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Big data & IA
Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
El postgrado de Machine Learning más técnico con foco en producción e IA real
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 postgrado en 2 minutos
Quiero diseñar, entrenar y aplicar modelos de Machine Learning para resolver problemas reales de negocio.
- Aplica algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado con Python y scikit-learn
- Construye redes neuronales y modelos de Deep Learning con TensorFlow
- Desarrolla sistemas de recomendación y proyectos de Procesamiento del Lenguaje Natural
- Defiende un Trabajo Final centrado en un reto real de IA aplicada a empresa
· Salidas laborales ·
Machine Learning Engineer
Desarrolla, entrena y optimiza modelos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos con datos
Salario medio
≈ 55.000 €/AÑO
Consultor(a) en IA/Machine Learning
Asesora a empresas en la adopción e implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial y machine learning
Salario medio
≈ 60.000 €/AÑO
Analista y Arquitecto(a) en ML
Diseña la infraestructura y analiza datos para construir sistemas de aprendizaje automático eficaces y escalables
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 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
- Desarrollar 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
¿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 Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning está estructurado en 9 asignaturas
Asignatura 01
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 02
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 03
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 05
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 06
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 08
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
Roberto Esteves
Gerente General en Masapp
Solamente pasaba para compartirles un pequeño éxito, haber terminado el postgrado en el IEBS Business School en "Data Science y Machine Learning", esto me sirve para poder seguir dando mejores capacitaciones.
David González García
Data Science en Ingenieros Asesores
Terminado el Postgrado en #datascience y #machinelearning de IEBS Business School . Gracias a todos los profesores por el esfuerzo y dedicación
· 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
4.150€
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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 aprenderé en este postgrado?
¿Qué aprenderé en este postgrado?
Aprenderás a diseñar, entrenar y aplicar modelos de inteligencia artificial y machine learning para resolver problemas reales. Dominarás desde los fundamentos matemáticos hasta la implementación práctica de algoritmos, procesamiento de datos, clasificación, predicción y modelos avanzados como redes neuronales.
2
¿Necesito saber programación para hacer este postgrado?
¿Necesito saber programación para hacer este postgrado?
Sí, se recomienda tener nociones básicas de programación (preferiblemente en Python). El contenido es técnico y está pensado para perfiles que quieren iniciarse o consolidarse profesionalmente en el ámbito de la IA y el ML.
3
¿Qué herramientas y lenguajes utilizaré?
¿Qué herramientas y lenguajes utilizaré?
Trabajarás principalmente con Python, usando librerías como scikit-learn, Pandas, NumPy, TensorFlow y Keras. También utilizarás entornos como Google Colab, Jupyter Notebooks y plataformas cloud para entrenar y desplegar modelos.
4
¿Qué tipo de proyectos desarrollaré?
¿Qué tipo de proyectos desarrollaré?
Desarrollarás proyectos como predicción de datos, clasificación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis de sentimientos, motores de recomendación y modelos de deep learning, aplicando datasets reales y validando modelos con métricas profesionales.
5
¿Qué salidas profesionales ofrece este postgrado?
¿Qué salidas profesionales ofrece este postgrado?
Podrás trabajar como Machine Learning Engineer, Data Scientist, AI Developer, Analista de Datos o Ingeniero de Modelos Predictivos, en sectores como tecnología, banca, salud, marketing, logística o cualquier industria basada en datos.
No enseñamos el futuro.
Te ayudamos a dirigirlo.
¿Tienes dudas?
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