Quiero convertirme en un perfil Data Driven capaz de aplicar Machine Learning a decisiones de negocio reales.
Aplica algoritmos de Machine Learning para resolver problemas reales de negocio
Transforma datos en información accionable para la toma de decisiones estratégicas
Trabaja con casos prácticos que combinan analítica de datos y aprendizaje automático
Desarrolla un proyecto final que demuestra el valor tangible de ser una empresa Data Driven
· Salidas laborales ·
Data Scientist / Analista de datos avanzado
Capaz de desarrollar modelos predictivos y prescriptivos integrados con dashboards y procesos BI
Salario medio
≈ 38.000 € - 62.000 €/AÑO
Business Intelligence Manager / BI Analyst
Experto en visualización de datos, creación de cuadros de mando y storytelling con información compleja
Salario medio
≈ 40.000 € - 65.000 €/AÑO
Chief Data Officer (CDO) o responsable de estrategia Data Driven
Liderando proyectos de transformación basada en datos en organizaciones de distintos sectores
Salario medio
≈ 85.000 € - 140.000 €/AÑO
Arquitecto de datos / Data Engineer
Diseñando procesos ETL, modelado de datos y arquitecturas Data Driven para optimizar la gestión de la información
Salario medio
≈ 45.000 € - 75.000 €/AÑO
Consultor en analítica y Machine Learning
Aplicando técnicas avanzadas de IA y análisis de datos para generar valor tangible en empresas o proyectos reales
Salario medio
≈ 42.000 € - 68.000 €/AÑO
· Certificaciones ·
Sal preparado para las certificaciones que importan
El máster te alinea con los estándares reconocidos internacionalmente. Al terminar, tendrás el conocimiento para presentarte a las certificaciones más valoradas por las empresas.
Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
Microsoft certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)
Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)
Analítica de datos avanzada: Dominarás el proceso completo de análisis de datos: desde la recolección y limpieza hasta la interpretación, con foco en la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
Business Intelligence y visualización de datos: Aprenderás a diseñar dashboards claros y accionables, usando storytelling y métricas clave para comunicar insights de forma efectiva a distintos perfiles.
Aplicación de IA y Machine Learning en entornos reales: Desarrollarás modelos predictivos, prescriptivos y generativos, aprendiendo a evaluar su impacto y justificar su uso en proyectos concretos.
Gestión de datos y procesos ETL: Serás capaz de integrar múltiples fuentes de datos, diseñar arquitecturas Data Driven y transformar la información en conocimiento útil para la organización.
Pensamiento estratégico orientado al negocio: Aplicarás soluciones analíticas que generen valor, mejoren la eficiencia operativa y aporten ventaja competitiva en sectores diversos.
Colaboración profesional y comunicación de resultados: Trabajarás en entornos colaborativos y multidisciplinares, aprendiendo a presentar resultados con claridad a públicos técnicos y de negocio.
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Becas de hasta el 40% · plazas limitadas para Octubre 2026
Ecosistemas de Machine Learning en la nube. Soluciones Cloud y GenAI
Proyecto: Diseño integral y detallado de una solución de IA para el contexto educativo
Asignatura 02
Descripción del análisis de datos
Clases de esta asignatura
Toma de decisiones basadas en datos. Fundamentos de la analítica tradicional
Big Data vs Business Intelligence
El rol del Analista de Datos y el Data Scientist. Proyectos analíticos
Proyecto: Identificación, análisis y evaluación de un caso de uso Big Data
Asignatura 03
Métodos de clasificación basados en algoritmos de Inteligencia Artificial
Clases de esta asignatura
Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
Clasificación con Naive Bayes
Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto
Asignatura 04
Data Strategy
Clases de esta asignatura
Empresas Data Driven
Data Strategy I
Data Strategy II
Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
Asignatura 05
ML supervisado avanzado: modelos predictivos en la era de la IA
Clases de esta asignatura
Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
Regresión y clasificación con árboles de decisión
Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado
Asignatura 06
Proceso de ETL. Del Dato a la Información
Clases de esta asignatura
Integración de datos
Fase de Extracción
Fases de Transformación y Carga
Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos
Asignatura 07
Aprendizaje NO Supervisado
Clases de esta asignatura
Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
Técnicas de detección de anomalías
Proyecto: Descubrir estructura de datos en diagnóstico
Asignatura 08
Business Intelligence
Clases de esta asignatura
Gestión e implementación de proyectos BI
Modelos de datos BI
Introducción herramienta Power BI
Proyecto: Diseño de un proyecto de Business Intelligence y uso básico de Power BI
Asignatura 09
Introducción a la IA profunda: redes neuronales y deep learning
Clases de esta asignatura
Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
Ajuste de modelos de Deep Learning
Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning
Asignatura 10
Orígenes de datos
Clases de esta asignatura
Orígenes de datos internos y externos
Como los datos externos aportan valor analítico a la organización
Conexiones a orígenes de datos
Proyecto: Desarrollo de un análisis de datos e integración en una herramienta de BI
Asignatura 11
IA visual: reconocimiento de imágenes con redes convolucionales
Clases de esta asignatura
Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
Deep Learning en producción
Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning
Asignatura 12
Customer Analytics
Clases de esta asignatura
Customer Analytics
Segmentación de clientes
Gestión de valor del cliente
Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones
Asignatura 13
Sistemas de recomendación inteligente
Clases de esta asignatura
Personalización guiada por datos
Filtrado Colaborativo
Aplicaciones, tendencias y retos de los sistemas de recomendación
Proyecto: Implementando un algoritmo de SR con la librería Surprise de Python
Asignatura 14
Analítica descriptiva y predictiva
Clases de esta asignatura
Business Case en Operaciones y procesos
Business Case en Finanzas
Business Case en People Analytics
Proyecto: Predicción de accidentes de tráfico de la ciudad de Madrid
Asignatura 15
Procesamiento del lenguaje natural y LLMs
Clases de esta asignatura
Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación
NLP – Modelos y Algoritmos
Proyecto: Clasificación de Sentimientos en Reseñas de Películas con Modelos Clásicos y Redes Neuronales Sencillas
Asignatura 16
Visualización, análisis de datos y reporting en Power BI
Clases de esta asignatura
Visualización de datos con Power BI. Dashboards y reporting
Análisis en Power BI para la toma de decisiones e integración con R / Python
Inteligencia Artificial en Power BI y Presentación de Reportes
Proyecto: Desarrollo de informes desde Power BI Desktop y Service utilizando las tecnologías de Maps y R
Asignatura 17
Global Project
Clases de esta asignatura
· Herramientas reales ·
Sales manejando las herramientas que piden las ofertas
No es teoría: trabajarás desde el primer sprint con el mismo stack que usan los equipos ágiles hoy. Llegas a tu próxima entrevista sabiendo usarlas.
Otras herramientas
Conoce las herramientas clave del sector que presentamos durante el programa para que estés al día con las tendencias y mejores prácticas de la industria. Aunque no se emplearán directamente en las actividades, podrás descubrir su potencial.
¿Encaja contigo? Da el siguiente paso.
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"Esperaba teoría y me encontré una formación 100% aplicable. Empecé a usar lo aprendido en mi empresa antes de terminar el máster — y a los tres meses ascendí a Scrum Master."
Sonia Fábregat · Scrum Master · antes Analista de Proyectos
Jordi Calaf Sausor
Analista de Negocio Banca Corporativa en Banco Sabadell
Gracias a todo el claustro de profesores, por abrirme un mundo increíble con el modelado de datos, y por hacérmelo tan sencillo.
· Financiación ·
Una formación accesible, sin renunciar a nada
Creemos en una educación de calidad al alcance de quien quiere crecer. Por eso ofrecemos financiación flexible y becas según tu perfil.
40%
Becas Impulsa
Hasta el 40% del coste cubierto, en colaboración con Grupo Edutech.
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Ayudas Smart
Hasta un 25% de descuento para los perfiles que mejor encajan con el programa.
Fundae
Pago por empresa
Emitimos factura y gestionamos la bonificación.
El importe y las condiciones de financiación pueden variar según convocatoria y país. Consulta con tu asesor las opciones de beca aplicables a tu caso
Programa completo
6.700€
Campus + sesiones en directo + Global Project
Titulación propia IEBS y bolsa de empleo
Acceso a la comunidad y eventos de alumni
¿Quieres saber si puedes acceder a una de nuestras becas o ayudas?
¿Necesito conocimientos técnicos para hacer este máster?
No es imprescindible, aunque se recomienda tener nociones básicas de Excel, matemáticas o programación. El programa está diseñado para acompañarte desde lo esencial hasta un nivel avanzado.
2
¿Qué herramientas y lenguajes aprenderé?
Trabajarás con herramientas clave como Python, R, SQL, Power BI, Tableau y Jupyter, además de entornos de desarrollo y bibliotecas de Machine Learning como Scikit-learn, TensorFlow o Keras.
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¿Qué tipo de proyectos realizaré?
Desarrollarás proyectos reales y casos aplicados en distintas industrias: marketing, salud, finanzas, logística o educación. Estos te permitirán aplicar lo aprendido en contextos profesionales.
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¿Recibiré algún certificado?
Sí. Al finalizar obtendrás el diploma oficial de IEBS Business School y estarás preparado para afrontar certificaciones técnicas reconocidas en analítica de datos e IA.
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¿Cuál es el perfil del profesorado?
Todos los docentes son profesionales en activo con experiencia en Data Science, inteligencia artificial, consultoría y estrategia. Aprenderás con expertos que aplican lo que enseñan.