Tecnología
Financiación del Maestría en Blockchain e Ingeniería de Datos
Descubre la web 3.0 con el Blockchain y la IA
                La tecnología Blockchain y la Inteligencia Artificial lideran todos los rankings cuando nos referimos a tecnologías disruptivas capaces de transformar los modelos de negocio y las operaciones de cualquier organización.
En un momento actual en el que ambas tecnologías han logrado un grado de madurez suficiente para su aplicación, la solución a los problemas de automatización y descentralización de las empresas pasa necesariamente por comprender las posibilidades de Ethereum y los algoritmos de Machine Learning y redes neuronales.
Con el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos aprenderás los protocolos y arquitecturas de Ethereum que te permitirán desarrollar aplicaciones descentralizadas y Smart Contracts, y en ellos, aplicarás toda la potencia que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning ofrecen.
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FAQs del Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos
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.
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.
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.
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:
resumen
Maestría en Blockchain e Ingeniería de Datos
DURACIÓN
10 meses (750 horas)
INICIO
a consultar
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
Más de 15 años de experiencia formando a profesionales
No enseñamos el futuro. Te ayudamos a crearlo.
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¿Tienes dudas?
PLAN DE ESTUDIOS
El Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos está estructurado en 17 asignaturas
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                Programación en Solidity                                        
                                                                                Programación de criptomonedas                                        
                                                                                Programación de NFTs                                        
                                                                                Proyecto: Creación de un Marketplace de NFTs                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                Vulnerabilidades comunes en Solidity                                        
                                                                                Programación segura en Solidity                                        
                                                                                Proceso de una auditoría                                        
                                                                                Proyecto: Realización de la auditoría de un protocolo DeFi                                        
                                                                            
                                                                                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, aplicaciones y proyectos reales                                        
                                                                                Arquitectura Hyperledger Fabric                                        
                                                                                Instalación de Hyperledger Fabric, herramientas y archivos                                        
                                                                                Proyecto: Desarrollo de la primera arquitectura de Hyperledger Fabric                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
                                                                                Hyperledger Composer Playground                                        
                                                                                Desarrollo de Smart Contracts Privados: Chaincode                                        
                                                                                Desarrollo de DApps para entorno permisionado                                        
                                                                                Proyecto: Análisis de una DApp                                        
                                                                            
                                                                                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                                        
                                                                            
Certificaciones
Al completar esta formación, obtendrás los conocimientos y habilidades necesarios para optar a las certificaciones más reconocidas y valoradas en el sector.

Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals
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.

Jupyter

Databricks
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.
curso
programa en soft skills
Valorado en 450€, gratis para los alumnos IEBS
Según el Global Trend de LinkedIn, el 92% de los reclutadores consideran las habilidades blandas igual o más importantes que las habilidades duras.
curso
Curso en Personal Branding
Valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS
"Una marca personal fuerte te hará inolvidable". - Neil Patel, gurú de marketing digital
curso
Líder Digital: Domina las Habilidades del Futuro
Valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS
Tener líderes con habilidades directivas sólidas puede ser la clave para el éxito empresarial.
curso
Productividad con IA & ChatGPT desde cero
Curso valorado en 99€. Gratis para los alumnos de IEBS
Según un estudio reciente: "La IA generativa mejora el rendimiento laboral hasta 40%".
salidas laborales
Estos son los trabajos a los que podrás acceder con el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos.
Estas son las profesiones que podrás desempeñar después de estudiar el Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos:
- Smart Contract Developer
 - Lead Architect
 - Senior Blockchain Developer
 - Experto/Consultor/Programador Ethereum
 - Ethereum Developer
 - Machine Learning Engineer
 - Consultor(a) en IA/Machine Learning
 - Analista y Arquitecto(a) en ML
 
competencias
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
 
profesorado
Estos son los profesores del Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos.
aprende con los mejores expertos
                        
            Director
Zaira Vicente Adame
Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.
                        
            Diego Escalona Rodríguez
Blockchain Engineer & Researcher en Telefónica
                        
            Miguel Rodríguez Asensio
Lead Data Scientist en Iberdrola. MSc Big Data Analytics.
                        
            Nil Diaz Lloancy
Head of Strategy en Bit2Me
                        
            Daniel González Medina
Leading Innovation Data & AI projects. Co-Founder & Partner at Taidy
                        
            Layla Scheli
Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper
                        
            Juan José Silva Torres
Data Science. Inteligencia Artificial. Machine Learning
                        
            José Cristino Fernández Pérez
Director de Unidad de Producto
                        
            Sergio Valenzuela
Asesor Digital Assets. Ingeniero Técnico de Telecomunicaciones Digitalizando en AdP, DtP y SV
                        
            Joan Arcas Sanz
Innovation Project Manager & Blockchain Expert en CaixaBank Tech
                        
            Alexander Herranz Santamaría
Innovation Manager - S&M Services
                        
            José Carlos Ramírez
Blockchain security engineer at Matter Labs / zkSync
                        
            Sergio Torres Palomino
Blockchain Manager en Telefónica - Hyperledger Professor
Descarga el folleto para conocer más del profesorado.
metodología
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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Bolsa 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 Blockchain e Ingeniería de Datos
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
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?
Descarga el folleto y analiza el programa en detalle.
¿Tienes dudas?
FINANCIACIÓN
                En el Maestría en Máster en Blockchain e Ingeniería de Datos , 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.
FORMACIÓN RELACIONADA
Solicitud de Admisión
Para conocer si tu perfil es idóneo para la realización de este programa académico debes cumplimentar debidamente el siguiente formulario de admisión.
                            Convocatoria
                            y datos personales
                        
                            Datos académicos
                            y profesionales
                        
Confirmación