Big Data, Algoritmos y Finanzas Digitales, las nuevas especializaciones de la Maestría en Finanzas para 2019

La Maestría en Finanzas de la Universidad de San Andrés anuncia la creación de una nueva rama de especialización: Big Data, Algoritmos y Finanzas Digitales.


Los conceptos involucrados se centran en lo siguiente:
 
Data Mining & Analytics: Dentro de las organizaciones coexisten gran cantidad de datos. Sin embargo, pocos de ellos se convierten en información y, menos aún, en conocimiento. El mantener registro de las acciones, decisiones y resultados obtenidos no es suficiente si estos no se analizan correctamente para convertirse en un activo dentro de la compañía. El objetivo de la materia es realizar un recorrido sobre el ciclo de vida de los datos, introduciendo procesos y herramientas que logran potenciar el valor de estos obteniendo una ventaja competitiva a la hora de la toma de decisiones. Durante el curso se verán cuestiones básicas de datos como su origen, tipos de almacenamiento, desafíos de integración y procesamiento y métodos de análisis.
Temas a desarrollar:
  • Datos: cómo se originan y su vida útil dentro de las organizaciones,
  • Métodos de obtención y almacenamiento informático: motores de base de dato, cloud computing, IoT, entre otros,
  • Estrategias de integración de información heterogénea: desafíos y procesos para tener una vista integrada de la información de la organización,
  • Extracción de conocimiento: procesos y estrategias para generar valor extra a partir de los datos disponibles.
 
Data Science aplicado a Finanzas: La ciencia moderna que hoy permite gestionar, analizar y capitalizar datos se denomina Data Science. Combina el análisis estadístico, la tecnología informática, la sociología, la economía, y varias otras, en la aplicación de nuevos paradigmas. Diversos estudios muestran que quienes puedan integrar estas habilidades como Data Scientists, son hoy la profesión mejor paga de cualquier mercado. Dentro del amplio espectro de Data Science, se encuentran además muchas prácticas y técnicas específicas, ampliamente difundidas en los mercados. Entre las más conocidas se encuentran Big Data, Social Network Analysis, Business Intelligence, Machine Learning, Artificial Intelligence, y varias otras. El objetivo de esta materia es presentar a los alumnos todas estas herramientas en el contexto de los nuevos paradigmas que propone Data Science para los negocios, la educación, la economía y hasta para la organización política de cualquier sociedad moderna. En las clases abordaremos literatura de frontera, con ejemplos aplicados y casos concretos de éxito. No son necesarios conocimientos previos de programación, ni de estadística avanzada. EL objetivo de la materia es dotar a los alumnos de un conocimiento acabado de la aplicación de todas las herramientas relevantes, que idealmente les permita luego profundizar en aquellas que elijan, pero conociendo ampliamente la interacción entre todos los elementos constitutivos de Data Science.
Temas a desarrollar:
  • Introducción a los conceptos centrales de Big Data,
  • Data Science; Data Points; Datafication; Redes Distribuidas,
  • Las 4 Vs de Big Data,
  • Big Data Aplicado: Business Intelligence,
  • Machine Learning: Conceptos, Herramientas, Aplicaciones,
  • Inteligencia Artificial: Conceptos, Herramientas, Aplicaciones,
  • Social Network Analysis: Conceptos, Herramientas, Aplicaciones,
  • Big data Modeling: Comparación con Modelos tradicionales. Ventajas y Aplicaciones o Segmentación Supervisada y No Supervisada: Aplicaciones,
  • Ejemplos exitosos de Aplicación.
 
Big Data & Machine Learning para Finanzas: El futuro de las organizaciones depende de cómo maneja la información que tiene disponible. En particular, en el mundo de las finanzas, la búsqueda de patrones es fundamental. Tendencias bursátiles, comportamientos sociales, comportamientos empresariales, son algunos de los estímulos que hay que comprender a la hora de definir estrategias financieras. Sin embargo, la gran cantidad de información generada a diario hace que sea físicamente imposible manejarla con métodos tradicionales. Los sistemas de Inteligencia Artificial montados sobre software de manejo de Grandes Volúmenes de Datos, hacen posible la detección de patrones de conducta de organizaciones y personas. El objetivo del curso es dar nociones básicas sobre las capacidades actuales de la tecnología para extraer inteligencia de grandes volúmenes de datos presentados en formatos heterogéneos y desestructurados.
Temas a desarrollar:
  • Ciclo de la información: dato – información – conocimiento,
  • Almacenamiento de datos: fuentes de datos estructuradas y no estructuradas,
  • Sistemas de datos distribuidos: conexiones y heterogeneidad,
  • Big data: conceptos y tecnologías,
  • Inteligencia Artificial: ¿qué es y qué se puede hacer con ella?
 
Fintech, Blockchain, Cryptocurrencies y Contratos Inteligentes: Estamos viviendo uno de los cambios culturales más rápidos y generalizados que hemos experimentado quizás en toda la historia. Nuestra forma y plataformas de comunicación ha cambiado rápidamente, así como nuestras plataformas de entretenimiento, de información, música, y varias mas. El mundo ha cambiado rápidamente hacia una estructura de “Plataformas” que centralizan nuestra actividad: Así, Google nos informa, Amazon nos vende, Netflix nos entretiene, Spotify nos da la música, sólo por dar los mayores ejemplos. Sin embargo, para las finanzas personales, esto todavía sigue en un viejo paradigma. Es evidente que el cambio se dará en línea con las demás actividades. En este universo, las Fintechs, las Criptomonedas, Los AlgoTraders, los Advise Bots, en un marco de aplicación de técnicas de Big Data, incluyendo Inteligencia Artificial, Machine Learning y explotación de Social Networks, conviven aún con la banca tradicional. Este ecosistema es una evolución permanente, y promete presentar grandes cambios, beneficios, y riesgos para todos los participantes de cualquier mercado financiero, incluyendo a los usuarios simples del sistema financiero, tales como particulares y empresas que necesitan canales de ahorro y financiación. En esta materia abordamos las estructuras tradicionales de los Mercados Financieros, y todas las variantes de cambios a los que están expuestos, así como todos las ventajas y riesgos que ofrecen todas las nuevas tecnologías emergentes. Todo ello dentro de una perspectiva interna, y no como meros espectadores, ya que estos cambios son una realidad aplicada, y no posibles escenarios teóricos. En las clases analizaremos casos concretos de aplicación de medidas de Bancarización, de mercados directos de Fintechs, y de Criptomonedas. Abordaremos también desde un marco conceptual la lógica de estos desarrollos. Los alumnos contarán con un marco teórico conceptual, el aporte de literatura de frontera, y una serie de casos aplicados que les permitirán abordar esta temática de una forma introductoria, pero profundizando en aspectos concretamente aplicables en el mercado financiero local y actual.
Temas a desarrollar:
  • Introducción al Sistema Financiero Argentino y Global,
  • Definiciones: Fintechs, Crypto, Big Data,
  • Mercados Financieros Formales vs Nuevos,
  • Bancarización y Penetración Financiera y Tecnológica,
  • Regulación Financiera, Apalancamiento y Barreras de Entrada,
  • Blockchain y el Nuevo Paradigma,
  • Casos aplicados de cripto-activos: Usos,
  • Casos Aplicados de Fintechs y TechFins,
  • Discusión de posibles aplicaciones a generarse. Orientación al caso del Paper requerido.
 
Modelos Financieros en MATLAB: El curso ha sido diseñado a los efectos de proporcionar a los participantes fundamentos avanzados en valuación de derivados de equities, bonos y productos estructurados con un alto sesgo algorítmico. El énfasis del mismo se centra en un desarrollo teórico con alto contenido cuantitativo. Se introducen técnicas de securitización con utilización de simulaciones. Se analizan derivados de equities y tasas de interés en el contexto de modelos standard de valuación de bonos. Se hace un uso muy intensivo en la construcción de modelos en Excel, Visual Basic y Matlab, que replican los modelos teóricos discutidos durante el curso. El curso tendrá diez Problem Sets a los efectos de que los alumnos puedan aplicar los distintos conceptos desarrollados en el curso.
 
Simulación de Escenarios: Desarrollar habilidades cuantitativas, introduciendo al alumno al método de casos de estudio. El alumno será capaz de predecir lo que sucederá en un sistema real (empresa u organización) cuando se realicen determinados cambios bajo determinadas condiciones, permitiéndole un adecuado soporte al proceso de toma de decisiones. El alumno estará capacitado para hacer uso de diferentes programas y algoritmos de simulación que le permitan tomar decisiones eficientes en su vida profesional. El alumno desarrollará habilidades para analizar, predecir y aprovechar las oportunidades del mercado mediante la aplicación de modelos de simulación y análisis financiero.
 
Esto se da en el marco del ingreso a la Universidad de Germán Fermo. Ph.D. in Economics, UCLA. Quiém actualmente se desempeña como Director de MacroFinance y Head of Strategy, IEB. Posee una extensa carrera profesional en mercados financieros. Desde 2013 a 2016 se desempeñó como Gerente Financiero de Ribera Desarrollos S.A. sociedad administradora de AlRio, uno de los emprendimientos inmobiliarios más importantes del país. Desde 2007 a 2011 se desempeñó como trader de credit default swaps, opciones de monedas y derivados de tasas de interés en mercados emergentes y del G10 con sede en Ginebra (Suiza), trabajando primero para Cargill y luego para Trafigura Beheer. Anteriormente fue Portfolio Manager y Estratega-Macro para el Fondo Criteria Latino dedicado al posicionamiento en bonos de mercados emergentes. También se desempeñó como Estratega-Macro y de Fixed Income del Grupo Siembra perteneciente a Citigroup, con sede en Buenos Aires. Previamente trabajó para Ernst & Young en el sector de productos estructurados con sede en New York. En lo académico, actualmente es profesor en diversos programas de posgrado.
 
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Miércoles, Diciembre 26, 2018