Big data & IA
Profesores del Máster en Data Analytics y Machine Learning
Convierte datos en decisiones con impacto. Aprende Data Analytics y Machine Learning para liderar la transformación digital en tu empresa o carrera.
La analítica de datos y el Machine Learning son hoy claves para tomar decisiones estratégicas y generar ventaja competitiva.
La analítica de datos y el machine learning son claves para competir en un mercado cada vez más digital. Las empresas necesitan profesionales que no solo entiendan los datos, sino que sepan interpretarlos, visualizarlos y transformarlos en decisiones estratégicas. Dominar herramientas de Data Analytics, Business Intelligence e Inteligencia Artificial es hoy una de las habilidades más demandadas por el mercado laboral.
La clave está en combinar análisis de datos con IA y técnicas predictivas. Este máster te prepara para integrar modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos, crear dashboards avanzados, aplicar estrategias Data Driven e implementar soluciones reales con Machine Learning. Aprenderás a extraer insights de valor, mejorar procesos, anticiparte a problemas y generar impacto directo en el negocio.
El Máster en Data Analytics y Machine Learning de IEBS te ofrece una formación práctica, multidisciplinar y conectada con las necesidades reales del mercado. Desarrollarás competencias en analítica avanzada, visualización y automatización de decisiones usando IA, trabajando con datos reales y acompañado por expertos del sector. Prepárate para liderar la transformación digital desde los datos.
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a quién va dirigido
que quieran integrar la toma de decisiones basada en datos con herramientas de visualización, reporting avanzado y análisis predictivo.
que deseen convertirse en Data Analysts o Data Scientists, combinando BI, dashboards e IA aplicada a proyectos reales.
que busquen liderar equipos y proyectos estratégicos con un enfoque Data Driven, optimizando procesos y generando impacto en sus organizaciones.
que quieran evolucionar hacia la analítica avanzada y el Machine Learning, ampliando su dominio de herramientas y modelos predictivos aplicables al negocio.
que deseen enfocar su carrera en Data Analytics, visualización de datos y Machine Learning aplicado, desarrollando habilidades prácticas para su inserción profesional inmediata.
FAQs del Master en Data Analytics y Machine Learning
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.
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.
Desarrollarás proyectos reales y casos aplicados en distintas industrias: marketing, salud, finanzas, logística o educación. Estos te permitirán aplicar lo aprendido en contextos profesionales.
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.
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.
resumen
Máster en Data Analytics y Machine Learning
DURACIÓN
8 meses (750 horas)
INICIO
30 Abril
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.
Descarga el folleto y analiza el programa en detalle.
¿Tienes dudas?
PLAN DE ESTUDIOS
El Master en Data Analytics y Machine Learning está estructurado en 17 asignaturas
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
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
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
Empresas Data Driven
Data Strategy I
Data Strategy II
Proyecto: Diseño y desarrollo de una estrategia completa de Data Strategy
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
Integración de datos
Fase de Extracción
Fases de Transformación y Carga
Proyecto: Procesos ETL para extraer, transformar y cargar datos
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
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
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
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
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
Customer Analytics
Segmentación de clientes
Gestión de valor del cliente
Proyecto: Segmentación de Clientes (Clustering) - Interpretaciones
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
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
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
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
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
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
Microsoft certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)
Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)
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.
KNIME
Alteryx
Google Colab
Jupyter
RapidMiner
Power BI Desktop
Python
Databricks
ChatGPT
DAX Studio
Cursor
Microsoft Azure
Scikit-learn
Microsoft SQL
R
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.
Qlik Sense
TensorFlow
Azure Machine Learning
Python
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 Master en Data Analytics y Machine Learning.
- Data Scientist / Analista de datos avanzado: Capaz de desarrollar modelos predictivos y prescriptivos integrados con dashboards y procesos BI.
- Business Intelligence Manager / BI Analyst: Experto en visualización de datos, creación de cuadros de mando y storytelling con información compleja.
- Chief Data Officer (CDO) o responsable de estrategia Data Driven: Liderando proyectos de transformación basada en datos en organizaciones de distintos sectores.
- Arquitecto de datos / Data Engineer: Diseñando procesos ETL, modelado de datos y arquitecturas Data Driven para optimizar la gestión de la información.
- Consultor en analítica y Machine Learning: Aplicando técnicas avanzadas de IA y análisis de datos para generar valor tangible en empresas o proyectos reales.
competencias
- 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.
profesorado
Estos son los profesores del Master en Data Analytics y Machine Learning.
aprende con los mejores expertos
Directora
Zaira Vicente Adame
Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.
Rafael Zambrano López
Head of Applied Science en Openbank
Miguel Rodríguez Asensio
Lead Data Scientist en Iberdrola. MSc Big Data Analytics.
Antonio Pabón Álvarez
Business Analytics Specialist en CBNK Banco
Daniel González Medina
Leading Innovation Data & AI projects. Co-Founder & Partner at Taidy
Román Martín Llera
Científico de Datos en LIS-Solutions
Layla Scheli
Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper
Juan José Silva Torres
Data Science. Inteligencia Artificial. Machine Learning
Pascual Parada Torralba
Neogeneralista experto en Innovación, Tecnología y Cognición
Iván Pinar Domínguez
Instructor en Nuevas Tecnologías y Gestión de Proyectos en Análisis al Cuadrado
Descarga el folleto para conocer más del profesorado.
metodología
El Master en Data Analytics y Machine Learning 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 Master en Data Analytics y Machine Learning 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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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 Máster en Data Analytics y Machine Learning
La evaluación del Master en Data Analytics y Machine Learning 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 Master en Data Analytics y Machine Learning cuenta con un número limitado de 25 plazas. De esta forma promovemos el contacto personalizado entre alumno y profesor, de tal forma que cada profesor se convierte en un mentor del alumno con un trato directo y personalizado.
Las solicitudes de admisión se tramitarán en riguroso orden de llegada y serán valoradas por un comité evaluador formado por el Director del Master, 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?
Este Master en Data Analytics y Machine Learning ofrece un enfoque integral y práctico que combina las fortalezas del Business Intelligence, la visualización de datos y el Machine Learning. A través de una formación híbrida y aplicada, el alumnado desarrolla competencias clave para liderar proyectos de análisis y transformación de datos con impacto real en el negocio.
El aprendizaje se basa en la realización de proyectos reales mediante Global Projects aplicados a sectores como empresa, industria, salud, educación o administración pública. Estos retos permiten integrar técnicas de BI y modelos avanzados de inteligencia artificial y machine learning en contextos reales y colaborativos.
El equipo docente está formado por profesionales en activo con experiencia en análisis de datos, IA, arquitectura de datos y consultoría estratégica. Su visión práctica y actualizada garantiza una formación conectada con la realidad del mercado.
Trabajarás con herramientas líderes del sector como SQL Server, Power BI, Python, R o Tableau, en un entorno práctico donde lo aprendido se pone en marcha desde el primer día. Además, contarás con oportunidades de networking, mentorías y colaboración con empresas reales que potencian tu experiencia formativa.
Este máster no solo te prepara en lo técnico. Te capacita para tomar decisiones basadas en datos, entender el negocio y generar valor tangible. Porque ser Data Driven es más que tener datos: es saber qué hacer con ellos y cómo transformar la información en resultados.
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¿Tienes dudas?
FINANCIACIÓN
En el Máster en Master en Data Analytics y Machine Learning , 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.
