en Python
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Este módulo establece las bases matemáticas, estadísticas y computacionales necesarias para el análisis de datos. Se abordan conceptos esenciales de álgebra lineal, cálculo y probabilidad, así como métodos de estadística descriptiva e inferencial aplicados al modelado de datos. Paralelamente, se introduce el lenguaje de programación Python, enfatizando su utilización para resolver problemas prácticos en el ámbito del análisis de datos.
Módulo 2: Análisis de Series de Tiempo
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El módulo proporciona los fundamentos teóricos y metodológicos para el estudio de datos temporales. Se profundiza en la formulación y aplicación de modelos univariados y multivariados como AR, MA, ARMA y ARIMA, así como en modelos especializados para la volatilidad, tales como ARCH, GARCH y EGARCH. El propósito es capacitar al estudiante en la modelización, predicción y análisis de fenómenos dinámicos dependientes del tiempo.
Módulo 3: Introducción a Estructuras de Datos y Algoritmos
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Este módulo se orienta al entendimiento y aplicación de estructuras de datos fundamentales (listas, pilas, colas, árboles, grafos) y algoritmos básicos de ordenamiento, búsqueda y optimización. Asimismo, se analiza la complejidad algorítmica como criterio de eficiencia en la resolución de problemas computacionales, proporcionando herramientas para abordar desafíos en la manipulación y gestión de grandes volúmenes de datos.
Módulo 4: Fundamentos de Análisis de Datos
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En este módulo se desarrolla la capacidad para recolectar, depurar, explorar y transformar datos con fines analíticos. Se revisan técnicas de adquisición y manipulación de información, tratamiento de datos faltantes, estrategias de data wrangling y procesos de ingeniería de características. Se busca que el estudiante domine las etapas iniciales del ciclo de vida del análisis de datos, garantizando su calidad y utilidad.
Módulo 5: Modelos de Aprendizaje Automático I
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El módulo introduce los principios del aprendizaje automático, diferenciando entre inferencia y predicción, así como los desafíos derivados del trade-off sesgo-varianza. Se profundiza en modelos supervisados de regresión y clasificación, promoviendo la comprensión de sus fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas en problemas reales de análisis de datos.
Módulo 6: Aprendizaje Profundo I
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En este módulo se presenta el marco conceptual del Deep Learning, explorando el funcionamiento y aplicaciones de las redes neuronales artificiales. Se estudian arquitecturas fundamentales como las redes feed-forward, recurrentes, convolucionales y autoencoders, destacando su relevancia en la solución de problemas complejos en visión por computadora, secuencias temporales y reducción de dimensionalidad.
Módulo 7: Modelos de Aprendizaje Automático II
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El módulo amplía el estudio del aprendizaje automático hacia técnicas avanzadas y arquitecturas especializadas. Se abordan métodos de aprendizaje no supervisado, reducción de dimensionalidad mediante técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y algoritmos de clustering. Su propósito es que el estudiante adquiera competencias en el descubrimiento de patrones ocultos y estructuras subyacentes en los datos.
Módulo 8: Aprendizaje Profundo II – Procesamiento de Lenguaje Natural
- Este módulo aborda la aplicación de las técnicas de aprendizaje profundo al campo del procesamiento del lenguaje humano. Se estudian metodologías de preprocesamiento de texto, modelos de representación semántica y arquitecturas basadas en transformers. Se enfatiza el desarrollo de competencias en tareas como clasificación de texto, análisis de sentimientos y generación de lenguaje natural.
Módulo 9: Fundamentos de Base de Datos
- En este módulo se adquieren conocimientos sobre el diseño, implementación y gestión de sistemas de bases de datos. Se revisan tanto bases de datos tradicionales tabulares como estructuras no tabulares, además de sistemas de Big Data soportados en tecnologías como Hadoop y Spark. El objetivo es dotar al estudiante de herramientas para el almacenamiento, organización y recuperación eficiente de información.
Módulo 10: Introducción a Data Engineering
- Este módulo ofrece una aproximación integral al diseño y gestión de infraestructuras de datos. Se revisan los principios del Data Engineering, el uso de APIs, contenedores y pipelines, así como técnicas de procesamiento de grandes volúmenes de información. El propósito es capacitar a los estudiantes en la creación de entornos robustos que faciliten el análisis avanzado y la implementación de modelos de datos a escala.
Módulo 11: Seminario de Tesis
- El seminario tiene como propósito acompañar al estudiante en la formulación de su proyecto de investigación final. Se abordan aspectos metodológicos, estructuración de la tesis, manejo de fuentes académicas y presentación de resultados. El módulo busca garantizar que los trabajos de investigación estén alineados con los estándares académicos y respondan a problemáticas relevantes en el campo del análisis de datos.
Módulo 12: Taller de Grado
- Este módulo constituye la fase culminante del programa, en la cual el estudiante presenta y defiende su trabajo de investigación ante un tribunal académico. Se evalúan tanto la solidez metodológica y técnica del proyecto como la capacidad de argumentación y sustentación oral, asegurando la integración de los conocimientos adquiridos a lo largo de la formación.
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