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Maestría en Blockchain e Ingeniería de Datos

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Duración

10 meses

Modalidad

100% online

Datos.
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Finalizan la formación

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· Salidas laborales ·

Smart Contract Developer

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Lead Architect

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Senior Blockchain Developer

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Experto/Consultor/Programador Ethereum

Salario medio

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Ethereum Developer

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Machine Learning Engineer

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Consultor(a) en IA/Machine Learning

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Analista y Arquitecto(a) en ML

Salario medio

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· 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: Azure Data Fundamentals

Microsoft certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)

Microsoft certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)

Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)

Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)

Certificación Azure Fundamentals (AZ-900)

Certificación Azure Fundamentals (AZ-900)

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· Competencias ·

De gestionar tareas a liderar la entrega de valor

Al finalizar el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos serás perfectamente capaz de:

  • Conocer en detalle la tecnología Blockchain de Ethereum y su aplicación a entornos empresariales y de negocio.
  • Desarrollar arquitecturas y sistemas para la minería de activos digitales.
  • Programar Smart Contracts en Ethereum a través de Solidity y distintas configuraciones de ambientes de desarrollo.
  • Conocer en detalle las aplicaciones descentralizadas como Wallets.
  • Desarrollar redes privadas para entornos permisionados con la tecnología de Hyperledger, y aplicaciones de uso a través de DApps.
  • Elaborar algoritmos de análisis predictivo sobre los datos en base a patrones
  • Entender el desarrollo actual y las aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial
  • Conocer los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más utilizados dentro del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado, así como su aplicación en entornos reales
  • Conocer los distintos tipos de redes neuronales y sus usos más habituales en entornos reales

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Becas de hasta el 40% · plazas limitadas para Octubre 2026

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· Metodología ·

Aprendes haciendo, como en un equipo real

Nuestra metodología replica el ritmo de un equipo ágil: estudias, aplicas, debates en vivo y mejoras con feedback. Cada semana entregas algo real.

01

Estudias

Contenido en el campus, a tu ritmo: videos, lecturas y casos reales.

Asíncrono

02

Aplicas

Resuelves un sprint práctico evaluable que se convierte en evidencia.

Práctica

03

Debates

Sesión en directo con profesorado en activo: dudas, debate y casos sin guion.

Síncrono

04

Mejoras

Recibes feedback personalizado y ajustas el rumbo del siguiente sprint.

Mentoría

Cada asignatura, un proyecto

Las asignaturas se construyen sobre entregables reales que suman a tu portfolio profesional, no sobre exámenes teóricos.

Tu Global Project

Todos los proyectos se integran en una pieza final que defiendes ante un tribunal de profesionales en activo — lista para tu próxima entrevista.

Equipo de IEBS celebrando con los pulgares hacia arriba

· Plan de estudios ·

El Maestría en Blockchain e Ingeniería de Datos está estructurado en 17 asignaturas

01 Tecnología Blockchain 02 Fundamentos de IA y Machine Learning 03 Ethereum: Clientes y transacciones 04 Aprendizaje supervisado I 05 Ethereum: Claves y networkss 06 Aprendizaje supervisado II 07 Ethereum: Desarrollo de Smart Contract 08 Aprendizaje NO Supervisado 09 Ethereum: Aplicaciones descentralizadas (DApps) 10 Redes neuronales y Deep Learning 11 Ethereum: Seguridad y Buenas prácticas (DApps) 12 Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) 13 Hyperledger: Arquitectura e instalación Fabric 14 Sistemas de recomendación 15 Hyperledger: Desarrollo de Smart Contracts y Dapps 16 Procesamiento del Lenguaje Natural 17 Global Project

Asignatura 01

Tecnología Blockchain

Clases de esta asignatura

  • Introducción a la Blockchain y tipos de consenso

  • Blockchains públicas, privadas e híbridas

  • Introducción a la Criptografía

  • Proyecto: Desarrollo de un análisis de viabilidad inicial de implementación de tecnología Blockchain en una empresa tradicional

Asignatura 02

Fundamentos de IA y Machine Learning

Clases de esta asignatura

  • 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

Asignatura 03

Ethereum: Clientes y transacciones

Clases de esta asignatura

  • Ethereum: Gestión de cuentas, transacciones y bloques

  • Ethereum Virtual Machine, opcodes y combustible (Gas)

  • Entornos de desarrollo y clientes Ethereum

  • Proyecto: Diseño de una solución “solo” staking en la red Ethereum

Asignatura 04

Aprendizaje supervisado I

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 05

Ethereum: Claves y networkss

Clases de esta asignatura

  • Instalación y uso de una Testnet Propia

  • Gestión de las claves y Ethereum networkss (Mainnet, Ropsten, Rinkeby)

  • Escalabilidad: Redes de segunda capa. Polygon y Optimism

  • Proyecto: Diseño de entornos y gestión de claves de un proyecto Blockchain

Asignatura 06

Aprendizaje supervisado II

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 07

Ethereum: Desarrollo de Smart Contract

Clases de esta asignatura

  • Programación en Solidity

  • Programación de criptomonedas

  • Programación de NFTs

  • Proyecto: Creación de un Marketplace de NFTs

Asignatura 08

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: PCA y CLUSTERING utilizando Python

Asignatura 09

Ethereum: Aplicaciones descentralizadas (DApps)

Clases de esta asignatura

  • Arquitectura teórica y casos

  • Componentes y configuración de clientes

  • Mejoras de diseño y Polygon para escalabilidad

  • Proyecto: Diseño y desarrollo de una DApp basada en un caso de uso

Asignatura 10

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 11

Ethereum: Seguridad y Buenas prácticas (DApps)

Clases de esta asignatura

  • Vulnerabilidades comunes en Solidity

  • Programación segura en Solidity

  • Proceso de una auditoría

  • Proyecto: Realización de la auditoría de un protocolo DeFi

Asignatura 12

Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)

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 13

Hyperledger: Arquitectura e instalación Fabric

Clases de esta asignatura

  • Introducción, aplicaciones y proyectos reales

  • Arquitectura Hyperledger Fabric

  • Instalación de Hyperledger Fabric, herramientas y archivos

  • Proyecto: Desarrollo de la primera arquitectura de Hyperledger Fabric

Asignatura 14

Sistemas de recomendación

Clases de esta asignatura

  • 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

Asignatura 15

Hyperledger: Desarrollo de Smart Contracts y Dapps

Clases de esta asignatura

  • Hyperledger Composer Playground

  • Desarrollo de Smart Contracts Privados: Chaincode

  • Desarrollo de DApps para entorno permisionado

  • Proyecto: Análisis de una DApp

Asignatura 16

Procesamiento del Lenguaje Natural

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 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.

Jupyter
Databricks

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· FAQs ·

Preguntas frecuentes

1

¿Por qué estudiar el Master en Blockchain e Ingeniería de Datos en IEBS?

Al cursar el Master en Blockchain e Ingeniería de Datos, podrás formarte 100% online de la mano de los mejores expertos. Con nuestra metodología Sprint Training aprenderás a desarrollar arquitecturas y sistemas para la minería de activos digitales, así como los fundamentos del Machine Learning y los tipos de algoritmos más usados dentro del aprendizaje supervisado y no supervisado. 

 

2

¿Qué herramientas emplearé en este Master?

Durante tu formación trabajarás con los aplicaciones y herramientas más utilizadas para la resolución de los diferentes problemas. No obstante, más allá de aprender a utilizar una herramienta específica, te formarás en el funcionamiento base que te ayudará a saber utilizar cualquier otra herramienta del mercado. 

En este programa concreto tendrás acceso a plataformas como CBInsight, Crunchbase y DealRoom, entre otras que te permitirán entender el mercado de Blockchain. 

 

3

¿Qué salidas profesionales puedo tener con el Master en Blockchain e Ingeniería de Datos?

Al finalizar este Master podrás desarrollarte como Ingeniero de Blockchain en áreas de finanzas y tecnología, Director de equipos de desarrollo Blockchain, Arquitecto Blockchain, Consultor, entre otras profesiones involucradas con la cadena de bloques. 

 

4

¿Qué programas similares al Master en Blockchain e Ingeniería de Datos puedo cursar?

En IEBS contamos con diferentes programas relacionados con Blockchain. Escoge el que más se ajuste a tus necesidades y fórmate en uno de los sectores más demandados: 

  • Master en Blockchain y Fintech

  • Master en Blockchain y Criptoactivos

  • Master en Blockchain Metaverso y NFTs

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