Máster en Data Science, Big Data y Desarrollo de Inteligencia Artificial Online

Las empresas tienen más datos que nunca, pero no todas saben convertirlos en decisiones. Este máster forma perfiles capaces de ordenar esa complejidad, construir modelos y aplicar inteligencia artificial para que la información se convierta en acción.

Empezarás por Python, Git y estadística, pasarás por análisis y visualización con Pandas y Power BI, y llegarás a machine learning con Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. Después trabajarás IA generativa (LLMs, prompts, RAG y LangChain), Big Data en entornos cloud con arquitecturas Lakehouse y MLOps para llevar modelos a producción con APIs y contenedores.

El programa prepara cuatro certificaciones oficiales: PL-300 de Microsoft para todos los alumnos, y DP-600, AWS Solutions Architect Associate o Databricks Data Engineer Associate según la ruta de especialización. Terminarás con un proyecto end-to-end (dato, modelo, despliegue e impacto en negocio) defendido ante tribunal.

No se exige experiencia previa: el pre-work cubre los fundamentos de programación. Se recomienda base lógica o matemática, manejo de informática a nivel avanzado e inglés técnico de lectura.

Santiago Quintanilla
Business Planning & Data en Havaianas Europe

"De buscar mi primer empleo a trabajar como Data Analyst en Havaianas"

La diferencia frente a su formación anterior fue enorme: acceso a profesores en activo que comparten su día a día real, una bolsa de trabajo con movimiento constante de ofertas y un enfoque totalmente práctico, lejos de los libros de texto. Destaca el networking con perfiles a los que normalmente no tendría acceso y el hecho de que la formación está orientada al mundo profesional real, no a un examen. Gracias a la formación y al acompañamiento del equipo, hoy trabaja como Data Analyst en una empresa del sector.

Graduados STEM, titulados en FP Superior de informática, desarrolladores, analistas de BI y profesionales de economía, finanzas o ADE que ya trabajan con datos y quieren dar el salto al análisis predictivo y la IA.

Programar en Python para ciencia de datos y trabajar con Git.
Aplicar estadística e inferencia con rigor.
Analizar y visualizar datos con Pandas y Power BI.
Construir y evaluar modelos de machine learning.
Integrar IA generativa y LLMs en soluciones reales.
Desplegar modelos en la nube con prácticas de MLOps.
Obtener certificaciones oficiales de Microsoft, AWS o Databricks.

Programar en Python para ciencia de datos y trabajar con Git.
Aplicar estadística e inferencia con rigor.
Analizar y visualizar datos con Pandas y Power BI.
Construir y evaluar modelos de machine learning.
Integrar IA generativa y LLMs en soluciones reales.
Desplegar modelos en la nube con prácticas de MLOps.
Obtener certificaciones oficiales de Microsoft, AWS o Databricks

Data Analyst, BI Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Developer, MLOps Engineer, Data Engineer, Analytics Consultant.