{"id":166119,"date":"2026-01-28T12:10:00","date_gmt":"2026-01-28T11:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=166119"},"modified":"2026-02-06T09:42:44","modified_gmt":"2026-02-06T08:42:44","slug":"como-esta-transformando-la-data-science-las-finanzas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/como-esta-transformando-la-data-science-las-finanzas","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo est\u00e1 transformando la Data Science las finanzas?"},"content":{"rendered":"

La Data Science est\u00e1 transformando el mundo de las finanzas. Descubre c\u00f3mo se utiliza la Data Science en este sector y c\u00f3mo convertirte en un Data Scientist financiero.<\/strong><\/p>\nGracias a la Data Science<\/a><\/strong>, el sector de las finanzas est\u00e1 experimentando una verdadera transformaci\u00f3n. Al analizar los datos, las empresas pueden extraer informaci\u00f3n valiosa mediante t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas.\n\n Las organizaciones e instituciones financieras<\/b> utilizan una gran variedad de m\u00e9todos y herramientas inform\u00e1ticas. A partir de los datos, pueden calcular mejor los riesgos, detectar el fraude, limitar las p\u00e9rdidas y maximizar los beneficios.\n\n Aunque la Data Science se utiliza ahora en todos los sectores, las entidades financieras est\u00e1n entre las pioneras. Este sector fue uno de los primeros en recurrir al an\u00e1lisis de datos<\/b>.\n

\u00bfQu\u00e9 es la Data Science?<\/h2>\nAntes de hablar de su papel en las finanzas con m\u00e1s detalle, es necesario recordar r\u00e1pidamente qu\u00e9 es la Data Science. Se trata de una disciplina que re\u00fane m\u00e9todos, procesos cient\u00edficos, sistemas y <\/b>algoritmos<\/b><\/a> para extraer informaci\u00f3n a partir de datos estructurados o no estructurados.\n\n En t\u00e9rminos sencillos, la Data Science consiste en recopilar datos de diversas fuentes para extraer informaci\u00f3n explotable.<\/b> Las fuentes pueden ser, por ejemplo, las bases de datos de clientes, pero tambi\u00e9n las nuevas tecnolog\u00edas digitales<\/b>, como las aplicaciones m\u00f3viles, las redes sociales o las tiendas de comercio electr\u00f3nico.\n\n Estos datos se utilizan para tomar decisiones basadas en datos. Por ejemplo, es posible predecir el comportamiento futuro<\/b> de los consumidores, descubrir los puntos d\u00e9biles de la empresa o identificar los puntos fuertes de la competencia.\n

An\u00e1lisis de riesgos<\/h3>\nEl an\u00e1lisis de riesgos o Risk Analytics<\/b> permite que las empresas financieras midan los riesgos antes de tomar decisiones<\/b>. A partir de los datos, es posible medir la gravedad y la frecuencia de los peligros.\n\nLos riesgos en cuesti\u00f3n pueden proceder del mercado, de los cr\u00e9ditos o incluso de la competencia. El primer paso es identificar los riesgos y, a continuaci\u00f3n, vigilarlos y priorizarlos.<\/b>\n\n\"\"\n\nUna empresa puede utilizar datos como las transacciones financieras o la informaci\u00f3n sobre los clientes para crear un modelo de \u00abpuntuaci\u00f3n\u00bb y optimizar los costes<\/b>. Por ejemplo, se utiliza el an\u00e1lisis de riesgos para comprobar la fiabilidad de un cliente antes de concederle un cr\u00e9dito, aplicando algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico a las transacciones que realiza.\n\nUna empresa financiera debe anticiparse al comportamiento de cada cliente. La Data Science permite hacer predicciones basadas en comportamientos pasados<\/b>. Por ejemplo, es posible dividir la cartera de clientes en \u00abcl\u00fasteres\u00bb y predecir cu\u00e1nto dinero ganar\u00e1 cada uno en el futuro.\n\nGracias a la Data Science y al Machine Learning<\/strong><\/a>, los clientes pueden separarse en diferentes categor\u00edas<\/b> en funci\u00f3n de atributos como la edad, el empleo o la direcci\u00f3n. La creaci\u00f3n de modelos de predicci\u00f3n permite entonces decidir cu\u00e1les de estas caracter\u00edsticas son las m\u00e1s importantes.\n

Detecci\u00f3n del fraude<\/h3>\nEl fraude es un problema importante para las empresas financieras. El riesgo aumenta con el n\u00famero de transacciones que se realizan. Afortunadamente, el an\u00e1lisis de datos puede servir para detectar los intentos<\/b>.\n\nUna de las pr\u00e1cticas m\u00e1s extendidas es el fraude con tarjetas de cr\u00e9dito. Ahora se dispone de algoritmos para detectar con precisi\u00f3n cualquier anomal\u00eda<\/b>. Estos sistemas tambi\u00e9n pueden detectar compras excesivas y restringir las cuentas en consecuencia.\n

Trading algor\u00edtmico<\/h3>\nEl Big Data<\/b><\/a> y la Data Science han tenido un gran impacto en el trading algor\u00edtmico. Los flujos de datos se analizan<\/b> para tomar mejores decisiones.\n\nEsto ayuda a elegir mejor en qu\u00e9 acciones invertir, cu\u00e1ndo comprarlas y cu\u00e1ndo venderlas. Se trata de un activo valioso para el mundo financiero<\/b>.\n

Personalizaci\u00f3n y adaptaci\u00f3n<\/h3>\nAumentar las interacciones con los clientes<\/b> a trav\u00e9s de la personalizaci\u00f3n se ha convertido en algo imprescindible para las empresas financieras. La Data Science permite examinar la experiencia digital de los clientes<\/b> y ajustarla para responder a sus deseos y necesidades.\n\nLa IA est\u00e1 avanzando mucho en la comprensi\u00f3n del lenguaje humano y las emociones. Esto permite un alto nivel de personalizaci\u00f3n. Los Data Engineers<\/b><\/a> pueden crear modelos para analizar las acciones de los clientes y descubrir en qu\u00e9 circunstancias necesitan asesoramiento financiero<\/b>.\n

Gesti\u00f3n de datos de clientes<\/h3>\nLa estructura y el volumen de los datos financieros pueden variar mucho. Puede tratarse tanto de informaci\u00f3n sobre transacciones, como datos de redes sociales o aplicaciones de smartphones.\n\nEstos datos no siempre est\u00e1n estructurados. El Machine Learning est\u00e1 demostrando ser una valiosa herramienta para extraer informaci\u00f3n de los datos. Las herramientas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural<\/a><\/strong>, el an\u00e1lisis de textos o la Data Mining, son especialmente \u00fatiles.\n

An\u00e1lisis predictivo<\/h3>\nLa anal\u00edtica de datos permite a las entidades y organizaciones financieras predecir acontecimientos futuros a partir de los datos<\/b>. Analizando las redes sociales, los art\u00edculos de prensa y otras fuentes de informaci\u00f3n, se pueden predecir los costes, los acontecimientos importantes o los movimientos burs\u00e1tiles.\n\nAdem\u00e1s, este enfoque ayuda a determinar la mejor manera de intervenir. Por tanto, el an\u00e1lisis predictivo es una parte importante de estas organizaciones.\n

Toma de decisiones<\/h3>\nLos traders, los ejecutivos financieros o los accionistas tienen que analizar el mercado a diario y tomar decisiones estrat\u00e9gicas<\/b>. La Data Science ayuda a optimizar esa toma de decisiones.\n\nA partir de los datos pasados y presentes, se puede determinar la viabilidad del trading<\/b>. Se puede identificar los mercados m\u00e1s vol\u00e1tiles con mayor precisi\u00f3n.\n\nComo resultado, los gestores financieros pueden desarrollar una cartera de inversiones rentable. Algunas plataformas de an\u00e1lisis incluso indican cu\u00e1ndo invertir y cu\u00e1ndo vender<\/b> activos.\n\n\"\"\n

\u00bfCu\u00e1l es el papel de la Data Science en las finanzas?<\/h2>\nDadas las numerosas oportunidades que ofrece la Data Science para el mundo de las finanzas, hay una gran demanda de Data Scientists en este sector. Esos expertos desempe\u00f1an actualmente un papel crucial.\n\nEl enorme volumen de datos que recoge el sector financiero supone un aut\u00e9ntico reto. Una de las mayores dificultades es conseguir explotar los datos no estructurados de forma \u00f3ptima<\/b>.\n\nAdem\u00e1s, el mundo de las finanzas es complejo. Las fusiones y adquisiciones<\/b>, las ofertas de productos complejos<\/b> y las leyes en constante cambio<\/b> son retos adicionales para los Data Scientists en comparaci\u00f3n con otros sectores.\n\nLos Data Scientists financieros son expertos que cuentan tanto con competencias t\u00e9cnicas <\/b>como con un profundo conocimiento del sector. Por ejemplo, son capaces de utilizar t\u00e9cnicas de Data Science para detectar intentos de fraude o para crear experiencias personalizadas<\/b>.\n\nAsimismo, estos profesionales pueden crear <\/b>\n
Data Warehouses<\/a><\/div><\/div>\n complejos<\/b> o algoritmos para automatizar transacciones importantes<\/b>. Por eso los Data Scientists financieros est\u00e1n muy solicitados y pueden percibir un salario muy elevado.\n

\u00bfQu\u00e9 hace un Data Scientist financiero?<\/h2>\nUn Data Scientist financiero<\/b> puede tener una gran variedad de funciones. En el d\u00eda a d\u00eda, puede participar en la gesti\u00f3n de riesgos, la detecci\u00f3n de fraudes, la personalizaci\u00f3n de la experiencia del cliente, el an\u00e1lisis de clientes, la negociaci\u00f3n algor\u00edtmica o la automatizaci\u00f3n de precios.\n\nPor lo general, el papel del Data Scientist consiste en desarrollar procesos de recogida, almacenamiento y an\u00e1lisis de datos<\/b> para obtener informaci\u00f3n. A partir de esa informaci\u00f3n, proponen soluciones estrat\u00e9gicas a los problemas de la empresa.\n\nEl Data Scientist financiero recopila datos estrat\u00e9gicos y los cohesiona mediante t\u00e9cnicas de Data Modeling. Utilizan el Procesamiento del Lenguaje Natural<\/b> y la Visi\u00f3n Artificial <\/b>para analizar datos no estructurados.\n\nEn colaboraci\u00f3n con los distintos equipos, identifica los problemas y propone soluciones basadas en datos<\/b>. El an\u00e1lisis cuantitativo le permite obtener informaci\u00f3n a partir de la cual desarrollar soluciones completas.\n\nAdem\u00e1s, el Data Scientist financiero entrena modelos de Machine Learning a partir de los datos y prueba nuevos enfoques a trav\u00e9s de sistemas prototipo<\/b>. Tambi\u00e9n codifica nuevos algoritmos para facilitar el an\u00e1lisis de datos y el aprendizaje autom\u00e1tico.\n\nEste profesional aplica nuevos enfoques al an\u00e1lisis de riesgos o busca nuevas formas de automatizar los procesos de gesti\u00f3n de riesgos<\/b>. Tambi\u00e9n pueden dise\u00f1ar aplicaciones de verificaci\u00f3n de identidad para proteger a la empresa contra intentos de fraude.\n\nAl analizar el uso de los productos y el comportamiento de los clientes, puede sugerir recomendaciones para mejorar la experiencia del usuario<\/b>. Por \u00faltimo, el Data Scientist financiero puede supervisar el rendimiento de los algoritmos de trading y modificarlos para obtener mejores resultados.\n\nEn caso de crisis financiera o recesi\u00f3n, el Data Scientist desempe\u00f1a un papel clave en la toma de decisiones<\/b>. Sus servicios son especialmente demandados en estas situaciones cr\u00edticas, ya que el an\u00e1lisis de datos puede identificar c\u00f3mo reducir los costes y aumentar la eficiencia.\n

Data Scientist financiero vs. Data Scientist: \u00bfcu\u00e1les son las diferencias?<\/h2>\nLos Data Scientists deben tener tres habilidades principales: conocimiento de su campo de actuaci\u00f3n, competencias tecnol\u00f3gicas y dominio de matem\u00e1ticas y estad\u00edstica. Dependiendo del sector, la importancia de cada una de estas habilidades var\u00eda.\n\nLa mayor\u00eda de los Data Scientists son m\u00e1s empresariales y estad\u00edsticos que tecnol\u00f3gicos, excepto en los sectores cient\u00edfico y educativo. En el campo de las finanzas, los Data Scientists son, en su mayor\u00eda, investigadores<\/b>. Al mismo tiempo, la mitad de ellos se identifican como profesionales de Business Data.\n\nAunque est\u00e1n muy solicitados, los Data Scientists son menos habituales en el sector financiero que en otros sectores. La mayor\u00eda trabaja en comercio, en servicios profesionales y en comunicaciones. Solo el 11 % de los Data Scientists trabajan en el sector financiero<\/b>.\n

\u00bfCu\u00e1les son las habilidades necesarias para convertirse en un Data Scientist financiero?<\/h2>\nPara convertirse en un Data Scientist financiero se necesita experiencia y competencias. Es posible empezar como Data Analyst<\/b> y luego ir ascendiendo y especializ\u00e1ndose.\n\nLa mayor\u00eda de los Data Scientists tienen conocimientos t\u00e9cnicos de probabilidad y estad\u00edstica, Data Visualization<\/b><\/a>, Machine Learning<\/b>, y dominan los lenguajes Python<\/strong> y SQL<\/b><\/a>. Sin embargo, un Data Scientist financiero tambi\u00e9n debe tener experiencia en su sector y habilidades de comunicaci\u00f3n.\n\nUn Data Scientist en el sector de las finanzas debe ser licenciado en matem\u00e1ticas, estad\u00edstica o inform\u00e1tica. Por supuesto, debe dominar las finanzas y las leyes que las rigen.\n\n\"\"\n\nPor lo tanto, el Data Scientist financiero debe estar familiarizado con el tipo de datos<\/b> que tendr\u00e1 que analizar. Dependiendo de si trabaja para un fondo de inversi\u00f3n, un banco o una empresa fintech, no procesa los mismos datos.\n\nPor ejemplo, un Data Scientist que quiera analizar datos sobre riesgos de inversi\u00f3n<\/b> tiene que entender de econom\u00eda, mercados financieros, gesti\u00f3n de carteras y an\u00e1lisis de riesgos.\n\nTambi\u00e9n debe ser capaz de manejar una amplia variedad de herramientas generales de Data Science<\/b>, como los algoritmos de Machine Learning o los frameworks de Big Data. Este experto tambi\u00e9n debe ser capaz de crear modelos estad\u00edsticos.\n\nLas tecnolog\u00edas de Big Data, como Apache Spark<\/b><\/a> o Hadoop<\/b>, no deber\u00edan tener secretos para \u00e9l. Tambi\u00e9n es capaz de manejar diferentes lenguajes de programaci\u00f3n <\/b>como Python<\/strong><\/a>, R, o incluso JavaScript y C++, dependiendo de la especializaci\u00f3n elegida.\n\nEl Data Scientist financiero es capaz de entender y trabajar con series de datos estructuradas o no estructuradas.<\/b> Tambi\u00e9n comprende los principales sistemas utilizados en el sector financiero, como SAP, Oracle y SWIFT.\n\nEn t\u00e9rminos de comunicaci\u00f3n<\/b>, el Data Scientist financiero debe ser capaz de liderar las tropas y convencer a los responsables de la organizaci\u00f3n del valor de la Data Science. Tambi\u00e9n debe hacerse entender por los ejecutivos, los directivos y otros perfiles no t\u00e9cnicos de la empresa.\n

\u00bfCu\u00e1l es el salario de un Data Scientist financiero?<\/h2>\nEl salario de un Data Scientist var\u00eda en funci\u00f3n de su experiencia, pero tambi\u00e9n de la empresa para la que trabaje y del sector de actividad. Seg\u00fan PayScale, un Data Analyst financiero en Estados Unidos puede ganar unos 70 000 d\u00f3lares al a\u00f1o<\/b>. Un analista cuantitativo o Quant gana una media de 85 000 d\u00f3lares al a\u00f1o<\/b>.\n\nLos Data Scientists financieros pueden aspirar a ganar a\u00fan m\u00e1s. Seg\u00fan PayScale<\/strong><\/a>, un Data Scientist generalista gana 96 000 d\u00f3lares al a\u00f1o<\/b>. Un especialista en finanzas puede negociar para ganar m\u00e1s.\n\nEn Espa\u00f1a, seg\u00fan Glassdoor<\/strong><\/a>, un Data Scientist gana alrededor de 35 000  euros al a\u00f1o. Seg\u00fan nuestro propio estudio de las empresas del CAC40, su sueldo puede oscilar entre 25 000 y 45 000 euros al a\u00f1o. Con tres a\u00f1os de experiencia, el sueldo medio supera los 50 000 euros anuales.<\/b>\n

\u00bfC\u00f3mo puedo formarme para ser Data Scientist?<\/h2>\nPara convertirte en un Data Scientist financiero, puedes elegir Liora<\/b>. Nuestro curso de Data Scientist te permite adquirir todas las competencias t\u00e9cnicas necesarias<\/b>. Esta opci\u00f3n es ideal si ya tienes algunos conocimientos del mundo financiero.\n\nLos distintos m\u00f3dulos del programa cubren los diferentes aspectos de la Data Science. Aprender\u00e1s programaci\u00f3n en Python, visualizaci\u00f3n de datos, Machine Learning, Deep Learning y an\u00e1lisis de Big Data<\/b>.\n\nEste curso es totalmente a distancia, y consiste en un 85 % de coaching individual en nuestra plataforma Cloud y un 15 % de master classes. Puedes elegir entre la Formaci\u00f3n Continua <\/b>o el BootCamp Intensivo<\/b>, en funci\u00f3n del tiempo que tengas disponible.\n\nAl final del curso, recibir\u00e1s un certificado<\/b> expedido por La Sorbonne gracias a nuestra alianza. Entre nuestros antiguos alumnos, el 93 % encontr\u00f3 trabajo inmediatamente despu\u00e9s del curso.\n\nEn cuanto a la financiaci\u00f3n, esta formaci\u00f3n es bonificable con FUNDAE<\/b>. \u00a1No esperes m\u00e1s y descubre el curso de Liora!\n\n\n
M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el curso de Data Scientist<\/a><\/div><\/div>\n\n\nAhora ya sabes todo lo que hay que saber sobre la Data Science en las finanzas. Descubre nuestro completo dosier sobre empleos de Big Data<\/strong><\/a>, y nuestro dosier sobre Data Science<\/a><\/strong> para ir un paso m\u00e1s all\u00e1.\n\n{\n\u00ab@context\u00bb: \u00abhttps:\/\/schema.org\u00bb,\n\u00ab@type\u00bb: \u00abFAQPage\u00bb,\n\u00abmainEntity\u00bb: [{\n\u00ab@type\u00bb: \u00abQuestion\u00bb,\n\u00abname\u00bb: \u00ab\u00bfQu\u00e9 es la Data Science?\u200b\u00bb,\n\u00abacceptedAnswer\u00bb: {\n\u00ab@type\u00bb: \u00abAnswer\u00bb,\n\u00abtext\u00bb: \u00abEn t\u00e9rminos sencillos, la Data Science consiste en recopilar datos de diversas fuentes para extraer informaci\u00f3n explotable. Las fuentes pueden ser, por ejemplo, las bases de datos de clientes, pero tambi\u00e9n las nuevas tecnolog\u00edas digitales, como las aplicaciones m\u00f3viles, las redes sociales o las tiendas de comercio electr\u00f3nico.\u00bb\n}\n},{\n\u00ab@type\u00bb: \u00abQuestion\u00bb,\n\u00abname\u00bb: \u00ab\u00bfCu\u00e1l es el papel de la Data Science en las finanzas?\u200b\u00bb,\n\u00abacceptedAnswer\u00bb: {\n\u00ab@type\u00bb: \u00abAnswer\u00bb,\n\u00abtext\u00bb: \u00abDadas las numerosas oportunidades que ofrece la Data Science para el mundo de las finanzas, hay una gran demanda de Data Scientists en este sector. Esos expertos desempe\u00f1an actualmente un papel crucial.\nEl enorme volumen de datos que recoge el sector financiero supone un aut\u00e9ntico reto. Una de las mayores dificultades es conseguir explotar los datos no estructurados de forma \u00f3ptima.\u00bb\n}\n},{\n\u00ab@type\u00bb: \u00abQuestion\u00bb,\n\u00abname\u00bb: \u00ab\u00bfQu\u00e9 hace un Data Scientist financiero?\u200b\u00bb,\n\u00abacceptedAnswer\u00bb: {\n\u00ab@type\u00bb: \u00abAnswer\u00bb,\n\u00abtext\u00bb: \u00abUn Data Scientist financiero puede tener una gran variedad de funciones. En el d\u00eda a d\u00eda, puede participar en la gesti\u00f3n de riesgos, la detecci\u00f3n de fraudes, la personalizaci\u00f3n de la experiencia del cliente, el an\u00e1lisis de clientes, la negociaci\u00f3n algor\u00edtmica o la automatizaci\u00f3n de precios.\u00bb\n}\n},{\n\u00ab@type\u00bb: \u00abQuestion\u00bb,\n\u00abname\u00bb: \u00ab\u00bfCu\u00e1les son las habilidades necesarias para convertirse en un Data Scientist financiero?\u200b\u00bb,\n\u00abacceptedAnswer\u00bb: {\n\u00ab@type\u00bb: \u00abAnswer\u00bb,\n\u00abtext\u00bb: \u00abLa mayor\u00eda de los Data Scientists tienen conocimientos t\u00e9cnicos de probabilidad y estad\u00edstica, Data Visualization, Machine Learning, y dominan los lenguajes Python y SQL. Sin embargo, un Data Scientist financiero tambi\u00e9n debe tener experiencia en su sector y habilidades de comunicaci\u00f3n.\u00bb\n}\n}]\n}","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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