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Big data & IA
Máster en Machine Learning aplicado a Industria 4.0
El Máster de IA Industria 4.0 que lleva el Machine Learning a planta
4,7
+1.240 opiniones de alumnos
Inicio
29 Octubre
Duración
7 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 liderar procesos productivos inteligentes aplicando IA, robótica e IoT a la industria 4.0.
- Diseña un plan de transformación digital industrial con diagnóstico y hoja de ruta
- Aplica Machine Learning y modelos predictivos a procesos de fabricación
- Programa robots colaborativos (cobots) y vehículos de guiado autónomo
- Automatiza procesos con RPA y metodologías Lean Manufacturing
· Salidas laborales ·
Manager/Experto en Industria 4.0
Lidera la digitalización de procesos industriales integrando IA, IoT, robótica y automatización
Salario medio
≈ 55.000 €/AÑO
CTO en empresa de fabricación
Dirige la estrategia tecnológica y la implementación de soluciones innovadoras en el entorno industrial
Salario medio
≈ 80.000 €/AÑO
CIO en empresa de fabricación
Supervisa la infraestructura tecnológica y los sistemas de información para garantizar la eficiencia
Salario medio
≈ 75.000 €/AÑO
Machine Learning Engineer
Desarrolla modelos de aprendizaje automático aplicados a datos industriales para optimizar procesos
Salario medio
≈ 55.000 €/AÑO
Consultor(a) en IA/Machine Learning
Asesora en la aplicación práctica de IA y ML para resolver retos técnicos y de negocio
Salario medio
≈ 60.000 €/AÑO
Analista y Arquitecto(a) en ML
Diseña la arquitectura de datos y analiza resultados para construir soluciones eficaces de ML
Salario medio
≈ 58.000 €/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 AI Fundamentals (AI-900)
Certificación Ingeniero Asociado de IA de Azure (AI-102)
Microsoft certifies: Security, Compliance and Identity Fundamentals (SC-900)
Microsoft certified: Security Operations Analyst Associate (SC-200)
¿Buscas alguna de estas certificaciones?
· Competencias ·
De gestionar tareas a liderar la entrega de valor
- Analizar y saber aplicar tecnologías como la Inteligencia Artificial, Robótica, Internet of Things o Blockchain entre otras
- Comprender el concepto de Industria 4.0 en toda su dimensión y desarrollar planes que permitan la transformación de tu organización
- Digitalizar procesos y aplicar técnicas de mejora tipo Kaizen, así como de automatizar procesos mediante herramientas RPA
- Aplicar metodologías Lean Manufacturing como Just in Time
¿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 Machine Learning aplicado a Industria 4.0 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 03
Inteligencia Artificial en la industria conectada
Clases de esta asignatura
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Inteligencia artificial para la industria 4.0
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Del Machine Learning a la IA Generativa
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IA Conversacional: del enfoque tradicional a los LLMs
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Proyecto: Prototipando un Copiloto de asistencia para operadores de planta industrial.
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 05
Robótica aplicada a la industria 4.0
Clases de esta asignatura
-
Robótica en la industria 4.0
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Cobots: Robots colaborativos. Programación básica
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Vehículos de guiado autónomo e Inteligencia artificial en la robótica móvil
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Proyecto: Robotización y Logística inteligente en una planta de envasado de productos alimenticios
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 07
Lean Manufacturing
Clases de esta asignatura
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Introducción a Lean Manufacturing, Herramientas básicas y Fase DEFINIR (Ciclo DMAIC)
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Fases: Medir y Analizar
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Fases: Mejorar y Controlar
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Proyecto: Desarrollo de un proyecto de mejora siguiendo el Ciclo DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar)
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 11
Blockchain e Inteligencia Artificial aplicados a la industria 4.0
Clases de esta asignatura
-
Fundamentos de Blockchain y Criptografía para entornos industriales
-
Blockchain como motor de transformación y automatización industrial
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Blockchain y tecnologías convergentes en la Industria 4.0
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Proyecto: Diseño de una solución descentralizada inteligente para la industria 4.0
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 15
Análisis y automatización de procesos
Clases de esta asignatura
-
Automatización procesos administrativos (RPA), metodologia y estrategia
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Identificación y parametrización de procesos automatizables
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Viabilidad e impacto de la RPA en la organización
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Proyecto: Creación de programa de Automatización con RPA
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
Alejandro Callejas Torres
Consultor en Stratesys
Este máster no solo me ha brindado habilidades técnicas, sino que también ha reforzado mi pasión por construir soluciones que impulsen el futuro con la inteligencia artificial.
· 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
5.950€
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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
¿Qué conocimientos obtendré al finalizar este máster?
¿Qué conocimientos obtendré al finalizar este máster?
Dominarás el uso de tecnologías clave de la Industria 4.0, como inteligencia artificial, machine learning, IoT industrial, automatización, visión artificial y análisis predictivo, aplicadas a la mejora de procesos industriales, optimización de recursos y toma de decisiones basada en datos.
2
¿A qué tipo de perfiles va dirigido este programa?
¿A qué tipo de perfiles va dirigido este programa?
Está pensado para ingenieros, técnicos, profesionales de operaciones, analistas de datos y responsables de transformación digital que quieran liderar la modernización de la industria mediante el uso de IA y tecnologías conectadas.
3
¿Qué herramientas y tecnologías se utilizan a lo largo del máster?
¿Qué herramientas y tecnologías se utilizan a lo largo del máster?
Trabajarás con herramientas como Python, TensorFlow, Power BI, Arduino, plataformas de IoT, sistemas SCADA, modelos de machine learning y soluciones de inteligencia artificial para mantenimiento predictivo y control de calidad, entre otras.
4
¿Es necesario tener conocimientos de programación?
¿Es necesario tener conocimientos de programación?
Se recomienda tener nociones básicas en lógica y datos, pero el programa está diseñado para ofrecer un enfoque progresivo. Si bien se usan herramientas técnicas, los módulos están pensados para que perfiles no programadores también puedan adquirir competencias aplicadas en IA industrial.
5
¿Qué salidas profesionales tiene este máster?
¿Qué salidas profesionales tiene este máster?
Podrás acceder a roles como Especialista en Inteligencia Artificial Industrial, Ingeniero de Datos para entornos industriales, Responsable de Digitalización, Consultor de Industria 4.0, Responsable de Mantenimiento Predictivo o Líder de Transformación Tecnológica en plantas de producción.
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Te ayudamos a dirigirlo.
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