Postgrado en Machine Learning
Lidera proyectos de IA y Machine Learning con técnicas avanzadas y visión innovadora.
Por qué estudiar
- Entiende y aplica inteligencia artificial y machine learning
- Trabaja con datos para desarrollar modelos predictivos
- Automatiza procesos mediante algoritmos y análisis avanzado
- Aplica la IA en casos reales de negocio
- Desarrolla soluciones con un enfoque práctico y aplicado
¿Por qué estudiar este postgrado?
La inteligencia artificial y el machine learning están transformando la forma en la que las empresas analizan datos, automatizan procesos y toman decisiones.
Este postgrado te prepara para entender y aplicar modelos de machine learning, combinando inteligencia artificial, análisis de datos y aplicaciones reales en negocio.
Aprenderás cómo funcionan los algoritmos, cómo trabajar con datos y cómo desarrollar soluciones basadas en machine learning para resolver problemas reales.
A lo largo del programa trabajarás con un enfoque práctico, aplicando la IA a casos concretos y entendiendo su impacto en diferentes sectores.
¿El objetivo? Que puedas aplicar inteligencia artificial y machine learning en entornos profesionales, aportando valor a través de los datos y la automatización.
Porque la IA no es el futuro. Es la herramienta que ya está cambiando el presente.
Da el salto si eres:
que busca especializarse en el desarrollo y aplicación de modelos de IA y machine learning.
interesado en incorporar algoritmos inteligentes en sus proyectos.
que desea profundizar en el análisis predictivo y la automatización basada en IA.
que quiere aplicar soluciones inteligentes para mejorar procesos empresariales.
que busca aprovechar el potencial del machine learning para crear productos y servicios disruptivos.
que desea iniciar una carrera profesional en el campo de la inteligencia artificial aplicada.
Que vas a aprender en el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
- 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
Salidas laborales
Estos son los trabajos a los que podrás acceder con el Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Machine Learning Engineer desarrolla, entrena y optimiza modelos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos con datos; salario medio ≈ 55 000 € brutos/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 € brutos/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 € brutos/año.
Experiencias y opiniones de alumnos IEBS
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
Plan de estudios
El Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning está estructurado en 9 asignaturas
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
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
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
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
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 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
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
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 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.
Google Colab
Jupyter
Python
Databricks
Scikit-learn
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
Metodología
El Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning se imparte 100% online a través del Campus Virtual de IEBS, lo que proporciona una formación flexible y completamente adaptada a las necesidades de cada estudiante. A lo largo de asignaturas mensuales, con fechas y objetivos claros, vivirás una experiencia de aprendizaje práctica, trabajando con casos reales, simulaciones y proyectos que te permitirán aplicar los conocimientos adquiridos desde el primer día.
Este postgrado está diseñado para capacitarte en el uso de herramientas de inteligencia artificial y técnicas avanzadas de Machine Learning, como redes neuronales, aprendizaje supervisado y no supervisado, procesamiento de lenguaje natural, y más. Aprenderás a implementar soluciones basadas en IA y Machine Learning para resolver problemas complejos en diferentes ámbitos, desde la automatización hasta la analítica avanzada.
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.
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 Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Descarga el folleto para conocer todo el profesorado.
Financiación
En el Postgrado en Inteligencia Artificial 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.
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.
FAQs del Postgrado en Inteligencia Artificial y Machine Learning
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.
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.
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.
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.
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.
Resumen
Postgrado en Machine Learning
Duración
8 meses (375 horas)
Inicio
29 Octubre
Créditos
30 ECTs
Precio
4.150€
4.150 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.
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