{"id":1035,"date":"2024-07-08T08:54:12","date_gmt":"2024-07-08T08:54:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ub.edu\/ai\/?page_id=1035"},"modified":"2025-12-04T12:22:37","modified_gmt":"2025-12-04T12:22:37","slug":"plan-de-estudios","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ub.edu\/ai\/plan-de-estudios\/","title":{"rendered":"Plan de estudios"},"content":{"rendered":"\n \n
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Plan de estudio
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\n Aspectos destacados
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A lo largo del M\u00e1ster se celebrar\u00e1n en la Facultad de Econom\u00eda y Empresa de la Universidad de Barcelona las clases en formato online y presencial. El M\u00e1ster es presencial, pero permite una gran flexibilidad para poder hacerse en formato semipresencial y online. El plan de estudios est\u00e1 enfocado para que el alumno, desde una vertiente innovadora, profundice y reflexione sobre los diferentes aspectos del mundo financiero y de la IA. Asimismo, la direcci\u00f3n de M\u00e1ster reforzar\u00e1 algunas materias con seminarios y conferencias dentro del marco del M\u00e1ster. Y, tambi\u00e9n se realizar\u00e1n visitas en Tech Barcelona, GVC Gaesco y en los diferentes eventos de la ciudad como el 4YFN o el MWC. 
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El M\u00e1ster tambi\u00e9n enfatiza la importancia de las \"soft skills\" como la comunicaci\u00f3n efectiva, el trabajo en equipo, la resoluci\u00f3n de problemas y la gesti\u00f3n del tiempo, fundamentales en el entorno laboral. Estas habilidades brindan a los estudiantes una ventaja competitiva tanto en sus estudios como en sus carreras profesionales. Desde un enfoque acad\u00e9mico, el M\u00e1ster ofrece un planteamiento \u00fanico en Espa\u00f1a, integrando los fundamentos de la inteligencia artificial con aplicaciones pr\u00e1cticas en diversas industrias. La primera parte del programa establece los conceptos b\u00e1sicos y avanzados de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico; la segunda se centra en la aplicaci\u00f3n de estas tecnolog\u00edas en \u00e1reas espec\u00edficas como el procesamiento del lenguaje natural, la visi\u00f3n por computador y el deep learning, complement\u00e1ndose con herramientas avanzadas y plataformas l\u00edderes en la industria. Este m\u00e1ster es especialmente relevante en el contexto de la transformaci\u00f3n digital, dada su concentraci\u00f3n en tecnolog\u00edas emergentes y su compromiso con la formaci\u00f3n de profesionales capaces de dise\u00f1ar el futuro del sector tecnol\u00f3gico. Los estudiantes tienen la oportunidad de ampliar su red de contactos y acercar las empresas a la universidad, fomentando la oferta de talento.
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\n Sinergia con el M\u00e1ster en Fintech, Blockchain y Mercados Financieros<\/span>\n
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En adici\u00f3n, los m\u00f3dulos de Mercados Financieros, Emprendimiento Digital, Blockchain e Innovaci\u00f3n se comparten con el M\u00e1ster en Fintech, Blockchain y Mercados Financieros. Esta colaboraci\u00f3n proporciona a los estudiantes una perspectiva integral y multifac\u00e9tica sobre las tecnolog\u00edas y tendencias emergentes en los \u00e1mbitos financiero y tecnol\u00f3gico, enriqueciendo su formaci\u00f3n y ampliando su visi\u00f3n profesional.
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\n \n \n \n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO I: Finanzas Cuantitativas (6 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    1. Primeros Pasos con Derivados: Los B\u00e1sicos y M\u00e1s All\u00e1 
    2. C\u00f3mo los Mercados Mantienen sus Precios Justos <\/div>\n
    3. Decisiones de Inversi\u00f3n: Un Enfoque Paso a Paso <\/div>\n
    4. Estrategias de Inversi\u00f3n a Largo Plazo: Un Enfoque Escalonado<\/div>\n
    5. Medir Riesgo y Rendimiento en tus Inversiones <\/div>\n
    6. Dominando las Inversiones: Estrategias Avanzadas <\/div>\n
    7. Explorando el Modelo Black-Scholes: Un Cl\u00e1sico Moderno <\/div>\n
    8. Optimiza tu Portafolio con Black-Scholes <\/div>\n
    9. Cobertura Eficiente: Estrategias Pr\u00e1cticas <\/div>\n
    10. Simulando Opciones Ex\u00f3ticas: Un Enfoque Pr\u00e1ctico <\/div>\n
    11. Modelos de Inversi\u00f3n Din\u00e1micos: Saltos y Volatilidad <\/div>\n
    12. Estrategias Avanzadas para la Gesti\u00f3n de Riesgo en Opciones<\/div>\n <\/ol>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO II: Computaci\u00f3n (6 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    1. Introducci\u00f3n a Python
              \u2022\tFundamentos
              \u2022\tC\u00e1lculo matricial y Arrays (numpy)
              \u2022\tTratamiento de datos (panda)
    2.\tM\u00e9todos Num\u00e9ricos Cl\u00e1sicos y Aplicaciones a Finanzas
    3.\tM\u00e9todos Num\u00e9ricos Avanzados
    4.\tProgramaci\u00f3n en R:
              \u2022\tFundamentos
              \u2022\tEstructuras de Datos en R
              \u2022\tTratamientos de datos: lectura (readr, data.table), manipulaci\u00f3n (dplyr, data.table), limpieza (tidyr, reshape2).
    5. T\u00e9cnicas de Visualizaci\u00f3n de Datos en Python      
              \u2022\tIntroducci\u00f3n a Matplotlib       
              \u2022\tGr\u00e1ficos con Seaborn\n     \u200b 
              \u2022\tVisualizaci\u00f3n interactiva con Plotly       
              \u2022\tCreaci\u00f3n de dashboards con Dash      
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    \n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO III: Mercados Financieros (8 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    1.\tLa revoluci\u00f3n digital. \u00bfC\u00f3mo cotizan los retos del futuro? Tendencias y oportunidades Fintech (I).
    2.\tLa revoluci\u00f3n digital. \u00bfC\u00f3mo cotizan los retos del futuro? Tendencias y oportunidades Fintech (II).
    3.\tProductos Financieros: Renta Fija.
    4.\tFundamentos de la inversi\u00f3n: Renta Variable.
    5.\tMacro Investing.
    6.\tFondos y sociedades de inversi\u00f3n. Behaviour Finance
    7.\tGesti\u00f3n de carteras.
    8.\tMercado de derivados.
    9.\tAsesoramiento y planificaci\u00f3n financiera. Pensiones y planes de jubilaci\u00f3n.\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO IV: Innova (6 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    1.\tInnovaci\u00f3n financiera.
    2.\tDisrupci\u00f3n en banca retail.
    3.\tDisrupci\u00f3n en insurtech.
    4.\tRoboadvisors. Automatizaci\u00f3n de las inversiones. Inbestme
    5.\tTrading autom\u00e1tico. Tradeasy
    6.\tPayments de \u00e9xito: Bizum.
    7.\tLa inteligencia artificial, el nuevo paradigma.
    8.\tSustenability finance.
    9.\tSeguridad digital
    10.\tProptech
    11.\tCloud Computing
    12.\tInclusi\u00f3n financiera
    13.\tGesti\u00f3n pasiva\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO V: Inteligencia Artificial (6 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    1.\tIntroducci\u00f3n a la Inteligencia Artificial
    2.\tLimpieza, exploraci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos
    3.\tMachine Learning supervisado. Casos de uso
    4.\tMachine Learning no supervisado. Casos de uso
    5.\tTaller End-to-end Machine Learning
    6.\tC\u00f3mo conectar la IA con el negocio
    7.\tTaller de Procesamiento de Lenguaje Natural. El caso de los Asistentes Virtuales
    8.\t\u00c9tica y privacidad: m\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO VI: Creativity and Problem-Solving (6 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    1.\tConcepto de problem-solving y relaci\u00f3n ingenier\u00eda \/ creatividad.
    2.\tHerramientas de AI \/ ML disponibles actualmente y evoluci\u00f3n.
    3.\tNecesidad de generar innovaci\u00f3n para abordar una soluci\u00f3n.
    4.\tConfecci\u00f3n de los equipos. Perfiles T\u00e9cnicos y de Negocio.
    5.\tProceso global de generaci\u00f3n de un proyecto AI\/ML. Iteraciones.
    6.\tCreatividad vs Ingenier\u00eda en cada etapa del proyecto:
              1.\tDise\u00f1o
              2.\tDatos
              3.\tCreaci\u00f3n Modelo
              4.\tValidaci\u00f3n
              5.\tIndustrializaci\u00f3n
    7.\tSalvaguardar la invenci\u00f3n. Patentes. Ejemplos.\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO VII: Emprendimiento Digital (6 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    1.\tInnovaci\u00f3n digital
    2.\tProduct Manager (Product Discovery).
    3.\tProduct Manager (Product Delivery).
    4.\tAgilidad.
    5.\tCaso Pr\u00e1ctico: Tu primera fintech.
    6.\tValidar la viabilidad del negocio.\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO VIII: Blockchain (6 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    \n

    1.\tIntroducci\u00f3n a Blockchain y Criptomonedas. Fundamentos.
    2.\tEthereum. Fundamentos de los SmartContracts y dApps.
    3.\tAplicaciones del Blockchain y proyectos.
    4.\tExchanges, DEX y venta de tokens (ICO, STO, ITO, launchpads).
    5.\tImplementaci\u00f3n y dise\u00f1o de casos con tokens fungibles y no fungibles (NFT).
    6.\tSituaci\u00f3n actual del ecosistema y escalabilidad (perspectivas).
    7.\tFundamentos de los tokens. Tipos de tokens. Tokenomics.
    P\u00edldoras:
              \u2022\tMetaverso e identidad digital\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n Seminarios y Complementos<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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    A lo largo del M\u00e1ster se realizar\u00e1n diferentes seminarios, conferencias y refuerzos espec\u00edficos del programa. Asimismo, tambi\u00e9n se realizar\u00e1n visitas en diferentes organismos para mejorar la experiencia del alumnado. En este apartado tendr\u00e9is una serie de profesionales del \u00e1mbito de los recursos humanos donde os guiar\u00e1n en vuestra carrera profesional. Nuevo paradigma laboral en el IT, Digitalizaci\u00f3n y mercado laboral: b\u00fasqueda internacional de empleo. Adem\u00e1s, habr\u00e1 eventos fuera del aula como el Welcome Nomads, Jump to digital, Deep TechSumit, MWC, Techspirit\u2026 Estar\u00e1n dentro del calendario del M\u00e1ster. <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

    \n \n \n \n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n Pr\u00e1cticas no curriculares<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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      Los diferentes estudiantes podr\u00e1n realizar pr\u00e1cticas si quieren. Las pr\u00e1cticas son opcionales. Sin embargo, la direcci\u00f3n del curso les facilitar\u00e1 contactos e intentar\u00e1 ofrecer en exclusiva diferentes ofertas... Asimismo, las personas que no puedan acceder a las pr\u00e1cticas por motivos personales, profesionales deber\u00e1n realizar un Trabajo de Fin de M\u00e1ster (TFM) y exponerlo ante el tribunal. Los alumnos con la realizaci\u00f3n de las pr\u00e1cticas o personas que trabajen en el \u00e1mbito financiero se les convalidar\u00e1 haciendo una memoria sobre la aplicabilidad del M\u00e1ster en sus respectivos trabajos.  <\/ol>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

      \n M\u00f3dulos 1er Semestre
      \n <\/span>\n <\/h2>\n
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      \n \n \n \n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO I: Herramientas Computacionales  (9 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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      \n
        1. Manipulaci\u00f3n avanzada de datos con Pandas y NumPy
        2. Estructuraci\u00f3n y limpieza de datos: t\u00e9cnicas pr\u00e1cticas
        3. Visualizaci\u00f3n de datos: generaci\u00f3n de gr\u00e1ficos con Matplotlib
        4. Introducci\u00f3n a la automatizaci\u00f3n con scripts en Python
        5. Introducci\u00f3n al desarrollo web con FastAPI
        6. Gesti\u00f3n y creaci\u00f3n de bases de datos relacionales
        7. Conceptos de web scraping: extracci\u00f3n automatizada de datos
        8. Control de versiones y colaboraci\u00f3n con Git y GitHub
        9. Introducci\u00f3n a Docker: creaci\u00f3n de contenedores para aplicaciones
        10. Conceptos b\u00e1sicos de arquitectura en la nube
        11. Despliegue de aplicaciones y servicios en AWS
        12. Optimizaci\u00f3n de c\u00f3digo: t\u00e9cnicas de paralelizaci\u00f3n y escalado
        13. Pr\u00e1ctica final: creaci\u00f3n y despliegue de una API completa\n <\/ol>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
        \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO II: Financial Analytics (8 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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        1. Fundamentos Estad\u00edstico y Matem\u00e1ticos.
        2. Intervalos de confianza y pruebas de hip\u00f3tesis
        3. Regresi\u00f3n lineal y m\u00faltiple
        4. Series Temporales
        5. Aplicaciones a las grandes empresas\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

        \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO III: Mercados Financieros (7 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
        \n
        \n

        1. Estructura de los mercados financieros y productos financieros.
        2.Valoraci\u00f3n de lintangible.
        3. An\u00e1lisis T\u00e9cnico.
        4. An\u00e1lisis Fundamental.
        5. Valoraci\u00f3n de los activos \u00bfQu\u00e9 valoran los inversores? M\u00e9tricas.
        6. Introducci\u00f3n a los seguros.
        7. Gesti\u00f3n del riesgo y marco legal.
        8. Planes de seguros de empresas y personales.
        9. Derivados
        10. Tecnolog\u00eda y finanzas.\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

        \n M\u00f3dulos 2do Semestre
        \n <\/span>\n <\/h2>\n
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        \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO IV: Innova (9 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
        \n
        \n

        1.- Innovaci\u00f3n financiera.
        2.- MoonShot: Nuevas ideas
        3.- Agentes IA
        4.- Roboadvisors. Automatizaci\u00f3n de las inversiones. Inbestme
        5.- Trading autom\u00e1tico. Tradeasy
        6.- Payments de \u00e9xito: Bizum.
        7.- Sustenability finance.
        8.- Seguridad digital. Cloud
        9.- Proptech
        10. Taller de gesti\u00f3n de Carteras con IA. Stock fink
        11. Taller API y conexiones con los agentes.
        12. Taller trading gen\u00e9tico, m\u00e9tricas y primeros pasos. Trading view y pinecript
        13.-Taller de Finanzas cuantitativas: estrategia con opciones y futuros.
        14.- Taller de c\u00f3mo conectar la IA con el negocio\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

        \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO V: Inteligencia Artificial  (8 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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        \n
          \n
        1. Uso de LLM para preprocesamiento: Aplicaci\u00f3n de LLMspara limpieza, transformaci\u00f3n y enriquecimiento de datos antes del modelado.<\/li>\n
        2.  Web scraping y automatizaci\u00f3n: Extracci\u00f3n de datos de la web, automatizaci\u00f3n de tareas con Python, posible integraci\u00f3n con IA ligera. <\/li>\n
        3. Soluciones en la nube e introducci\u00f3n a la ciberseguridad.<\/li>\n
        4. Paralellizaci\u00f3n y escalado<\/li>\n <\/ol>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
          \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO VI: Creativity and Problem \nSolving IA (3 ECTS)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
          \n
          \n
            \n
          1. \n T\u00e9cnicas de Pensamiento Creativo.<\/span>\n <\/li>\n
          2. Machine Learning y Creatividad.<\/li>\n
          3. Procesamiento del Lenguaje Natural.<\/li>\n
          4. Machine Learning para la Resoluci\u00f3n de Problemas.<\/li>\n
          5. Resoluci\u00f3n de Problemas en Big Data.<\/li>\n
          6. Deep learning.<\/li>\n
          7. Proyecto de Resoluci\u00f3n de Problemas con IA.<\/li>\n <\/ol>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
            \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO VII: Emprendimiento Digital (5 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
            \n
            \n

            1.\tInnovaci\u00f3n digital
            2.\tProduct Manager (Product Discovery).
            3.\tProduct Manager (Product Delivery).
            4.\tAgilidad.
            5.\tCaso Pr\u00e1ctico: Tu primera fintech.
            6.\tValidar la viabilidad del negocio.
            7. Anal\u00edtica de dato en la toma de decisi\u00f3n.\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

            \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n M\u00d3DULO VIII: Blockchain (6 ECTS; M\u00f3dulo com\u00fan al M\u00e1ster de Fintech)<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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            1.\tIntroducci\u00f3n a Blockchain y Criptomonedas. Fundamentos.
            2.\tEthereum. Fundamentos de los SmartContracts y dApps.
            3.\tAplicaciones del Blockchain y proyectos.
            4.\tExchanges, DEX y venta de tokens (ICO, STO, ITO, launchpads).
            5.\tImplementaci\u00f3n y dise\u00f1o de casos con tokens fungibles y no fungibles (NFT).
            6.\tSituaci\u00f3n actual del ecosistema y escalabilidad (perspectivas).
            7.\tFundamentos de los tokens. Tipos de tokens. Tokenomics.
            8. \u200bSituaci\u00f3n actual del ecosistema y escalabilidad
            9. Web 4 Social y memecoins
            10. Aplicaciones del blokchain y proyectos  
            11. El sector inmobiliario y la tokenizaci\u00f3n \n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

            \n Complementos formativos
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            \n \n \n \n \n <\/canvas>\n <\/lt-div>\n <\/lt-div>\n <\/lt-highlighter>\n Soft Skills<\/span><\/use><\/svg><\/polygon><\/svg><\/span>\n <\/a>\n
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            El m\u00f3dulo de \"Soft Skills\" est\u00e1 dise\u00f1ado para equipar a los alumno con habilidades interpersonales y de gesti\u00f3n cruciales que complementan sus habilidades t\u00e9cnicas en finanzas y tecnolog\u00eda.
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