El Máster en Data Science para Finanzas está diseñado para formar titulados universitarios deseen especializarse en una de las profesiones con más proyección y demanda del siglo XXI. Y estén interesados en desarrollar su carrera profesional como gestores de grandes volúmenes de información en la actividad de las instituciones financieras.
Su objetivo es dotar a los participantes de los conocimientos genéricos relacionados con las tecnologías y las herramientas utilizadas en la gestión de la información empresarial, y de su aplicación práctica en la industria financiera.
Se trata de un programa práctico, con oportunidades de aprendizajes aplicadas a los desafíos a los que se enfrentan las empresas ante la gestión de nuevas fuentes de información en constante crecimiento.
Para ello se combinan cursos básicos de tecnologías Big Data, análisis y gestión de información, con conocimientos aplicados de análisis y gestión de datos para el sector financiero. Un programa práctico, con oportunidades de aprendizajes aplicadas a los desafíos a los que se enfrentan las empresas ante la gestión de nuevas fuentes de información en constante crecimiento. Los alumnos que hayan completado y superado satisfactoriamente todos los requisitos académicos en el programa (60 ECTS) estarán en situación de recibir el título propio de CUNEF de Máster en Máster en Data Science para Finanzas.
Ficha técnica
| Título: | Máster en Data Science para Finanzas (título propio) |
| Duración | un curso académico (septiembre a julio) |
| Carga lectiva | 60 ECTS (sesiones lectivas + actividades académicas dirigidas) |
| Requisitos de admisión: | poseer un título universitario oficial español o un título expedido por una institución del EEES y que faculte en el país de expedición para acceder a las enseñanzas de máster. Los titulados de sistemas educativos ajenos al EEES podrán solicitar la admisión, sin necesidad de homologación de sus títulos, previa comprobación por parte de la UCM de que dichos estudios acreditan un nivel de formación equivalente a los títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país que expidió el título, para acceder a estudios de postgrado. |
| Dedicación | exclusiva (excepcionalmente compatible con el ejercicio profesional en turno de mañana) |
| Número de plazas convocadas: | 40 |
| Horario lectivo | lunes a viernes en horario de mañana y tarde.
*Estos horarios están sujetos a modificaciones en función de la evolución de las medidas sanitarias por el COVID-19. |
| Idioma de docencia | español e inglés (en todas las especialidades los participantes deberán poder leer y trabajar activamente con documentación escrita en lengua inglesa) |
| Proceso de admisión: | análisis del expediente académico universitario, pruebas de selección propias y entrevista personal |
| Reconocimientos: | CUNEF es miembro de las siguientes organizaciones EFMD, AACSB y CLADEA. |
| Precio: | 17.600 € |
| Actividades complementarias: |
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El Máster en Data Science para Finanzas se desarrolla en un curso lectivo entre los meses de septiembre a julio, en horario de tarde (16:00 a 21:00 horas), de lunes a viernes de acuerdo con la siguiente estructura básica de contenidos:
| Área | ECTS |
| 30 ECTS |
| 18 ECTS |
| 6 ECTS |
| 6 ECTS |
| Total | 60 ECTS |
Complementariamente el programa incluye, entre otras las siguientes actividades lectivas:
| TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS DE DATA SCIENCE (30 ECTS) | ||||||
| ASIGNATURA | ECTS | Cuat. | IDIOMA | GUÍA | GRUPO | PROFESOR |
| Fundamentos para el análisis de datos y la investigación: ( Entorno económico y financiero y herramientas de matemáticas y estadística) | 3 | 1º | Español | MDS-1 | Sarabia Alegría, José María
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| Herramientas de programación para Data Science: | 8 | 1º | Español | MDS-1 | ||
| – Programación en R | 3 | 1º | Español | MDS-1 | García Ruiz, Yolanda | |
| – Programación en Python | 3 | 1º | Español | MDS-1 | López López, María Victoria | |
| – Bases de datos relacionales: programación SQL | 2 | 1º | Español | MDS-1 | Oliver Raboso, Julián Carlos | |
| Extracción, transformación y carga (ETL): (Recolección, Repositorios públicos, Repositorios privados, Procesamiento y calidad de datos: Kettle, Procesamiento en paralelo: Hadoop, MapReduce, Spark) | 3 | 1º
| Español | MDS-1 | Valverde Castilla, Gabriel Antonio
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| Técnicas de análisis estadístico en Data Science (I): | 6 | 1º | Español | MDS-1 | ||
| – Predicción: correlación, regresión, GML, series temporales, simulación | 3 | 1º | Español | MDS-1 | Queralt Sánchez de las Matas, Ricardo | |
| – Técnicas de agrupación y reducción de la dimensión | 3 | 1º | Español | MDS-1 | López Zafra, Juan Manuel
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| Técnicas de análisis estadístico en Data Science (II): | 6 | 1º | Español | MDS-1 | ||
| – Técnicas de clasificación | 2 | 1º | Español | MDS-1 | Sarabia Alegría, José María | |
| – Machine learning: redes neuronales, algoritmos genéticos, SVM, redes bayesianas, random forests | 4 | 1º | Español | MDS-1 | Bodas Sagi, Diego | |
| Técnicas de visualización en Data Science.
| 4 | 1º | Español | MDS-1 | Vidal Mata, Alejandro
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| DATA SCIENCE EN EL ÁMBITO DE LAS FINANZAS (18 ECTS). | ||||||
| ASIGNATURA | ECTS | Cuat. | IDIOMA | GUÍA | GRUPO | PROFESOR |
| Entorno legal y tecnológico: | 2 | 2º | Español | MDS-1 | ||
| – Escenarios científicos y tecnológicos en la era del Big Data | 1 | 2º | Español | MDS-1 | Sarabia Alegría, José María | |
| – Aspectos jurídicos y legales en el tratamiento de la información (1 ECTS) | 1 | 2º | Español | MDS-1 | Berzosa López, Daniel
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| Soluciones de Data Science en el Sector financiero: | 3 | 2º | Español | MDS-1 | ||
| – Soluciones de Data Science en el sector financiero, SAS | 1 | 2º | Español | MDS-1 | Dorado Sánchez, Juan Francisco | |
| – Soluciones de Data Science en el sector financiero, SPSS | 1 | 2º | Español | MDS-1 | Rozas Rodríguez, Carlos Wolfram | |
| – Soluciones de Data Science en el sector financiero, AZZURE | 1 | 2º | Español | MDS-1 | Martín López, Lorenzo Javier | |
| Data Science en la Gestión del riesgo, el pricing, la gestión de activos y operaciones. | 7 | 2º | Español | MDS-1 | ||
| – Data Science y la Gestión del Riesgo de Crédito | 2 | 2º | Español | MDS-1 | Chociej, Magdalena María | |
| – Data Science y la Gestión del Riesgo operativo | 2 | 2º | Español | MDS-1 | Paz Cobo, Sonia de | |
| – Data Science en el pricing y tarificación | 1 | 2º | Español | MDS-1 | Real Campos, Sergio | |
| – Data Science en la Gestión de Activos y Carteras | 2 | 2º | Español | MDS-1 | Sánchez Santidrian, Fernando | |
| Data Science para el análisis de mercado. | 6 | 2º | Español | MDS-1 | ||
| – Análisis de datos de mercados y tendencias | 2 | 2º | Español | MDS-1 | Lomba Iriarte, Itziar | |
| – Planificación e inteligencia comercial en el sector financiero | 2 | 2º | Español | MDS-1 | Zanón Pérez, Juan Manuel | |
| – Data Science para la gestión de información no estructurada | 2 | 2º | Español | MDS-1 | Izquierdo Catalán, Francisco | |
| Prácticas empresariales (**) | 6 | 2º | MDS-1 | Queralt Sánchez de las Matas, Ricardo López Zafra, Juan Manuel | ||
| TFM | 6 | 2º | MDS-1 | Queralt Sánchez de las Matas, Ricardo López Zafra, Juan Manuel Oliver Raboso, Julián Carlos Sarabia Alegría, José María | ||
| Programa de Mentoring «Pasaporte a tu Futuro» | 2º | Español | MDS-1 | Gutiérrez Pérez, Belén
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(**) Las prácticas profesionales (150 horas como mínimo) se realizan, preferentemente, en empresas o instituciones con las que se haya firmado el correspondiente convenio de cooperación educativa. Para su realización CUNEF dispone de una amplia relación de convenios de cooperación educativa con instituciones, despachos, entidades y empresas de diferentes sectores industriales. En todo caso, dónde se realizan las prácticas depende de los convenios que se encuentran vigentes en cada momento, así como de las convocatorias realizadas por las empresas e instituciones colaboradoras. Así como de los criterios establecidos en los procesos de selección por cada despacho, empresa, o institución en cada momento. CUNEF no decide quién y a dónde, sino que son los despachos, empresas o instituciones los que lo hacen. Por tanto, la responsabilidad de la consecución de la empresa o institución en la que los alumnos realizan las prácticas recae en ellos. Eso sí con el apoyo y asesoramiento activo de CUNEF. Eventualmente, los alumnos podrán solicitar la convalidación de la asignatura de prácticas en el caso de acreditar experiencia profesional, o prácticas profesionales, realizadas previamente.
El Máster en Data Science para Finanzas ha sido diseñado para que los participantes fortalezcan los conocimientos, competencias y habilidades necesarias para desempeñar con éxito su futuro desempeño profesional. Se trata, por tanto, de un programa de postgrado con orientación profesional que combina el rigor académico con el necesario enfoque práctico del comportamiento empresarial y financiero. Las diversas metodologías empleadas durante las diferentes materias están diseñadas para que dicho enfoque teórico-práctico sea una realidad constante en el modelo de aprendizaje de todas las asignaturas. Durante el Máster en Data Science para Finanzas los participantes trabajan sucesivamente con las siguientes metodologías de aprendizaje:
El sistema de calificación está basado en la evaluación continua desarrollada a lo largo de toda la materia, en la que se tienen en cuenta, entre otras, la participación activa en clase, los trabajos prácticos, los casos prácticos y supuestos. Los profesores, por tanto, califican a los participantes en función de los diferentes encargos docentes y de la prueba objetiva final de cada asignatura. La asistencia a las diferentes materias es obligatoria, la ausencia no justificada a más de un 10% de las sesiones de una misma materia puede llevar aparejada la no calificación en dicha materia. Todos los participantes deben superar con éxito el 100% de las materias, así como el trabajo fin de máster.
Vivimos en un mundo inundado por los datos. Esta realidad presenta innumerables oportunidades estratégicas si se hace uso de ese inmenso caudal de información. Sin embargo, las capacidades tecnológicas han evolucionado más rápidamente que las competencias profesionales para hacer uso de los recursos de información presentes en compañías y sectores. Existen toda una serie de razones profesionales que justifican el estudio de esta disciplina:
El objetivo de los programas de postgrado en Finanzas de CUNEF (programas máster y programas ejecutivos) es ayudar a los participantes, y a las organizaciones que los emplean, a potenciar su desempeño directivo y profesional. Durante el año de formación en CUNEF, se adquieren unos sólidos fundamentos teórico-prácticos del entorno financiero, así como de las herramientas de análisis y las habilidades necesarias para facilitar, desarrollar y familiarizar a los participantes con la toma de decisiones financieras en sus respectivos campos de actuación.
El Máster en Data Science para Finanzas (versión full time) está dirigido a titulados universitarios con menos de 5 años de experiencia profesional que deseen iniciar o profundizar en su carrera profesional como data scientist. El programa está dirigido a titulados en Administración y dirección de Empresas, Economías, Estadística, Ingenieros, Matemáticos, Físicos o disciplinas afines.
En el curso 2018-2019 los alumnos responden al siguiente perfil:
Berzosa López, Daniel.
Daniel Berzosa López se licenció en Derecho con premio extraordinario por la Universidad Complutense de Madrid y se doctoró summa cum laude en 2003 por la Universidad de Bolonia (Italia); donde fue colegial del Real Colegio de España y decano de su promoción. Lleva más de veinte impartiendo docencia, publicando e investigando en el ámbito de la enseñanza superior de grado y postgrado. Ha publicado numerosos artículos en revistas científicas; es autor de diversos libros y ha participado en congresos, proyectos y grupos de investigación. En paralelo, ha ejercido la abogacía asesorando a empresas y personas en asuntos de especial complejidad, referidos principalmente a los ámbitos de las actividades corporativas, financieras, inmobiliarias, telefonía, servicios y explotación de productos de consumo, tanto nacionales como internacionales.
Bodas Sagui, Diego.
Doctor en Inteligencia Artificial y Licenciado en CC. Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid. Doctor en Economía y M.B.A. por la Universidad Nacional de Educación a Distancia. Actualmente, Diego Bodas es el responsable de Ciencia de Datos y Analítica Avanzada en MAPFRE España.
Chociej, Magdalena María.
Su formación académica de grado y postgrado combina las finanzas con las ciencias de la computación (Bachelor in financial mathematics, Master in Computer Science and Econometrics). Cuenta con una dilata experiencia como Data Scientist desarrollada en ING en el ámbito del diseño de modelos de riesgo de crédito.
Dorado Sánchez, Juan Francisco.
Estadístico, su trayectoria profesional se ha desarrollado en dos áreas, en la parte estadística de Investigación Clínica y epidemiológica y en la realización de procesos de analítica avanzada para la toma de decisiones en diferentes áreas profesionales, como banca, seguros, Life Sciences, sector público, etc. Actualmente desarrolla su labor como CEO y Business Analytics Manager en PeRTICA. Ha desarrollado su experiencia docente en diferentes escuelas de negocios y en la Universidad Complutense de Madrid.
García Ruiz, Yolanda.
Dra. en Informática desde el año 2014. Actualmente sus líneas de investigación giran en torno al tratamiento y el análisis de grandes cantidades de datos para la toma de decisiones. Con amplia experiencia en lenguajes de programación como C++ y Java, en los últimos años se especializa en la programación en Python. En el área académica, desarrolla una metodología de aprendizaje del lenguaje Python para alumnos de grados no tecnológicos (ADE, finanzas, etc.), y que además manifiestan interés en data science. Las áreas en las que desarrolla su actividad investigadora tienen que ver con la construcción y aplicación de modelos de aprendizaje para la clasificación de datos, en particular para análisis de sentimiento, clasificación de textos. Fruto de su experiencia colabora en el máster en data science para finanzas de CUNEF.
Izquierdo Catalán, Francisco.
Ingeniero de Caminos por la Universidad Politécnica de Madrid. Su trayectoria profesional siempre ha estado ligada a empresas de software. Tras unos años en el área de software para ingeniería civil ha estado trabajando en el área de gestión documental y Record Management. Especialista en productos de procesamiento de lenguaje natural, incluyendo buscadores, herramientas de minería de texto, asistentes virtuales, traducción automática, conversión de voz a texto, etcétera. En esta área ha realizado proyectos en diferentes empresas en el sector financiero y asegurador. Su actividad docente ha estado siempre ligada al procesamiento de lenguaje natural, en diversas instituciones.
Pérez, Pablo.
Head of Market Insights en Google España desde 2017. Anteriormente desarrolló su carrera profesional en diferentes puestos en P&G, dentro del equipo de investigación de mercados de España y Suiza. Se licenció en Física por la Universidad de Valencia y fue becado por La Caixa para cursar un MBA en la China Europe International Business School (CEIBS) de Shanghai, con estancia en LBS. Es habitual colaborador de ThinkWithGoogle y socio de AEDEMO, donde ha obtenido el premio a la “Investigación más innovadora” en las dos últimas ediciones del congreso anual de investigación televisiva. Forma parte de la Comisión Técnica de AIMC.
López López, María Victoria.
Dra. en Matemática Computacional e Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid y Lda. en CC Matemáticas por la Universidad Complutense. Profesora del departamento de Arquitectura de Computadores de la UCM ha desarrollado su campo de investigación en las aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Salud y cambios Sociales. Ha sido IP del proyecto Social Big Data sobre Monitorización y Análisis del Cambio Social a partir de Big Data. El último año ha realizado una estancia en la Universidad de Amsterdam como profesora visitante. Anteriormente también ha realizado una estancia de investigación en la City London University y dos estancias Erasmus en las universidades de Leiden (Países Bajos) y Zagreb (Croacia). Actualmente es coordinadora de un laboratorio de Sistemas Inteligentes en el Máster de Internet de las Cosas de la UCM así como miembro de la comisión evaluadora y profesora en el Master de Ciudades Inteligentes y Sostenibles. Sus intereses en investigación se centran en la sensorización y sus aplicaciones en salud mental. En CUNEF es profesora colaboradora de Programación en R en el Máster Data Science para Finanzas.
López Zafra, Juan Manuel.
Dr. en CCEE y actuario, su trayectoria profesional se ha definido fundamentalmente a partir de dos ejes: la docencia en el área de métodos cuantitativos para economía y empresa y el ejercicio profesional en la empresa. Respecto de la primera, su experiencia cubre distintas universidades como la Complutense (en la que obtuvo por oposición la plaza de profesor titular, en la que actualmente estoy en excedencia), la Pontificia Comillas – ICADE, la Pontificia de Salamanca o la San Pablo – CEU, a parte del CUNEF. En cuanto a la segunda, tras unos años en el departamento financiero de una importante empresa de seguros, en la actualidad es socio de una consultora de big data en la que ofrece servicios de asesoría y consultoría en todas las áreas del data science y el análisis de datos para la toma de decisiones. Desde ella ha tenido la oportunidad de aportar valor y conocimiento a los procesos analíticos de consultoras especializadas y empresas de primer nivel. Las áreas en las que desarrolla su actividad profesional, tanto académica como empresarial, tienen que ver con los procesos de decisión y la aplicación de los métodos de data science. Fruto de esa experiencia co-dirige en la actualidad el máster de data science para finanzas del CUNEF. Es coautor de Alquimia. Cómo los datos se están transformando en oro (Ed. Deusto, 2019)
Martín López, Lorenzo Javier.
Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid y Máster en IoT por la Universidad Complutense de Madrid. Ejerce como Consultor IT construyendo soluciones digitales de Business Intelligence, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Apasionado de la computación y la programación, cuenta con experiencia en tecnologías Cloud y Smart Cities, así como en el desarrollo de Software.
Real Campos, Sergio.
Doctor “cum laude” en Ciencias del Seguro por la UPSA, premio extraordinario de Doctorado en la UPSA, licenciado en Ciencias Actuariales y en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad Complutense, Máster en Perfeccionamiento de Gestión Directiva por la Universidad de Alcalá de Henares.
Cuenta con una extensa formación especializada en materia actuarial llegando a realizar labores docentes en diferentes Universidades y Masters en España. Tiene una dilatada trayectoria de más de 25 años en el sector asegurador, donde he desempeñado diversas competencias en puestos de responsabilidad relacionadas con la función actuarial en los ramos de Vida, No vida y Decesos respectivamente.
Oliver Barroso, Julián Carlos.
Licenciado en CCEE y Actuario de Seguros, su trayectoria profesional se ha basado en tres pilares: el ejercicio profesional en la empresa, la docencia en el área cuantitativa y el servicio a la profesión actuarial en el colegio profesional. En el ejercicio profesional ha trabajado como actuario interno y externo de empresas de seguros en España y en los Países Bajos realizando el cálculo de tarifas y de provisiones y desarrollando aplicaciones informáticas para la automatización de esos cálculos. Desde hace más de veinticinco años es socio de una consultora actuarial dedicada a asesorar a empresas de seguros en los ámbitos actuarial, informático, de Solvencia II y recientemente en NIIF-17.
Paz Cobo, Sonia de.
Doctora en CCEE por la UCM, licenciada en CCEE por la UAM. Es fundadora y Directora General de la Statpro 2000 Clima, consultora especializada en la aplicación de las técnicas de data science para la extracción de valor de los datos y la toma de decisiones basadas en ellos. Sus líneas de investigación se desarrollan en la aplicación de métodos cuantitativos a las ciencias sociales, con especial interés en el género, los mayores, las personas y colectivos en riesgo de exclusión.
Queralt Sánchez de las Matas, Ricardo
Doctor en Economía Cuantitativa por la UAM, Máster en Hacienda Pública por el IEF y profesor de métodos cuantitativos desde el año 1990. Ha impartido clases en la Universidad Autónoma de Madrid, en la Universidad Francisco de Vitoria y en la Universidad Europea de Madrid; actualmente ejerce en el Colegio Universitario de Estudios Financieros CUNEF donde imparte asignaturas en grado y postgrado donde co-dirige en la actualidad el máster de data science para finanzas. En la actualidad es miembro del Registro de Economistas Forenses, del Instituto Español de Analistas Financieros, del Registro de Expertos en Contabilidad e Información Financiera y del Instituto de Estudios Económicos y Sociales Francisco de Vitoria. Su carrera profesional fuera de la docencia y la investigación siempre la ha enfocado a la aplicación de métodos cuantitativos a la empresa, sobresaliendo en la elaboración de modelos econométricos y de predicción, tanto en el campo de la economía, de las finanzas, de la salud y del deporte, actuando habitualmente como perito en el ámbito judicial en asuntos laborales, mercantiles y civiles, y arbitrajes internacionales. Su prestigio profesional le llevó a ser nombrado Miembro del Comité Consultivo de Protección al Inversor e Intermediarios (Investor Protection and Intermediaries Standing Committee) del ESMA (European Securities and Markets Authority), y en la actualidad a ser nombrado Asesor No Gubernamental. Es coautor de Alquimia. Cómo los datos se están transformando en oro (Ed. Deusto, 2019)
Rozas Rodríguez, Carlos Wolfram.
Economista cuantitativo, su misión actual en IBM es la venta de soluciones industriales en la industria de Energy & Utilities, Chemicals & Petroleum. Es responsable de que el mercado comprenda las soluciones de IBM y su propuesta de valor. Estas soluciones industriales están basadas en plataformas que activan tecnologías exponenciales como Big Data, IoT, Cloud, Machine-Deep-Reinforcement Learning, Blockchain o Quantum Computing.
Sánchez Santidrián, Fernando.
Licenciado en CC. Económicas y Empresariales por la Universidad de Valladolid, Máster en Banca y Finanzas, Máster Executive n Finanzas Cuantitativas, FRM y CAIA. Cuenta con 21 años de experiencia profesional enfocado en el campo de finanzas. Actualmente desempeña su actividad profesional como director de inversiones alternativas en Caixabank AM, entidad en la que lleva desarrollando su carrera profesional desde el año 2007. Anteriormente ha ejercido su actividad profesional en el área de control de riesgos de mercado en BBVA AM y mesa de trading de crédito en Banesto.
Sarabia, José María
Catedrático de Métodos Cuantitativos, Universidad de Cantabria desde 2001 y Catedrático de Estadística e IO, Universidad Complutense de Madrid desde 2000. Es Académico Correspondiente de la Real Academia de Ciencias Económicas y Financieras RACEF, 2018. Posee seis sexenios, cinco de investigación y uno de transferencia.
Presidente del Comité de Ciencias Económicas y Empresariales de la Comisión Nacional Evaluadora de la Actividad Investigadora CNEAI, 2017-2018.
Ha publicado más de 180 artículos de investigación en revistas científicas, entre las que destacan: Journal of Econometrics, Journal of the American Statistical Association, Statistical Science, Insurance Mathematics and Economics, Journal of Risk and Insurance, Social Choice and Welfare, Journal of Economic Inequality, Econometric Reviews, Journal of Multivariate Analysis.
Premio Internacional de Investigación Julio Castelo Matrán – Fundación Mapfre (2008) y Premio de Investigación Consejo Social de la Universidad de Cantabria (2011). Profesor visitante de la LSE, Imperial College y del ICMA University of Reading, UK.
Valverde Castilla, Gabriel Antonio.
Gabriel Valverde obtuvo sus títulos de Licenciado en Matemáticas y Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadística con honores por la Universidad de Extremadura. Estudios que completó con el Máster en Ingeniería Matemática por la Universidad Complutense de Madrid en 2014, donde disfrutó de una beca de colaboración concedida por el Ministerio de Educación sobre «Aplicación de Metodología Big Data en Investigación Operativa». Ha trabajado como Big Data Program Lead, Lead Data Scientist y Machine Learning Scientist in. Ha compaginado su vida laboral, con sus estudios de doctorado en IMEIO, participando en distintos proyectos de investigación, con distintas publicaciones, siendo galardonado con un Accesit en el PhDay de la UCM en Ciencias Matemáticas. Con experiencia docente en Deep Learning y Big Data, actualmente trabaja como investigador para la Universidad Politécnica de Madrid en proyectos de aplicación de Machine Learning en Repsol, trabajo que compagina con su labor docente como colaborador en CUNEF y como profesor asociado en la Facultad de Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid.
Vidal Mata, Alejandro.
Científico de datos y estratega de inteligencia artificial. Actualmente trabaja en el departamento de Innovación de Bankia donde ayuda a diseñar el portfolio de productos de datos y participa en la creación de capacidades cognitivas de lenguaje natural y visión por ordenador. Adicionalmente, dirige las iniciativas para crear la plataforma tecnológica para el despliegue y productivización de modelos. Previamente fue Data Scientist en BBVA Data Analytics dónde desarrollo múltiples proyectos desde cobros hasta asistentes financieros. Apasionado de la intersección entre diseño, datos y estrategia es profesor colaborador en CUNEF en el Máster en Data Science para Finanzas.
Zanón Pérez, Juan Manuel.
Directivo, experto en Gestión Comercial y de Clientes, Multicanalidad e Inteligencia Comercial, con una sólida experiencia ayudando a las empresas a construir, desarrollar y gestionar los diferentes sistemas de Cliente (CRM). Graduado en Northeastern University (Boston – USA) como Master of Arts (Money & Banking) y Licenciado en Ciencias Económicas por la Universidad de la Laguna (Tenerife – España). Ha sido director de CRM en Bankinter durante 10 años, siendo responsable de la generación de todas las acciones comerciales en todos los segmentos y canales, así como de la generación de los modelos descriptivos y predictivos. Durante ese tiempo tuvo la oportunidad de representar al banco en varios eventos nacionales e internacionales. Los últimos 10 años los ha dedicado a la consultoría en distintos proyectos nacionales e internacionales con distintas compañías.
CUNEF tiene una estrecha y activa relación con el entorno empresarial y profesional. El Departamento de Carreras Profesionales gestiona activamente los programas de prácticas empresariales[1], las ofertas de empleo, así como la organización de seminarios y actividades complementarias, cuyo principal objetivo es dotar a los estudiantes de CUNEF de todas las herramientas y habilidades necesarias, así como de las mejores oportunidades posibles, para facilitar su incorporación al primer empleo y potenciar su futuro desarrollo profesional.
Los estudiantes de CUNEF tienen la opción de participar, entre otras, en alguna de las siguientes actividades de orientación profesional:
[1] Las prácticas profesionales (150 horas como mínimo) se realizan, preferentemente, en empresas o instituciones con las que se haya firmado el correspondiente convenio de cooperación educativa. Para su realización CUNEF dispone de una amplia relación de convenios de cooperación educativa con instituciones, despachos, entidades y empresas de diferentes sectores industriales. En todo caso, dónde se realizan las prácticas depende de los convenios que se encuentran vigentes en cada momento así como de las convocatorias realizadas por las empresas e instituciones colaboradoras. Así como de los criterios establecidos en los procesos de selección por cada despacho, empresa, o institución en cada momento. CUNEF no decide quién y a dónde, sino que son los despachos, empresas o instituciones los que lo hacen. Por tanto, la responsabilidad de la consecución de la empresa o institución en la que los alumnos realizan las prácticas recae en ellos. Eso sí con el apoyo y asesoramiento activo de CUNEF. Eventualmente, los alumnos podrán solicitar la convalidación de la asignatura de prácticas en el caso de acreditar experiencia profesional, o prácticas profesionales, realizadas previamente.
El día a día de las actividades docentes se complementa, durante el año del máster, con otra serie de actividades que contribuyen a que los participantes puedan ampliar conocimientos, fortalecer su orientación profesional, experimentar sobre el terreno del ejercicio profesional o pulsar, de primera mano, iniciativas y propuestas desarrolladas por los principales expertos en el ejercicio profesional de las finanzas. El Máster Universitario en Instituciones y Mercados Financieros incluye, entre otras, las siguientes actividades complementarias:
*Los horarios podrán sufrir modificaciones durante todo el curso lectivo en función de la evolución de la alerta sanitaria en España por el COVID-19.
*La información reflejada en esta sección, relativa a los horarios del curso académico 2020-2021, es de carácter informativo/orientativo. Por lo que la planificación reflejada en estos documentos es susceptible de cambios y puede que no esté actualizada en el momento de la consulta. Los horarios oficiales podrán ser consultados por los alumnos matriculados en CUNEF accediendo en el Portal de Servicios con las credenciales facilitadas.
El SIGC persigue conocer con detalle el desarrollo de los títulos. Anualmente se acometen actuaciones que persiguen potenciar las fortalezas del título y la institución, identificar y minimizar las áreas de mejora y garantizar que se produce un correcto desarrollo de lo propuesto en el plan de estudios del título. Así como una correcta interacción con todos los grupos de interés implicados en el desarrollo del título para mejorar los estándares de calidad y de satisfacción con la titulación.
Año de implantación: 2016
Comisión de Calidad de Máster
| Comisión de Calidad de Postgrado | Categoría |
| Luis Díaz Marcos | Director de Postgrado y Presidente de la Comisión |
| Alfredo Jiménez Fernández | Representante del PDI (MUIMF) |
| Guillermo Velasco | Representante del PDI (MUDB-MUAPA) |
| Ricardo Queralt | Representante del PDI (MDS) |
| Juan Domínguez Jiménez | Representante PDI (MUIMF) |
| Javier Sánchez Hernández | Representante del PAS. Secretario de la Comisión |
| Faustino Miranda | Representante del PAS |
| Antonio Labarra Calleja | Representante Estudiantes (MUIMF) |
| Patricia Ciruelos Lara | Representante Estudiantes (MUAPA) |
| René Castro de la Fuente | Representante Estudiantes (MUDB) |
| Elisa Valiente Rodríguez | Representante Estudiantes (MDSF) |
| Marcos Fernández | Representante Egresados (MUIMF) |
| Beatriz del Barrio Pérez | Representante Egresados (MUAPA) |
| Álvaro Minaya Ibarra | Representante Egresados (MUDB) |
| Patricia Castán Agustín | Representante Egresados (MDSF) |
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