DIPLOMADO EN CIENCIA DE DATOS APLICADA A LAS FINANZAS CORPORATIVAS 1.ª VERSIÓN

El propósito del programa es el desarrollar competencias en los participantes para que estos puedan realizar la gestión de bases de datos y analítica predictiva mediante modelos y técnicas de Machine Learning y Deep Learning en el campo de finanzas corporativas. Con un alcance de aplicación de conceptos y herramientas de la ciencia de datos, minería de datos y visualización mediante el uso de lenguaje de programación de R, Python y softwares como STATA y Power BI, entre otros. Todo esto en el marco de una conducta apegada a normas legales, principios éticos y valores humanos para un exitoso desempeño del profesional en área de la ciencia de datos y la analítica predictiva.

El Diplomado en Ciencia de Datos Aplicado a Finanzas Corporativas de la UMSS capacita en el uso de Stata, Python, R-Studio, Machine Learning y Power BI para, riesgo crediticio, análisis financiero predictivo y visualización de datos. Combina herramientas técnicas con aplicaciones prácticas en el contexto boliviano. Dirigido a profesionales financieros y analistas que buscan optimizar decisiones desarrollando competencias clave para liderar la transformación digital en el sector corporativo y financiero de Bolivia.

El presente programa de Diplomado comprende cinco módulos, los mismos, serán impartidos en un total de 800 horas, cuyas sesiones suman un total de 240 horas virtuales  y 560 horas no presenciales de las cuales 100 son destinadas a la elaboración de un trabajo final de integración de acuerdo con el reglamento.

Módulo 1: Análisis de datos para finanzas con STATA

Inicia con los fundamentos de estadística descriptiva, estadística inferencial y análisis de varianza. Posteriormente se desarrolla herramientas para la exploración de datos en encuestas de hogares con STATA, además de modelos de elección discreta para el análisis de riesgo de crédito (logit y probit). Finalmente, se aborda modelos multinomiales y de datos de panel con el software indicado.

Módulo 2: Programación y ciencias de datos para finanzas con Python

Inicia con una introducción a funciones condiciones y visualización de datos con Python. Posteriormente se desarrolla herramientas de valoración de instrumentos financieros, opciones reales y optimización de carteras de inversión. Finalmente, se aborda los modelos de Markowitz y el modelo CAPM, además de realizar una introducción a los modelos Machine Learning.

Módulo 3: Análisis de datos para finanzas con R-Studio

Inicia con una introducción al conocimiento de objetos, funciones y lectura de datos con R-Studio. Posteriormente se desarrolla técnicas de análisis multivariante y análisis de componentes principales. Finalmente, se aborda los modelos de series de tiempo univariadas para pronóstico financieros, modelos de Vectores Autorregresivos (VAR) y modelos de Corrección de Error con cointegración (VEC) para finanzas.

Módulo 4: Machine Learning y Deep Learning aplicado a las finanzas

Inicia con una introducción a la ciencia de datos y aplicación de casos en el área económico – financiero, modelos Machine Learning de aprendizaje supervisado para regresión y modelos Machine Learning de aprendizaje supervisado para clasificación. Posteriormente, se realiza una introducción a modelos Deep learning y modelos de redes neuronales artificiales profundas. Finalmente, se aborda modelos de redes neuronales profundas y estructuras de redes neuronales tipo LSTM.

Módulo 5: Presentación de datos con POWER BI

Inicia con una introducción a interfases, áreas de trabajo, importación y transformación de datos financieros con Power BI. Posteriormente, se realiza el diseño de reportes y Dashboards financieros, segmentación, análisis multidimensional de datos financieros y análisis de rentabilidad de productos y clientes. Finalmente, se realizan pronósticos y presupuestos financieros.

Trabajo final de Integración

Los participantes realizarán la presentación de sus trabajos finales correspondientes.

4500 Bs, 5 cuotas de 900 Bs. (10% de descuento por pago al contado).

Para la admisión en este programa de diplomado se debe poseer diploma académico de licenciatura. Excepcionalmente se puede admitir a los estudiantes que han concluido sus estudios de licenciatura, condicionados a la presentación de su diploma académico de licenciatura, antes de la conclusión del programa.

Para optar a este diplomado, el estudiante deberá cumplir con los siguientes requisitos:

• Licenciados:
• Proporciona una fotocopia de tu diploma académico.
• Técnicos Superiores:
• Si tu título es de una institución particular, presenta una fotocopia del título en provisión nacional.
• Si tu formación es de una institución estatal, entrega una fotocopia de tu diploma académico.
• Egresados de Pregrado:
• Entrega de kardex de notas (con plan de estudios concluido).
• Presenta una carta de compromiso donde confirmes que entregarás una fotocopia de  tu diploma académico una vez lo hayas obtenido. Además, indica que comprendes que no podrás obtener tu certificado de diplomado hasta que se presente dicho documento.

Documentos generales requeridos para todos los casos:

• Formulario de inscripción debidamente completado, el formulario le solicitará subir un documento PDF, este debe contener los documentos solicitados líneas arriba, de acuerdo a su grado académico y su Cedula de Identidad escaneada.
• Compromiso de estudios.
• Currículum vitae no documentado.
• Fotocopia de tu Carnet de Identidad.

Con todos estos documentos, puedes proceder con el proceso de inscripción en este formulario HAGA CLICK AQUÍ:

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