Cada vez oímos hablar más sobre el aprendizaje automático (machine learning) en diversos medios, pero ¿qué es exactamente y por qué es tan importante? Pues básicamente, es una rama de la inteligencia artificial (IA) que estudia cómo lograr que las computadoras aprendan por sí solas y tomen decisiones de forma automatizada en función de los datos que tienen a su disposición. Sus posibles aplicaciones son muy diversas y, gracias a los avances de los últimos años, el aprendizaje automático ha llegado, por fin, al mundo de la empresa. Poco a poco, se está introduciendo en prácticamente todos los sectores, incluyendo el financiero, generando una urgente necesidad de profesionales especializados en este campo.
En el artículo “Machine Learning o aprendizaje automático, una profesión de futuro” mostrábamos algunos de los principales cursos disponibles para formarse en aprendizaje automático en general. En este artículo encontrarás cómo formarte en aprendizaje automático aplicado al sector de las finanzas.
Por qué te debería interesar esta formación
Como ya hemos mencionado, las posibles aplicaciones del aprendizaje automático en el sector financiero son muy amplias. Tanto los bancos tradicionales como las nuevas empresas fintech están utilizando ya la inteligencia artificial y, más concretamente, tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Desde aplicaciones de banca personal capaces de aprender para adaptarse poco a poco a las preferencias del cliente y sus necesidades en cada momento, a herramientas que detectan de forma automática el fraude en los pagos con tarjetas de crédito, agentes de seguros virtuales que seleccionan los seguros más adecuados para los clientes e, incluso, fondos de inversión que utilizan robots asesores, en lugar de humanos, para decidir en qué es mejor invertir en cada momento.
Puedes ver un listado más completo de sus posibles aplicaciones en nuestro artículo «La inteligencia artificial en los bancos y en el sector financiero«.
Dónde formarte
Hay que señalar que no ha sido nada fácil encontrar formación en este campo. Como ya vimos en el artículo “Las Fintech en la universidad”, las instituciones académicas, en la mayoría de los casos, suelen tardar en adaptarse a los nuevos tiempos y, desde que surge una nueva necesidad en el mercado laboral hasta que las universidades se deciden, finalmente, a incorporarlas en sus programas pueden llegar a pasar unos cuantos años. En lo que respecta a la aplicación del aprendizaje automático al sector financiero, apenas hemos podido encontrar alguna asignatura en un número muy reducido de másteres especializados.
Por otra parte, en los últimos años, han surgido toda una serie de plataformas de cursos en Internet (Udacity, Coursera, Edx…) que, además de abaratar la formación, suelen incluir en sus catálogos cursos de temas novedosos e innovadores. Sin embargo, en este campo tan especializado en cuestión, su oferta es incluso más reducida que las de las universidades. De todas las plataformas de cursos disponibles en Internet, solo Udacity ofrece un curso especializado en aprendizaje automático aplicado al sector financiero:
El curso de Udacity
“Machine Learning for Trading”, un curso de nivel intermedio (según la clasificación de la plataforma) y una duración estimada de unos 4 meses, ofrecido de forma gratuita por GeorgiaTech.
El objetivo del curso es mostrar a los estudiantes los diversos desafíos que plantea la implementación, en el mundo real, de las estrategias comerciales basadas en aprendizaje automático, incluyendo las diferentes etapas algorítmicas, desde la recopilación de información a las órdenes de mercado. La atención se centra en cómo aplicar enfoques de aprendizaje automático probabilístico a la toma de decisiones comerciales. A lo largo del curso, se tratan métodos estadísticos como la regresión lineal, los árboles de regresión y KNN; y cómo aplicarlos a situaciones reales de negociación de valores.
Los contenidos del curso se corresponden con los de la asignatura “CS 7646: Machine Learning for Trading” que forma parte del programa de máster “Master of Science in Quantitative and Computational Finance” del Instituto Tecnológico de Georgia (GeorgiaTech).
Otras Universidades que ofrecen «algo» de formación en este campo
Cada vez hay más universidades en todo el mundo que ofrecen algún tipo de máster en ingeniería financiera, un campo multidisciplinar que combina conocimientos de teoría financiera con métodos de ingeniería, herramientas matemáticas y conocimientos de programación. Sin embargo, tras analizar los diversos programas de un amplio listado de estos másteres, apenas hemos encontrado unas cuantas que se hayan decidido a incluir el aprendizaje automático entre sus asignaturas. Son las siguientes:
- Universidad de Delaware – “CISC 849 – Applications in Financial Technology («Fintech»)”: Se trata de un curso especializado en Fintech, en el que se estudian diversas tecnologías de actualidad en el sector, como los pagos P2P, la ciberseguridad o las nuevas tecnologías aplicadas a la gestión de riesgos. La asignatura incluye un tema sobre aprendizaje automático y análisis predictivo aplicados al sector fintech.
- Universidad de Columbia – “IEORE4525 Machine Learning for OR & FE”: Asignatura de postgrado de nivel avanzado que se imparte dentro del máster “Master of Science in Financial Engineering” y en la que se estudia la aplicación del aprendizaje automático a la investigación de operaciones (OR) y la ingeniería financiera (FE).
El máster también cuenta con otras dos asignaturas muy interesantes para el sector de las tecnoogías financieras: «IEORE4725 Big Data in Finance» y «IEORE4733 Algorithmic Trading».
- Universidad Carnegie Mellon – “Statistical and Machine Learning I” y “Statistical and Machine Learning II”: Su programa de máster “Master of Science in Computacional Finance” incluye dos asignaturas, una introductoria y otra avanzada, sobre el aprendizaje automático.
- Universidad de Illinois – “IE 598 Neural Networks & Deep Learning”: El programa de máster “Master of Science in Financial Engineering” de la Universidad de Illinois incluye una asignatura sobre redes neuronales y aprendizaje profundo.
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