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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

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Duración:

8 meses

Inicio:

29 Octubre

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  • Por qué estudiar
  • Competencias
  • Salidas Laborales
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  • Metodología
  • Profesorado
  • Financiación
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Por qué estudiar

  • El programa más completo de IEBS en datos: de Python y Big Data hasta Deep Learning e Inteligencia Artificial.
  • Aprende con proyectos reales: extracción, modelado, minería de datos, algoritmos, Machine Learning y Deep Learning aplicados desde el primer día.
  • Salidas profesionales entre las mejor pagadas del mercado: Data Scientist, Data Engineer, Data Manager o Chief Data Officer (CDO), con salario medio de hasta 80.000 €/año.
  • 100% online, en colaboración con IBM, con docentes científicos de datos en activo y diploma oficial de IEBS.

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¿Por qué estudiar este máster?

La ciencia de datos se ha convertido en una de las disciplinas clave para impulsar la transformación digital en cualquier sector. Este programa integra estadística aplicada, machine learning, big data y programación en Python, con un enfoque práctico orientado a resultados reales. Los profesionales en Data Science y Big Data son altamente demandados en sectores como tecnología, finanzas, consultoría, telecomunicaciones y salud, en empresas que buscan expertos capaces de optimizar procesos y desarrollar productos innovadores. 

Da el salto si eres:

que quiere especializarse en el perfil más demandado y mejor pagado de la era digital.

que ya trabaja con datos pero quiere dominar Machine Learning, Deep Learning e IA a nivel avanzado.

que quiere trasladar su base cuantitativa al mundo de la ciencia de datos empresarial.

que quiere liderar proyectos data-driven y tomar decisiones estratégicas basadas en modelos predictivos.

Que vas a aprender en el Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial

  • 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

Salidas laborales

Estos son los trabajos a los que podrás acceder con el Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial.

  • 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.

Experiencias y opiniones de alumnos IEBS

Foto de José Antonio Ferreira Queimada

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.

Foto de Felix Enzo Garofalo Lanzuisi

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.

Foto de Gabriel José Solari Morales

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.

Foto de Lizbeth García Soria

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.

Plan de estudios

El Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial está estructurado en 17 asignaturas

Fundamentos de Python
Python avanzado e Inteligencia Artificial
Fundamentos de R con aplicaciones de IA
Proyecto: Radiografía estadística de la Pandemia

Introducción a la IA y Machine Learning
Algoritmos de regresión. Evaluación y métricas
Ecosistemas de Machine Learning en la nube. Soluciones Cloud y GenAI
Proyecto: Diseño integral y detallado de una solución de IA para el contexto educativo

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: Creación de un Data Lake con servicios en la nube

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 guiada 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

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: 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)

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

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Jupyter

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RStudio

RStudio

Apache Spark

Apache Spark

Python

Python

Databricks

Databricks

Apache Hive

Apache Hive

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas

Scikit-learn

Scikit-learn

PostgreSQL

PostgreSQL

Posit

Posit

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.

TensorFlow

TensorFlow

Tableau

Tableau

Amazon Web Services

Amazon Web Services

Microsoft Azure

Microsoft Azure

Metodología

El Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial 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 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.

¿Cuál es el valor diferencial de cada una?

Online Intensiva: "El poder del impulso colectivo"; Esta modalidad está diseñada para quienes buscan una experiencia de inmersión total. El calendario marcado y el trabajo en grupo fomentan una disciplina de alto rendimiento, ideal para quienes aprenden mejor con hitos claros y una comunidad activa que avanza al mismo ritmo.

Online Adaptativa: "La libertad de la maestría personal"; Es la opción de excelencia para quienes necesitan integrar el aprendizaje en un estilo de vida complejo. Al ser flexible y por asignaturas, permite al estudiante profundizar en los temas a su propio ritmo, garantizando que el conocimiento se asiente de forma sólida y personalizada.

Qué modalidad encaja mejor contigo?

Elige Online Intensiva si...

Buscas una transformación rápida y profunda. Es ideal para perfiles que prosperan bajo presión positiva, disfrutan del networking activo y prefieren una estructura clara que los mantenga motivados mediante entregas semanales y un ecosistema colaborativo de alto rendimiento.

Elige Online Adaptativa si...

Valoras la autonomía y necesitas que tu formación se integre con tu carrera profesional o responsabilidades personales sin fricciones. Es el camino perfecto para el perfil autodidacta y disciplinado que prefiere dominar cada asignatura a su propio ritmo, priorizando la calidad del aprendizaje sobre la velocidad del calendario.

Intensiva Adaptativa
Enfoque de proyectos

Basado en Sprints

Ritmo marcado por el programa

Por asignatura

Ritmo marcado por el alumno

Planificación

Itinerario calendarizado

Fechas de inicio y entrega definidas

Itinerario flexible

Fechas de inicio y entrega abiertas

Acompañamiento

Mentoring continuo

Seguimiento proactivo del tutor

Mentoring a demanda

El alumno activa el acompañamiento

Colaboración

Trabajos en grupo + Global Project

Con seguimiento estructurado de equipo

Trabajos individuales + Global Project

Enfoque en autonomía y ritmo propio

Recursos

Herramientas completas

Acceso total a todas las herramientas

Herramientas seleccionadas

Acceso parcial

No incluye todas las herramientas
Titulación

Título IEBS + Título universitario

Doble certificación

Título IEBS

Campus online

La metodología de estudio se realizará a través de nuestro Campus online, que utiliza las más novedosas técnicas de e-learning y las nuevas herramientas informáticas, cada vez más presentes en la vida cotidiana y empresarial.

Captura campus 1
Captura campus 3
Captura campus 2

Metodología 100% online y aplicada

Diseñada para avanzar sin pausar tu vida profesional.

Campus 24/7

Accede cuando lo necesites. Ritmo compatible con tu agenda.

opiniones reales

Decisiones y escenarios similares a la realidad empresarial.

Proyecto aplicado

Entrega final orientada a impacto y métricas.

Acompañamiento

Feedback para iterar y mejorar tus decisiones.

Profesorado

Estos son los profesores del Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial.

Foto de Rafael Zambrano López

Rafael Zambrano López

Head of Applied Science en Openbank

Foto de Miguel Rodríguez Asensio

Miguel Rodríguez Asensio

Lead Data Scientist en Iberdrola. MSc Big Data Analytics.

Foto de Zaira Vicente Adame

Zaira Vicente Adame


Directora Innovación Estratégica y Business Intelligence. Co-Founder en Bzmk creative contents.

Descarga el folleto para conocer todo el profesorado.

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Financiación

En el Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial, 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.

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.

Solicita tu admisión

Becas impulsa

Becas en colaboración con Grupo Edutech que cubren hasta el 40% del programa.

Calcula tu beca

Programa con doble titulación en la ucav

CSIC

UCAV Ávila

Este programa está certificado por la UCAV, si quieres conocer que requisitos has de cumplir para acceder a esta doble titulación consulta las condiciones en nuestra página de universidades.

En el caso de no cumplir los requisitos exigidos por UCAV obtendrás el prestigioso título privado de Master expedido por IEBS Business School.

FAQs del Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial

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. 

 

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.

Resumen

Máster en Data Science: Big Data e Inteligencia Artificial

Duración

8 meses (750 horas)

Inicio

29 Octubre

Créditos

60 ECTs

Precio

Metodología intensiva 6.700€

Metodología adaptativa 4.020€

Metodología intensiva 6.700 U$S

Metodología adaptativa 4.020 U$S

Financiación

Cuotas mensuales sin intereses

Becas disponibles

Hasta el 40%

SOLICITA INFORMACIÓN

Satisfacción

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

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  • Data Science
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  • Inteligencia Artificial
  • Big data & IA
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MARKETING DIGITAL

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