MÁSTER ONLINE EN DATA SCIENCE & BIG DATA CON IA

Por qué escoger este programa ?

No te conformes con procesar datos. Aprende a dominar Data Science, Big Data, Machine Learning e IA y a convertirlos en decisiones que mueven negocio, con un enfoque práctico, conectado al mercado y orientado a resultados. El sector busca criterio y dedicación, no solo background técnico.
Modalidad
Online en directo
Duración
8 meses
Empleabilidad
+85% mejora o encuentra empleo
Enfoque
Data · IA · MLOps
El dato no es el fin. Es la materia prima para tomar mejores decisiones, automatizar procesos, crear productos y detectar oportunidades.
Desarróllate con profesionales en activo, trabaja con herramientas actuales y forma parte de un entorno donde conocimiento práctico, comunidad, empresas y oportunidades avanzan en la misma dirección. El aprendizaje va mucho más allá de un temario.
Aplicar bien la tecnología va mucho más allá de saber de herramientas. Va de desarrollar criterio, ganar posición y demostrar que puedes aportar valor donde los datos y la inteligencia artificial ya importan.

Criterio de negocio

Para que cada análisis, modelo o visualización responda a una decisión real.

IA aplicada

Para usar modelos, automatizaciones y herramientas generativas con sentido profesional.
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En el tramo final del máster aplicarás todo lo aprendido en un proyecto integrador que reproduce las condiciones de un problema real de negocio. Construirás una solución de datos end-to-end: desde la obtención y estructuración del dato hasta el despliegue del modelo, integrando Inteligencia Artificial dentro del flujo.
Defenderás el proyecto ante tribunal y saldrás con una solución completa —análisis, modelo, despliegue e impacto de negocio— que pasa a formar parte de tu portfolio técnico para procesos de selección reales.

Dato

Obtención, limpieza y estructuración de la información que alimenta todo el proyecto.

Modelo

Entrenamiento y evaluación de soluciones de Machine Learning o IA, eligiendo el algoritmo adecuado.

Despliegue

Puesta del modelo en un entorno funcional y presentable aplicando MLOps real.

Impacto

Qué problema resuelve y qué decisión de negocio permite tomar. Defensa ante tribunal.

TEMARIO

Pre-work: base técnica antes de empezar
Un mes antes del primer día accedes al módulo de nivelación para que todos los alumnos lleguen con la misma base, independientemente de su perfil de partida. Trabajarás fundamentos de programación, lógica de datos, conceptos clave del análisis y primeros pasos con las herramientas que después usarás a diario. Llegarás listo para aprovechar al máximo cada módulo sin que la base te frene en las primeras semanas.
Fundamentos de programación y Python
Python es el lenguaje más utilizado en ciencia de datos y aquí lo dominarás desde la base. Trabajarás sintaxis, estructuras de datos, control de flujo, funciones, programación orientada a objetos y librerías esenciales como NumPy y Pandas. Saldrás capaz de escribir código limpio, reutilizable y preparado para resolver problemas reales de análisis, modelado y automatización.
Gestión de código y buenas prácticas
El código profesional no se escribe solo, se mantiene, se versiona y se comparte. Trabajarás Git y GitHub como sistemas de control de versiones, organización de proyectos, documentación, code review y metodologías colaborativas que aplican los equipos técnicos en empresas reales. La diferencia entre un script aislado y un proyecto escalable está exactamente aquí.
Estadística e inferencia para Data Science
La estadística es la ciencia que está detrás de cada modelo. Revisarás los fundamentos de estadística descriptiva e inferencial, probabilidad, distribuciones, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis, aplicándolos a casos prácticos de análisis de datos. Saldrás capaz de interpretar resultados con rigor, distinguir señal de ruido y justificar tus decisiones con base científica, no con intuición.
Análisis y visualización de datos
Un dato que no se entiende, no se usa. Aprenderás a explorar, limpiar y analizar grandes volúmenes de información con Pandas, y a visualizar resultados con librerías como Matplotlib, Seaborn y Plotly, además de herramientas profesionales de BI como Power BI. Saldrás capaz de transformar datos complejos en conclusiones claras y comunicarlas a perfiles técnicos y de negocio con el mismo nivel de impacto.
Machine Learning aplicado
El núcleo técnico del máster. Trabajarás modelos supervisados (regresión, clasificación) y no supervisados (clustering, reducción de dimensionalidad), entrenamiento, validación cruzada, evaluación de métricas y selección de algoritmos con Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. Saldrás capaz de elegir el modelo adecuado para cada problema predictivo y de justificar técnicamente por qué uno funciona mejor que otro en un contexto real de negocio.
IA Generativa y modelos de lenguaje (LLMs)
La capa que está redefiniendo el oficio. Explorarás los fundamentos de la inteligencia artificial generativa, modelos de lenguaje (LLMs) como GPT y Claude, generación de imágenes y audio, ingeniería de prompts, RAG (Retrieval Augmented Generation) y construcción de aplicaciones con LangChain. Aprenderás a usar y adaptar estos modelos en procesos profesionales, productos digitales y soluciones internas que las empresas ya están integrando hoy.
Big Data y ecosistema cloud
Trabajar con grandes volúmenes de datos requiere arquitectura, no solo código. Conocerás los principios del Big Data, procesamiento distribuido, ingestión y modelado de datos, ecosistemas Lakehouse y entornos cloud como AWS y Azure. Saldrás capaz de entender cómo se diseña una infraestructura de datos moderna y de moverte en los entornos donde hoy se ejecutan los proyectos reales de Data Science.
MLOps y despliegue de modelos Un modelo que no se despliega, no genera impacto. Aprenderás a llevar modelos de Machine Learning e IA del entorno de prueba al mundo real: pipelines de datos, contenedores, APIs con FastAPI, monitorización, control de versiones de modelos y despliegue en la nube. La diferencia entre un Data Scientist y un perfil de impacto en empresa está exactamente en este módulo.
Certificaciones oficiales integradas: PL-300, DP-600, AWS SAA-C03 y Databricks
El máster integra la preparación de cuatro certificaciones oficiales reconocidas por el mercado Data e IA:

• PL-300 — Microsoft Power BI Data Analyst. Base transversal para todos los miembros del programa.


• DP-600 — Microsoft Fabric Analytics Engineer. Especialización Analytics & BI.


• AWS SAA-C03 — AWS Solutions Architect Associate. Especialización Data Engineering & Cloud.


• Databricks Certified Data Engineer Associate — Especialización Modern Analytics & Lakehouse.

Trabajarás laboratorios alineados con los dominios oficiales de cada examen y saldrás con credenciales que van directas a tu CV y a LinkedIn.
Proyecto Final: una solución completa de Data Science e IA
En el tramo final aplicarás todo lo aprendido en un proyecto integrador que reproduce un problema real de negocio con datos reales. Recorrerás las cuatro fases del ciclo profesional: Dato (recopilación, limpieza y estructuración), Modelo (entrenamiento y evaluación con Machine Learning o IA), Despliegue (puesta en un entorno funcional y presentable) e Impacto (qué decisión permite tomar). Defenderás el proyecto y saldrás con una solución que demuestra tu criterio técnico, lista para enseñar en procesos de selección reales.