BIG DATA en sector financiero

El precio original era: 85,00 €.El precio actual es: 59,00 €. -30,58%
Duración10 horas
ModalidadONLINE
Diploma
Inscritos7

Descripción del curso

El curso BIG DATA en el sector financiero, de 10 horas, analiza cómo el tratamiento y el análisis de grandes bases de datos aportan mejoras a las entidades financieras. Se estudian los conceptos fundamentales del Big Data, los tipos de datos, sus usos, el análisis y la calidad de la información y las estrategias para aprovecharla. El temario profundiza en la aplicación de estas técnicas a los servicios financieros, mostrando cómo ofrecen información sobre la reputación, la calidad crediticia de los clientes, la detección del uso fraudulento de tarjetas, el cumplimiento normativo o la prevención del blanqueo. También se abordan los peligros asociados al Big Data, ofreciendo una visión equilibrada de sus oportunidades y sus riesgos en un contexto de exigente rentabilidad.

Objetivos

El big data y la aplicación de técnicas asociadas al tratamiento y análisis de grandes bases de datos han revolucionado el trabajo científico y la gestión empresarial. Empresas como amazon son un ejemplo de aplicar recomendaciones para dar respuesta a las necesidades de sus clientes. Con este documento se pretende analizar las alternativas del big data para implementar mejoras en el sector financiero, así como el resultado esperado de los clientes, incrementando la eficacia de las entidades del sector en un contexto de difícil rentabilidad y recuperación de la reputación perdida por este tipo de entidades. Existen indicadores que utilizando técnicas de big data dan información online sobre la reputación y/o el capital social, extendiéndose a la calidad crediticia de los potenciales clientes, el uso fraudulento de las tarjetas de crédito, el cumplimiento normativo, la prevención de blanqueo de capitales, la microsegmentación, etc. Existen otros apartados que también deben ser analizados cuando se hace uso de las técnicas de big data como son la privacidad y protección de datos o el cumplimiento de la normativa en el uso de datos

Temario
1. Qué es el big data
  • Qué es el big data
  • Origen del big data
2. Datos
  • Qué es un dato
  • Como elegir los datos adecuados
  • Tipos de big data
  • Tipos de datos estructurados
  • Datos no estructurados
  • Diferencias entre datos estructurados y datos no estructurados
  • La importancia de los datos de big data
3. Usos de big data
  • Por qué es tan importante el big data
  • Como desarrollar un producto usando big data
  • Como implementar el uso de big data EN un proyecto empresarial
4. Análisis y calidad de datos
  • Como realizar un análisis corporativo
  • Calidad de datos EN big data
  • Técnicas de análisis de datos
  • Técnicas de estudio de datos más sofisticadas
5. Estrategías de uso de big data
  • Cuál es el tamaño de mercado de big data
  • Como definir una buena estrategia de usos del big data
  • Primer paso de una estrategia de uso de big data
  • Las estrategias se definen EN preguntas y respuestas
6. Relaciones con big data
  • Cuál es la relación entre big data, científicos de datos e ingenieros de datos
  • Por que científicos de datos
  • Salarios profesionales y estudiosos de este concepto
  • Cual es la importancia de los profesionales de big data EN la industria
  • Mejores herramientas para utilizar big data
  • Cuestionario: Cuestionario final
  • Big data en sector financiero
7. Big data
  • Concepto técnicas y aplicaciones a la economía
  • Introducción
  • Una aproximación al concepto de Big data
  • Big data y técnicas estadisticas
  • Aplicaciones de Big data a la economía
8. Big data y servicios financieros
  • La potencialidad de las técnicas de Big data en el sector financiero
  • Big data y calificaciones crediticias
  • Aplicaciones a la detección de fraude en las tarjetas de crédito
  • Big data y las nuevas plataformas de servicios financieros
  • Otras actividades del Big data en los servicios financieros
9. Los peligros del big data
  • Los peligros del Big data
  • Conclusiones
  • Cuestionario: Cuestionario final
A quién va dirigido

Se dirige a profesionales de la banca, los seguros y los servicios financieros interesados en el Big Data. Interesa a quienes desean especializarse en el aprovechamiento de los datos masivos aplicado a la gestión de riesgos, el fraude y la relación con los clientes del sector.

Requisitos

No se requiere experiencia ni titulación previa para acceder a esta formación

Para qué te prepara

Este curso te prepara para comprender los conceptos del Big Data y sus aplicaciones en el ámbito financiero, valorar su uso en la evaluación crediticia, la prevención del fraude y el cumplimiento normativo, y reconocer tanto las oportunidades como los riesgos de los datos masivos.

Salidas profesionales

Aporta valor a profesionales de la banca, los seguros, la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo y los servicios financieros que quieran incorporar el análisis de datos masivos. Resulta útil en tareas de prevención del fraude, evaluación crediticia y mejora de la relación con el cliente.

Metodología

Aprendizaje 100% online : Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual : Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado : El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.

Titulación

Al superar la formación, el alumno recibirá el diploma o certificado correspondiente, emitido por la entidad formativa, que acreditará el programa realizado y su duración. Según el curso, podrá tratarse de un Diploma de Aprovechamiento, Certificado de Formación, Certificado Universitario o, cuando el programa lo contemple expresamente, Certificado Profesional o Acreditación Oficial.

Salvo indicación expresa, se trata de formación complementaria y/o de especialización, no incluida en la formación oficial reglada. Podrá ser baremable en bolsas de trabajo, concursos y procesos selectivos según los criterios de cada convocatoria, así como aportarse como formación no formal en procedimientos de acreditación de competencias profesionales (Acredita). Su superación no supone por sí sola la obtención de una acreditación oficial o Certificado Profesional.

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