Big data & IA
Maestría en Data Science y Big Data
Aprovecha las oportunidades del Big Data y conviértete en analista de datos con la
En la era digital, los datos se han convertido en un recurso esencial para las empresas, similar al valor que tuvo el petróleo en el pasado. La capacidad de analizar e interpretar grandes volúmenes de información es clave para tomar decisiones estratégicas y generar valor en cualquier sector, dándole a las organizaciones una ventaja competitiva.
Para responder a estos desafíos, es fundamental contar con profesionales capacitados en Data Science y Big Data, con habilidades en análisis de datos, machine learning e inteligencia artificial. Estas competencias permiten transformar la información en conocimiento estratégico y tomar decisiones informadas que impactan positivamente en los resultados de negocio.
El Máster en Data Science y Big Data de IEBS ofrece las herramientas y conocimientos necesarios para convertirse en un experto en análisis de datos y en la aplicación de inteligencia artificial en el entorno empresarial. Con un enfoque práctico, los estudiantes adquieren las habilidades para tomar decisiones basadas en datos, generando valor real en cualquier sector.
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a quién va dirigido
que quieran aplicar sus conocimientos a la ciencia de datos y Big Data.
que buscan mejorar sus habilidades en machine learning, deep learning y análisis predictivo.
que deseen dominar las herramientas de análisis de datos y cloud computing.
interesados en la transformación digital y en el uso de datos para la toma de decisiones estratégicas.
que quieran redirigir su carrera hacia un campo con alta demanda en múltiples industrias.
FAQs del Máster en Data Science y Big Data
El Master en Data Science y Big Data está realizado en colaboración con IBM. Esto, supone para los alumnos, la posibilidad de acceder a un área virtual donde podrán ver información sobre temáticas relacionadas con el Master. A través de una metodología de aprendizaje social y autocolaborativo, el estudiante podrá aprender a gestionar y analizar grandes volúmenes de datos.
Este programa cuenta con el Big Data Professional Certificate de CertiProf, que avala los conocimientos aprendidos por los estudiantes.
Durante el programa formativo tendrás acceso y aprenderás sobre las plataformas como IBM, Colab, Jupyter, R Studio, Hadoop, Tableau, Apache y más.
La figura del científico de datos y del profesional en Data es un perfil altamente demandado en cualquier empresa, por no decir imprescindible. Es por ello que el Master en Data Science y Big Data te preparará para desempeñarte en las diferentes áreas del análisis de datos, como Data Scientist, Chief Data Officer, Arquitecto de Datos, Data Analyst, entre otros.
Fórmate en áreas relacionadas como:
resumen
Maestría en Data Science y Big Data
DURACIÓN
8 meses (750 horas)
INICIO
30 Octubre
CRÉDITOS
60 ECTs
precio
6.700 U$S
financiación
Cuotas mensuales sin intereses
becas disponibles
Hasta el 40%
SOLICITA INFORMACIÓNsatisfacción
95% de mejora laboral al finalizar los estudios
valoración
4.9/5 de valoración por los alumnos
experiencia
Expertos en más 15 años de en la especialidad
No enseñamos el futuro. Te ayudamos a crearlo.
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¿Tienes dudas?
PLAN DE ESTUDIOS
El Máster en Data Science y Big Data está estructurado en 17 asignaturas
Fundamentos de Python
Python avanzado
Fundamentos R
Proyecto: Análisis de un dataset público de la copa mundial de fútbol
Introducción a la IA y Machine Learning
Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
Ecosistemas de Machine Learning en la nube
Proyecto: Análisis predictivo del precio de la vivienda
Matemática analítica
Estadística descriptiva
Estadística inferencial
Proyecto: Conocimiento de usuarios y Sistema Recomendador en una plataforma de streaming de películas
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
Bases de Datos Relacionales
Fundamentos de SQL
Bases de datos NOSQL
Proyecto: Análisis del impacto de los anuncios de TV en las visitas a la página web del anunciante.
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
Tipos y arquitectura de un Data Warehouse vs Data Lake
MongoDB Atlas
Fundamentos de Azure y AWS
Proyecto: Diseño e implementación de la automatización de una infraestructura sobre AWS
Reducción de dimensionalidad en los datos: PCA
Algoritmos de agrupamiento: K Medias y jerárquico
Técnicas de detección de anomalías
Proyecto: PCA y CLUSTERING utilizando Python
Introducción a las Arquitecturas Distribuidas: Paralelización y Map Reduce
Arquitecturas Lambda y Kappa. Batch vs Streaming.
Gestión de recursos en Arquitecturas Distribuidas
Proyecto: Diseño y Desarrollo de una Arquitectura Distribuida para Análisis de Datos Espaciales
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
Fundamentos y herramientas del ecosistema Hadoop
Gestión de datos Streaming
Extracción, Transformación y Carga de datos
Proyecto: Desarrollo de una aplicación de ingesta y análisis de datos
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
Introducción a Spark y programación en batch sobre RDDs
Spark SQL, Dataframes y GraphX
Spark Streaming y MLlib
Proyecto: Monitoreo de Calidad del Aire en Ciudades Inteligentes
Personalización creada 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
Procesos ETL con Python
Web Scraping
Servicios Web y APIs
Proyecto: Extracción y análisis de reviews de películas mediante web scraping
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
Herramientas para potenciar el aprendizaje
Durante el programa utilizarás herramientas digitales de vanguardia. Algunas de estas herramientas incluyen condiciones especiales exclusivas para nuestros alumnos como funcionalidades premium, pruebas gratuitas y descuentos, gracias a nuestras colaboraciones estratégicas.
Google Colab
Jupyter
Apache Spark
Python
Databricks
Apache Hive
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.
RStudio
Hadoop
Tableau
POTENCIA TU PERFIL PROFESIONAL CON cursos complementarios gratuitos de alto impacto
Desde IEBS, te ofrecemos acceso exclusivo a una amplia gama de cursos profesionales complementarios y gratuitos que te van a ayudar a potenciar tu perfil profesional. Diseñados meticulosamente, estos cursos están enfocados en potenciar tus habilidades blandas, impulsar tu empleabilidad y fortalecer tu presencia digital en el competitivo entorno laboral actual. Además, te proporcionarán herramientas directivas avanzadas y conocimientos fundamentales sobre Inteligencia Artificial para optimizar tu productividad. Nuestra filosofía de desarrollo profesional va más allá de la mera teoría. Nos centramos en proporcionarte habilidades prácticas y conocimientos concretos que te permitirán destacar en cualquier contexto empresarial. Con una combinación excepcional de contenido académico de primera calidad y recursos adicionales, nuestro compromiso es prepararte para sobresalir en tu carrera profesional y liderar con éxito en el dinámico mundo empresarial actual.
salidas laborales
Estos son los trabajos a los que podrás acceder con el Máster en Data Science y Big Data.
Data Scientist analiza grandes volúmenes de datos aplicando estadística, programación y modelos predictivos para obtener insights valiosos; salario medio ≈ 50 000 € brutos/año.
Data Engineer desarrolla y optimiza sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos escalables; salario medio ≈ 45 000 € brutos/año.
Analista de Datos convierte datos en información comprensible mediante análisis y visualización para apoyar decisiones de negocio; salario medio ≈ 35 000 € brutos/año.
Big Data Architect diseña arquitecturas tecnológicas avanzadas para gestionar grandes volúmenes de datos en tiempo real; salario medio ≈ 60 000 € brutos/año.
Machine Learning Engineer crea y entrena modelos de aprendizaje automático que automatizan procesos y mejoran predicciones; salario medio ≈ 55 000 € brutos/año.
Chief Data Officer (CDO) dirige la estrategia de datos de una organización, asegurando su aprovechamiento, calidad y gobierno; salario medio ≈ 80 000 € brutos/año.
competencias
Convertirte en un experto en el manejo de grandes volúmenes de datos, análisis avanzado y en la implementación de tecnologías clave como Machine Learning, Deep Learning, NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural), y Big Data Analytics.
profesorado
Estos son los profesores del Máster en Data Science y Big Data.
aprende con los mejores expertos
Rafael Zambrano López
Head of Applied Science en Openbank
Miguel Rodríguez Asensio
Lead Data Scientist en Iberdrola. MSc Big Data Analytics.
Javier Cózar del Olmo
CTO y Cofundador at Taidy.
Zaira Adame
Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.
Francisco José Cotán López
Cloud Administrator en RTI
Daniel González Medina
Leading Data Driven development projects. Co-Founder Taidy Cloud
Miguel Ángel Fernández Díaz
Ingeniero Big Data en Stratio BD
Layla Scheli
Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper
Juan José Silva Torres
Data Science. Inteligencia Artificial. Machine Learning
Alejandro Pérez Pérez
Cofundador y CTO de HolaChatBot
Descarga el folleto para conocer más del profesorado.
OPINIONES del Máster en Data Science y Big Data
metodología
El Máster en Data Science y Big Data se impartirá totalmente online (e-learning) a través del Campus de IEBS, aprovechando todas las ventajas, beneficios y sinergias que las innovaciones técnicas en materia de formación online proporcionan tanto al alumno como al centro docente.
El estudio del Máster en Data Science y Big Data está totalmente estructurado y programado, con fechas de inicio y de finalización concretas. Las asignaturas en las que se estructura el Master se dividen en clases semanales en las que hay que cumplir una serie de objetivos y realizar tareas determinadas. Esta metodología de estudio exige un gran compromiso y dedicación puesto que el ritmo de estudio está planificado por el equipo docente e implica el estudio simultáneo de dos módulos.
Campus online
Comunidad IEBS
Desde el momento de su matriculación, el alumno pasará a formar parte de la Comunidad de IEBS, un punto de encuentro entre alumnos que fomentará la interactividad y la comunicación entre profesionales. Esta comunidad estará formada por varios organismos que potenciarán la emprendeduría de nuestros alumnos:
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Club de alumnos.
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Blogs
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Club del emprendedor.
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Alumni.
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Blosa de empleo.
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Club de ética empresarial..
iebs news
El alumno tendrá a su alcance las noticias más relevantes y actuales, para mantenerle al día de las últimas tendencias y noticias del mundo empresarial. Además como comunidad de usuarios constituiremos diferentes grupos de compra para conseguir servicios empresariales y descuentos en condiciones preferentes.
Evaluación del Maestría en Data Science y Big Data
La evaluación del Máster en Data Science y Big Data se basa en un enfoque continuo y personalizado, con un seguimiento cercano por parte de los docentes. El objetivo principal es acompañarte durante todo el proceso de aprendizaje, asegurando que completes todas las actividades y entregas dentro de los plazos establecidos.
A lo largo del máster, se evaluarán tus contribuciones semanales, ejercicios prácticos y el progreso de tu proyecto final. Al finalizar el máster, deberás presentar y defender un Trabajo Final de Máster, que debe abordar un desafío real relacionado con el análisis de grandes volúmenes de datos y la implementación de soluciones de Big Data, como el procesamiento y análisis de datos masivos, la creación de modelos predictivos o la integración de tecnologías de Machine Learning.
agile learning
La evaluación del Máster se basa en un enfoque práctico, continuo y personalizado...
desarrollo de competencias
La prioridad del desarrollo de competencias sobre el conocimiento.
agilidad
La agilidad en el aprendizaje para centrarse en lo importante.
growth mindset
Un enfoque de Growth Mindset en el que todo alumno puede desarrollar sus capacidades y destrezas con esfuerzo, proceso y metas.
neurociencia cognitiva
Las evidencias que la Neurociencia Cognitiva nos ha aportado en los últimos años sobre el proceso de aprendizaje que transcurre en el cerebro.
admisión
El Maestría en Máster en Data Science y Big Data está estructurado con fechas de inicio y finalización
definidas, y se organiza en asignaturas, cada una con objetivos claros y tareas aplicadas. El
aprendizaje se basa en la resolución de proyectos, lo que permite aplicar directamente las herramientas
y estrategias vistas en clase.
Las solicitudes de admisión se tramitarán en riguroso orden de llegada y serán valoradas por un comité
evaluador formado por el Director del Postgrado, el Director Académico y el Coordinador de Admisiones.
requisitos de admisión
PROCESO DE ADMISIÓN Y MATRÍCULA
Para solicitar tu admisión en el Master debes seguir estos pasos:
Paso 1.
Rellenar y enviar la Solicitud de Admisión online
En la Solicitud de Admisión deberás rellenar tus datos personales y adjuntar toda la
documentación necesaria para evaluar el cumplimiento de los requisitos de admisión.
La documentación que debes enviar obligatoriamente es:
- Datos personales y académicos.
- Currículum Vitae o LinkedIn: Adjuntar una breve descripción de las funciones, responsabilidades e hitos más importantes en los puestos de trabajo desempeñados.
- Carta de presentación al director del programa: donde expongas tus motivaciones e intereses y, en el caso de existir alguna carencia, los valores que vas a aportar o las razones por las que deberías ser admitido.
- En el caso de aplicar a una Beca indícalo en el formulario de admisión. Una vez aceptada tu Solicitud de Admisión tendrás que enviar la documentación requerida.
Paso 2.
Realizar una entrevista personal
Deberás realizar una entrevista personal con el Coordinador de Admisiones. El Comité de Admisiones evaluará tus cualidades y méritos y en un plazo de dos días laborables te informaremos de la resolución tomada por medio del Coordinador de Admisiones.
Paso 3.
FORMALIZACIÓN DE LA MATRÍCULA
En caso de ser admitido, recibirás un comunicado por escrito confirmando tu plaza y facilitándote toda la información necesaria para formalizar el pago de los derechos de matrícula junto con el contrato de alumno. El plazo para efectuar los trámites es de 10 días naturales.
¿por qué estudiar este máster?
El Aprovecha las oportunidades del Big Data y conviértete en analista de datos con late ofrece una formación práctica y
centrada en resultados, combinando herramientas de automatización y estrategias de crecimiento para que
puedas aplicar lo aprendido desde el primer día. A través de casos reales y simulaciones, adquirirás las
habilidades necesarias para diseñar embudos de conversión, optimizar campañas, automatizar procesos y
analizar métricas clave. Todo ello con el acompañamiento cercano de profesores en activo y una comunidad
que fomenta el aprendizaje colaborativo.
Este máster está diseñado para que domines las dos disciplinas más demandadas en el mundo digital
actual, ayudándote a generar crecimiento de forma eficiente y escalable. Al finalizar, estarás preparado
para asumir roles clave en empresas de tecnología, marketing, ventas o incluso para emprender tu propio
proyecto con una visión data-driven y de alto impacto.
Descarga el folleto y analiza el programa en detalle.
¿Tienes dudas?
FINANCIACIÓN
En el Maestría en Máster en Data Science y Big Data , ofrecemos diversas opciones de
financiación para facilitar tu acceso a la formación. Puedes optar por el pago fraccionado en cómodas
mensualidades o acceder a becas parciales para reducir el coste del programa.
Además, contamos con convenios con entidades financieras que te permitirán financiar tu matrícula a
través de condiciones ventajosas, adaptadas a tu situación. Nuestro objetivo es ofrecerte todas las
facilidades posibles para que puedas centrarte en tu aprendizaje y crecimiento profesional sin
preocuparte por las barreras económicas. Para más detalles sobre las opciones disponibles, no dudes en
ponerte en contacto con nuestro equipo de admisiones.
precio
Inversión total por participante:
U$S 6.700
Matrícula: U$S 750
Resto contado o financiado en cuotas mensuales:
- Contado 4% de descuento
- Financiado por IEBS en 10 cuotas mensuales (sin recargo)
- Otras formas de financiación o pago a consultar
Pago al contado: Tarjeta bancaria (Visa, Mastercard, AMEX) o Transferencia
Bancaria (débito/crédito).
Financiado: financiación directa con IEBS a través de pagos recurrentes con
tarjeta bancaria (débito/crédito).
becas y ayudas
En IEBS entendemos que la formación es un derecho y no un privilegio, por tanto buscamos el mejor talento, independientemente de su condición económica y por tanto como parte de nuestra responsabilidad social, ofrecemos un programa de Becas y Ayudas adaptadas a cada situación:
ayudas smart
Ayudas directas del 25% de descuento a los perfiles más interesantes.
becas impulsa
Becas en colaboración con Grupo Edutech que cubren hasta el 40% del programa.
programa con doble titulación en la ucav
UCAV Ávila
Este programa está certificado por la UCAV, si quierss conocer que requisitos has de cumplir
para acceder a esta doble titulación consulta las condiciones en nuestra página de universidades.
Importe de la matrícula en UCAV: 490,00 € (antes del inicio del programa).
En el caso de no cumplir los requisitos exigidos por UCAV obtendrás el prestigioso título
privado de Master expedido por IEBS Business School.
