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Big data & IA
Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial
El Máster de Data Science más completo con Big Data e IA
4,7
+1.240 opiniones de alumnos
Inicio
29 Octubre
Duración
8 meses
Modalidad
100% online
Datos.
No promesas
96%
Finalizan la formación
93%
Consiguen sus objetivos
97%
Recomiendan la metodología
Solicita información
Conoce el máster en 2 minutos
Quiero diseñar y ejecutar proyectos de Big Data e Inteligencia Artificial que impulsen decisiones estratégicas.
- Desarrolla algoritmos de análisis predictivo con Machine Learning y Deep Learning
- Trabaja con entornos distribuidos de Big Data y procesamiento a gran escala (Spark)
- Utiliza herramientas como IBM, Python, R, Hadoop y Tableau en proyectos reales
- Diseña y ejecuta proyectos de Business Intelligence de principio a fin
· Salidas laborales ·
Data Scientist
Analiza grandes volúmenes de datos aplicando estadística, programación y modelos predictivos para obtener insights valiosos
Salario medio
≈ 50.000 €/AÑO
Data Engineer
Desarrolla y optimiza sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos escalables
Salario medio
≈ 45.000 €/AÑO
Analista de Datos
Convierte datos en información comprensible mediante análisis y visualización para apoyar decisiones de negocio
Salario medio
≈ 35.000 €/AÑO
Big Data Architect
Diseña arquitecturas tecnológicas avanzadas para gestionar grandes volúmenes de datos en tiempo real
Salario medio
≈ 60.000 €/AÑO
Machine Learning Engineer
Crea y entrena modelos de aprendizaje automático que automatizan procesos y mejoran predicciones
Salario medio
≈ 55.000 €/AÑO
Chief Data Officer (CDO)
Dirige la estrategia de datos de una organización, asegurando su aprovechamiento, calidad y gobierno
Salario medio
≈ 80.000 €/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: Azure AI Fundamentals (AI-900)
Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)
Certificación Azure Fundamentals (AZ-900)
¿Buscas alguna de estas certificaciones?
· Competencias ·
De gestionar tareas a liderar la entrega de valor
Programar en Python y R para análisis de datos
Aplicar estadística y modelos matemáticos a grandes volúmenes de datos
Desarrollar modelos de Machine Learning y Deep Learning
Usar IA para análisis predictivo y automatización
Procesar datos con tecnologías Big Data (Hadoop, Spark)
Trabajar con bases de datos relacionales y NoSQL
Aplicar técnicas de NLP (procesamiento del lenguaje natural)
Visualizar y comunicar resultados con dashboards e informes
Gestionar proyectos completos de ciencia de datos
Integrar herramientas como Jupyter, Tableau, SQL, etc.
Traducir análisis de datos en decisiones estratégicas
¿Necesitas asesoramiento? Da el siguiente paso.
Becas de hasta el 40% · plazas limitadas para Octubre 2026
· 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.
· Plan de estudios ·
El Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial está estructurado en 17 asignaturas
Asignatura 02
Fundamentos de IA y Machine Learning
Clases de esta asignatura
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Introducción a la IA y Machine Learning
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Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
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Ecosistemas de Machine Learning en la nube. Soluciones Cloud y GenAI
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Proyecto: Diseño integral y detallado de una solución de IA para el contexto educativo
Asignatura 04
Métodos de clasificación basados en algoritmos de Inteligencia Artificial
Clases de esta asignatura
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Clasificación binaria, multiclase y métricas. Curva ROC
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Clasificación con Naive Bayes
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Clasificación con Support Vector Machine (SVM)
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Proyecto: Evaluación del estado de salud de un bebé durante el parto
Asignatura 06
ML supervisado avanzado: modelos predictivos en la era de la IA
Clases de esta asignatura
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Clasificación con KNN, regresión logística y softmax
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Regresión y clasificación con árboles de decisión
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Combinación de clasificadores: ensembles y random forests
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Proyecto: Desarrollo de un análisis predictivo sobre la propensión a abandonar la empresa por parte del personal empleado
Asignatura 09
Arquitecturas distribuidas Big Data
Clases de esta asignatura
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Introducción a las Arquitecturas Distribuidas: Paralelización y Map Reduce
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Arquitecturas Lambda y Kappa. Batch vs Streaming.
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Gestión de recursos en Arquitecturas Distribuidas
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Proyecto: Diseño y Desarrollo de una Arquitectura Distribuida para Análisis de Datos Espaciales
Asignatura 10
Introducción a la IA profunda: redes neuronales y deep learning
Clases de esta asignatura
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Hitos del Deep Learning y fundamentos de las redes neuronales
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Frameworks de Deep Learning: TensorFlow
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Ajuste de modelos de Deep Learning
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Proyecto: Análisis donde se aplican técnicas de Deep Learning
Asignatura 12
IA visual: reconocimiento de imágenes con redes convolucionales
Clases de esta asignatura
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Fundamentos de las CNNs: kernels, convolución, pooling, etc.
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Modelos pre-entrenados: Transfer Learning y Fine-Tuning
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Deep Learning en producción
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Proyecto: Análisis de un problema de clasificación de imágenes con Deep Learning
Asignatura 16
Procesamiento del lenguaje natural y LLMs
Clases de esta asignatura
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Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
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Modelos Probabilísticos de NLP y Métodos de Aplicación
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NLP – Modelos y Algoritmos
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Proyecto: Clasificación de Sentimientos en Reseñas de Películas con Modelos Clásicos y Redes Neuronales Sencillas
· 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.
Becas de hasta el 40% · plazas limitadas para Octubre 2026
Aprende de profesionales reales,
en activo
Nuestros profesores no son académicos de manual, son directivos y especialistas que trabajan hoy en las empresas más relevantes de cada sector.
· Opiniones ·
Lo que dicen quienes ya lo han vivido
"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
José Antonio Ferreira Queimada
CIO | CTO | CISO | Digital Transformation | Security & Privacy | Innovation en Liberty Latin America
Acabo de terminar el Máster en BI & Data Science en IEBS Business School. Gracias a todo el personal académico del IEBS por compartir con nosotros su experiencia y conocimiento.
Felix Enzo Garofalo Lanzuisi
Consultor BIM en INESA
Gracias a IEBS Business School por su excelente propuesa de capacitación, con énfasis en la aplicación práctica del conocimiento.
Gabriel José Solari Morales
Desarrollador de Business Intelligence
Gracias a IEBS por la increíble oportunidad de cursar el Master en Data Science. A lo largo del curso, he tenido el privilegio de aprender de profesionales altamente capacitados que han compartido su experiencia y conocimientos de manera excepcional.
Lizbeth García Soria
Data Scientist en Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM)
Gracias a IEBS he descubierto mi pasión por el aprendizaje continuo y el compromiso por mantenerme actualizada en un mundo en constante evolución tecnológica.
· 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.
25%
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
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Titulación propia IEBS y bolsa de empleo
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Acceso a la comunidad y eventos de alumni
¿Quieres saber si puedes acceder a una de nuestras becas o ayudas?
· FAQs ·
Preguntas frecuentes
1
¿Por qué estudiar el Master en Data Science en IEBS?
¿Por qué estudiar el Master en Data Science en IEBS?
El Master en Data Science 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.
2
¿Qué herramientas emplearé en este Master?
¿Qué herramientas emplearé en este Master?
Durante el programa formativo tendrás acceso y aprenderás sobre las plataformas como IBM, Colab, Jupyter, R Studio, Hadoop, Tableau, Apache y más.
3
¿Qué salidas profesionales puedo tener con el Master en Data Science?
¿Qué salidas profesionales puedo tener con el Master en Data Science?
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.
No enseñamos el futuro.
Te ayudamos a dirigirlo.
¿Tienes dudas?
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