MSc en tecnología financiera y ciencia de datos
Con el respaldo de ensIIE, una prestigiosa escuela de ingeniería especializada en matemáticas aplicadas e informática, esta maestría ofrece un enfoque interdisciplinario único que combina finanzas cuantitativas, inteligencia artificial, blockchain e informática de vanguardia.
Objetivos de formación
El objetivo es formar expertos capaces de cerrar la brecha entre los modelos financieros tradicionales y las tecnologías de vanguardia. Los graduados dominarán:
Fundamentos matemáticos y estadísticos (probabilidad, procesos estocásticos).
Integración tecnológica avanzada (AI/Machine Learning, Blockchain, Cloud Computing).
Desarrollo de algoritmos y trading de alta frecuencia.
Gestión de riesgos y regulación financiera (RegTech).
Público interesado y requisitos previos
Perfiles buscados
Esta formación está dirigida principalmente a graduados STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Matemáticas) que deseen avanzar hacia FinTech.
Prerrequisitos académicos
Diploma: Tener al menos una licenciatura (License o Bac +3) en Matemáticas, Estadística, Informática, Economía o Finanzas Cuantitativas10101010.
Habilidades técnicas: Base sólida en matemáticas (probabilidad/estadística) y programación (Python, R, C o Java).
Nivel de idioma: Se requiere un nivel mínimo de inglés B2 (certificado por IELTS 6.5, TOEFL iBT 90, TOEIC 850 o equivalente).
Nota: Es posible una exención para el 20% de los candidatos con experiencia profesional significativa (> 2 años) o motivación excepcional.
Programa de formación
La formación tiene una duración de 4 semestres, incluidos 95 ECTS de cursos, una pasantía (15 ECTS) y una tesis de maestría (15 ECTS).
Estructura de lecciones
Semestre 1 (Core): Procesos estocásticos, Análisis de datos, Programación avanzada (C++), Investigación de operaciones, Análisis funcional.
Semestre 2: Modelamiento estadístico, Big Data, Machine Learning, Instrumentos financieros, Cálculo estocástico e inicio de opciones.
Semestre 3: Riesgos financieros, IA confiable, TI ecológica y especialización profunda.
Semestre 4: Un curso electivo (Blockchain, Criptomercados o Baja Latencia) seguido de la pasantía y la tesis.
Caminos de especialización
A partir del semestre 2, los estudiantes pueden elegir entre tres cursos o optativas mixtas:
PMF: Probabilidad y Finanzas Matemáticas.
SDS: Estadística y Ciencia de Datos.
ORQ: Investigación de Operaciones y Computación Cuántica.
Prácticas y Tesis de Maestría
El último semestre (a partir de abril) se dedica a unas prácticas profesionales obligatorias de al menos 4 meses en una empresa o centro de investigación. Paralelamente, el estudiante prepara una tesis de maestría bajo la supervisión de un tutor académico, cuya defensa está prevista para septiembre.
Oportunidades profesionales
Los titulados ocupan puestos híbridos de alto valor añadido:
Ingeniero FinTech / Desarrollador Blockchain.
Data Scientist especializado en finanzas.
Quant (Analista Cuantitativo).
Especialista en IA y Machine Learning financiero.
Gestor de riesgos tecnológicos.
Calendario y registro
La admisión está en archivo a través de un portal en línea, seguido de una entrevista con el jurado.
Sesión | Fecha límite de solicitud | Entrevistas | Resultados finales
Ronda 1 | 30 de marzo | 20-25 de abril | 30 de abril
Ronda 2 | 30 de abril | 20-25 de mayo | 30 de mayo
Ronda 3 | 30 de mayo | 20-25 de junio | 30 de junio
Ronda 4 | 30 de junio | 20-25 de julio | 30 de julio
Apertura de postulaciones: enero de 2026.
Regreso a clases: septiembre.
Matrícula
Formación inicial (fuera de la UE): 4.750,00 €/año
Formación inicial (UE): 6.750 €/año
Formación continua (sin IVA): 6.000,00 €/año
Diploma obtenido:
Al finalizar la formación, los estudiantes que hayan validado todos los módulos y defendido con éxito su tesis obtienen el título de Master of Science (MSc) Financial Technology and Data Science, un diploma acreditado por la Conferencia de Grandes Écoles (CGE), correspondiente a 125 créditos ECTS.