Máster Data Science con IA
Acreditado con Titulación Universitaria
Maximiza el rendimiento de un negocio analizando sus datos y aprovecha la Inteligencia Artificial para crear código de forma rápida y sencilla
DURACIÓN
6 meses
INICIO
20 de noviembre
METODOLOGÍA
Online
PRECIO
Desde 3.497€
Una metodología premiada por su innovación en 2024, 2025 y 2026:
«El Data Science se ha transformado con la IA, y ahora es más fácil dominar esta habilidad que blinda tu futuro profesional. Te lo cuento en este vídeo en 2 minutos.»
Sergio Vergara Torres
Director del Máster de Data Science con IA
Doble titulación que acredita tu talento en los entornos más competitivos
Completar esta formación te permite certificarte en un entorno laboral donde saber tomar decisiones acertadas gracias al análisis de datos es una habilidad cada vez más solicitada.
Este Máster te proporciona una doble certificación: el Título Profesional de BIG school y el Certificado de la Universidad Isabel I «Máster Profesional en Data Science con Inteligencia Artificial», que además cuenta con 30 créditos ECTS.
Y con Acceso Vitalicio al contenido y sus constantes actualizaciones
Con este Máster, no solo vas a aprender Ciencia de Datos con Inteligencia Artificial este año.
También vas a poder actualizarte constantemente, con las herramientas y modelos de negocio que surjan en el futuro.
Cada nueva edición incorpora nuevas clases y actualizaciones, para que nunca te quedes obsoleto.
Grupo privado en Discord
Comunidad para toda la vida con compañeros de tu promoción y de otras ediciones. Comparte retos, pide feedback y haz networking que se convierte en interesantes colaboraciones.
Directos semanales
Tutorías cada semana para estar siempre acompañado. Vuelve cuando lo necesites (meses o años después), para resolver dudas, desbloquear proyectos y salir con una guía clara.
Campus
Entrada vitalicia a nuestra Escuela de Negocios online. Repasa 24/7 y mantente al día con actualizaciones constantes. Imprescindible para programar con IA sin quedarte atrás.
La IA transforma el trabajo del Data Science
La IA te facilita el aprendizaje y ayuda en múltiples tareas, ahorrando mucho tiempo. Ahora las empresas buscan un solucionador de problemas que usa datos para tomar decisiones. Existe una transformación global del empleo:
Creación de 170 millones de nuevos empleos entre 2025 y 2030
Trabajos transformados por la automatización y la IA
De los perfiles contratados cuentan con las nuevas competencias en IA y datos
*según el WEF (World Economic Forum)
Este Máster profesional está diseñado tanto para personas familiarizadas con el mundo tech como para las que parten desde cero
Comprueba el impacto positivo que los conocimientos y habilidades adquiridas pueden tener en tu carrera profesional o tus proyectos.
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Esta es una formación teórica y práctica, mentorizada por expertos de la industria, orientada a que aportes valor en proyectos y empresas desde el primer día.
Vas a descubrir cómo analizar datos con la IA como copiloto, de la mano de profesionales que lo hacen diariamente, en el mundo real.
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Nuevos módulos semanales
Subimos contenido nuevo periódicamente y con sentido, para que vayas evolucionando en tu aprendizaje, además de aplicando conocimientos en tu día a día.
Campus online de acceso vitalicio
Puedes aprender desde cualquier lugar del mundo, avanzar a tu ritmo, y volver a consultar los contenidos ilimitadamente.
Ejercicios prácticos
Nosotros te daremos los fundamentos, las mecánicas y las metodologías, tú tienes que practicar, practicar y practicar. Para ello tendrás ejercicios que además corregiremos juntos.
Masterclasses semanales en directo
Cada semana, podrás asistir a sesiones grupales en directo con tutores expertos, que incluyen resolución de dudas y masterclasses especializadas.
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También vas a contar con un sistema de consultas al tutor, para hacer tus preguntas y conseguir respuestas individualizadas.
Además, te ayudamos con tu networking profesional
Queremos que tus nuevas habilidades sean el recurso que te permita crecer profesionalmente e impulsar tus proyectos
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Diploma universitario
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Puedes descargar el plan de estudios completo, con cada uno de los módulos y lecciones
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También puedes desplegar un resumen de los contenidos, aquí debajo
Fundamentos
Introducción al Data Science| 1 asignatura
Introducción al Data Science
Comprenderás una visión integral del campo del Data Science, desde sus fundamentos hasta sus aplicaciones prácticas. Comienza con una introducción al concepto y evolución del Data Science, abordando términos clave como Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big Data y Data Analytics. Se exploran los tipos de algoritmos de aprendizaje automático, la metodología CRISP-DM para estructurar proyectos, y se presentan casos reales como la optimización de precios y la segmentación de clientes.
Pre - Data Thinking| 1 asignatura
Data Thinking I
Descubrirás qué es el pensamiento analítico aplicado al mundo de los datos y cómo utilizarlo para generar valor en proyectos reales. A través de casos prácticos, aprenderás a identificar los distintos tipos de análisis dentro del machine learning y a desarrollar una mentalidad orientada a la toma de decisiones basada en datos.
Python| 7 asignaturas
Introducción a Python
Aprenderás a programar desde cero utilizando Python, comprendiendo cómo funciona el código y cómo se interpreta. Explorarás Google Colab como entorno de desarrollo para escribir, ejecutar y compartir tus scripts de forma sencilla. Crearás variables, trabajarás con distintos tipos de datos y aplicarás funciones básicas para interactuar con el usuario.
Control flow
Aprenderás a controlar el flujo en Python utilizando estructuras condicionales y bucles. Verás cómo tomar decisiones dentro del código con condicionales simples y avanzadas, combinando operadores y expresiones ternarias para crear estructuras más eficientes.
Estructuras de datos
Explorarás las principales estructuras de datos en Pythony su aplicación en el análisis eficiente de la información. Trabajarás con listas, diccionarios, tuplas y conjuntos, comprendiendo cuándo utilizar cada una según el contexto y optimizando el rendimiento de tus programas en proyectos.
Manejo de errores, funciones y librerías
Aprenderás a gestionar errores mediante excepciones, a crear funciones modulares para organizar tus scripts y a integrar librerías externas especializadas para ampliar las capacidades de tus proyectos de análisis de datos.
Ejercicios de Introducción a la programación
Desarrollarás tus bases en programación a través de ejercicios sencillos, progresivos y aplicados. Aprenderás a entender la lógica detrás del código, resolver problemas paso a paso y familiarizarte con estructuras fundamentales como variables, condicionales, bucles y funciones.
Taller de Python – Enunciado
Practicarás los fundamentos esenciales de Python aplicados a retos reales de Data Science. Aprenderás a resolver problemas paso a paso, desarrollar scripts eficientes y mejorar tu lógica de programación. Fortalecerás tu dominio del lenguaje mediante ejercicios guiados y feedback continuo.
Taller de Python – Soluciones
Analizarás en detalle las soluciones de los ejercicios del taller para consolidar tus conocimientos. Comprenderás distintas estrategias de resolución, buenas prácticas y optimización del código. Aprenderás a evaluar tu propio trabajo con una mentalidad analítica y orientada a la mejora continua.
Herramientas de Programación en Data Science | 4 asignaturas
NumPy
Conocerás el funcionamiento de NumPy, la librería fundamental para el cálculo numérico en Python. Aprenderás a trabajar con arrays multidimensionales, realizar operaciones vectorizadas de alto rendimiento y aplicar funciones matemáticas avanzadas para optimizar grandes volúmenes de datos.
Pandas
Aprenderás a manipular, transformar y analizar conjuntos de datos con Pandas, la librería clave en Data Science. Dominarás estructuras como DataFrames y Series, realizarás operaciones de limpieza, filtrado y agrupación, y prepararás datos para su análisis exploratorio o modelado predictivo.
Matplotlib & Seaborn
Descubrirás cómo visualizar datos de forma clara y efectiva mediante las librerías Matplotlib y Seaborn. Crearás gráficos personalizados que te permitirán interpretar patrones, tendencias y relaciones en los datos, y aprenderás a elegir el tipo de visualización más adecuado.
Pandas profiling
Explorarás cómo generar análisis exploratorios automatizados con Pandas Profiling para obtener una visión rápida y detallada de tus datasets. Identificarás valores atípicos, datos faltantes, correlaciones y estadísticas clave que te ayudarán a tomar decisiones informadas en las etapas iniciales.
Automatizaciones con Python | 5 asignaturas
Ecosistema de Anaconda
Descubrirás cómo Anaconda simplifica la gestión del entorno de trabajo en Data Science. Aprenderás a crear entornos virtuales, administrar librerías y optimizar flujos de desarrollo.
Automatización de proyectos en Python
Dominarás la automatización de tareas repetitivas con Python. Aprenderás a estructurar scripts eficientes, manejar flujos de trabajo y programar ejecuciones automáticas. Potenciarás tu productividad al integrar tus procesos con fuentes de datos, APIs y sistemas empresariales de forma ágil y segura.
Web Scraping
Explorarás cómo extraer información valiosa desde sitios web de forma automatizada. Aprenderás técnicas éticas y eficientes de Web Scraping para recopilar, limpiar y estructurar datos. Conocerás estrategias de parsing y almacenamiento que impulsan proyectos de análisis y Machine Learning.
Ecosistema de Python: scripts, terminal y scheduler
Aprenderás a dominar el ecosistema Python desde la terminal. Descubrirás cómo crear scripts modulares, gestionar ejecuciones programadas con schedulers y optimizar pipelines automatizados.
Montando tu repositorio
Aprenderás a estructurar y documentar tu proyecto final como un Data Scientist profesional. Descubrirás cómo organizar tu repositorio, aplicar buenas prácticas de versionado y comunicar tu trabajo de forma clara, visual y atractiva en plataformas colaborativas como GitHub.
Fundamentos matemáticos en Python | 2 asignaturas
Cálculo en Data Science
Aprenderás a comprender y aplicar funciones matemáticas fundamentales para el
análisis de datos. Verás cómo se definen y utilizan distintos tipos de funciones
—lineales, cuadráticas, exponenciales, logarítmicas y aleatorias— para modelar
fenómenos reales como precios, temperaturas o crecimiento poblacional. Estudiarás
conceptos clave como variables independientes y dependientes, dominio, intervalos,
monotonía y extremos, y aprenderás a interpretarlos gráficamente. A través de
casos prácticos, analizarás el comportamiento de funciones específicas y su utilidad
en contextos científicos y económicos. Además, entenderás cómo el tamaño de los
datos y las variables afecta al rendimiento de los programas, y descubrirás
estrategias para optimizar el uso de recursos al trabajar con grandes volúmenes de
información.
Álgebra en Data Science
Aprenderás a trabajar con vectores y matrices, dos estructuras fundamentales para
representar y analizar datos en ciencia de datos. Verás cómo los vectores permiten modelar
relaciones complejas en espacios geométricos y cómo se aplican en contextos como
navegación, procesamiento de señales o embeddings de palabras. Explorarás las
propiedades y operaciones básicas de las matrices, como suma, multiplicación y
transposición, y entenderás su utilidad en el análisis de datos estructurados. También
aprenderás a representar estas estructuras en Python utilizando listas, diccionarios y arrays
de NumPy, comparando sus ventajas y limitaciones.
Fundamentos estadísticos en Pyhton | 3 asignaturas
Probabilidad
Aprenderás los fundamentos de la probabilidad y su aplicación en el análisis de datos e interpretación de modelos. Comenzarás entendiendo cómo calcular probabilidades básicas y condicionadas para cuantificar la incertidumbre en eventos aleatorios.
Estadística
Explorarás los conceptos fundamentales de la estadística y cómo aplicarlos para analizar, interpretar y comunicar datos de forma rigurosa. Entenderás qué es una población, qué es una muestra y cómo seleccionar datos de forma representativa para evitar sesgos.
Similitud
Descubrirás cómo medir la relación entre variables y comparar datos de forma cuantitativa, una habilidad clave en análisis exploratorio y machine learning. Comenzarás con las correlaciones de Pearson y Spearman para identificar relaciones lineales y monotónicas.
SQL | 9 asignaturas
Introducción y setup
Conocerás los fundamentos de SQL y prepararás tu entorno para comenzar a gestionar bases de datos. Aprenderás a conectarte a bases de datos locales o en la nube, y entender la estructura relacional que permite organizar y consultar grandes volúmenes de información de forma eficiente.
Base de Datos Relacional
Aprenderás cómo se estructuran, almacenan y relacionan los datos dentro de una base de datos relacional. Profundizarás en conceptos clave como tablas, claves primarias y foráneas, esquemas y relaciones, sentando las bases para diseñar estructuras para su análisis posterior.
SQL básico
Descubrirás cómo realizar consultas fundamentales en bases de datos utilizando SQL. Aprenderás a seleccionar, filtrar y ordenar datos con sentencias como SELECT, WHERE, ORDER BY y LIMIT.
SQL avanzado
Explorarás técnicas avanzadas de consulta para manipular y analizar datos de forma más potente y precisa. Dominarás subconsultas, uniones (JOIN), funciones agregadas, expresiones condicionales y vistas.
Conectando Python a DB
Identificarás cómo establecer conexiones entre Python y bases de datos para automatizar consultas y análisis de datos. Aprenderás a utilizar librerías para ejecutar sentencias SQL desde tus scripts, integrar resultados en tus flujos de trabajo y construir pipelines de análisis más eficientes.
Taller de Repaso General | Enunciado
Revisarás y aplicarás de forma práctica los conocimientos adquiridos a lo largo del máster, con casos integradores que combinan análisis, programación y visualización. Aprenderás a plantear soluciones completas, estructuradas y Data-driven en entornos profesionales reales.
Taller de Repaso General | Soluciones
Explorarás las soluciones detalladas del taller para afianzar conceptos clave y mejorar tu razonamiento analítico. Comprenderás distintas aproximaciones a un mismo problema, identificarás buenas prácticas y aprenderás a optimizar tus resultados en proyectos de Data Science complejos.
Taller Business analytics con Phyton y SQL | Enunciado
Aplicarás tus conocimientos de Python y SQL en un entorno Business Analytics real. Resolverás desafíos que combinan análisis de datos, métricas empresariales y toma de decisiones. Aprenderás a diseñar soluciones basadas en datos que generen impacto tangible en la estrategia corporativa.
Taller business analytics con Phyton y SQL | Soluciones
Analizarás paso a paso las soluciones del taller para comprender cómo integrar Python y SQL en proyectos analíticos. Descubrirás enfoques eficientes, buenas prácticas y técnicas de optimización que potencian el valor del análisis de datos en entornos de negocio reales.
LinkedIn de un data Scientist| 1 asignatura
LinkedIn de un Data Scientist
Aprenderás a construir un perfil de LinkedIn profesional y atractivo orientado al mundo del Data Science. Descubrirás cómo comunicar tus proyectos, habilidades y logros para destacar ante recruiters, potenciar tu marca personal y generar oportunidades laborales en el entorno digital.
Data Analyst
Data Visualization | 10 asignaturas
Introducción a Tableau
Aprenderás a utilizar Tableau como herramienta clave para transformar datos en visualizaciones interactivas y comprensibles. Te familiarizarás con la interfaz, la conexión a fuentes de datos y la creación de visualizaciones básicas, sentando las bases para construir dashboards dinámicos.
Filtros
Descubrirás cómo aplicar y personalizar filtros en Tableau para segmentar, explorar y analizar datos de forma dinámica. Aprenderás a utilizar filtros a nivel de hoja, dashboard y fuente de datos, así como a crear filtros contextuales e interactivos según las necesidades analíticas del usuario.
Cálculos avanzados
Explorarás técnicas de cálculo en Tableau para crear visualizaciones más potentes, dinámicas y orientadas a análisis profundo. Aprenderás a trabajar con cálculos de tabla, campos calculados, funciones lógicas y expresiones
personalizadas.
Gráficos avanzados
Aprenderás a construir visualizaciones complejas en Tableau que permiten representar relaciones, comparaciones y patrones con alto impacto visual. Dominarás gráficos como dispersión, mapas, gráficos combinados, gráficos de Gantt y bullet charts.
Dashboards
Aprenderás a diseñar dashboards profesionales que integren múltiples visualizaciones en una experiencia analítica unificada y funcional. Explorarás principios de diseño visual, interactividad, jerarquía informativa y navegación, creando paneles adaptados a diferentes audiencias y objetivos de negocio.
PowerBI
Aprende a transformar datos complejos en dashboards claros y atractivos con Power BI. Descubrirás cómo conectar múltiples fuentes, crear visualizaciones interactivas y comunicar insights de negocio de forma efectiva para apoyar decisiones estratégicas en tiempo real.
Análisis Exploratorio de Datos en herramienta de visualización
Descubrirás cómo transformar datos en insights visuales con Tableau. Aprenderás a explorar, filtrar y representar información de forma dinámica e interactiva. Comprenderás
cómo crear dashboards efectivos que faciliten la toma de decisiones y comuniquen historias basadas en datos.
Estándares de visualización
Aprenderás los principios clave del Data Visualization profesional. Conocerás buenas prácticas de diseño, elección de gráficos y narrativa visual. Descubrirás cómo aplicar estándares que aseguran claridad, precisión y coherencia en la comunicación visual de resultados analíticos.
Certificado Data Analyst
Al superar este primer bloque de Data Analyst, tendrás el respaldo oficial para deslumbrar a los recruiters y aplicar hoy mismo a vacantes junior como: Data Analyst, BI Analyst, SQL Analyst o Power BI / Tableau Developer. No esperes a terminar el Máster para salir al mercado.
Data Engineer
Data Warehousing| 5 asignaturas
Tips base de datos
Aprenderás conceptos esenciales sobre la creación y optimización de bases de datos. Conocerás las buenas prácticas para estructurarlas de manera eficiente, usando índices y normalización. Explorarás las diferencias entre bases de datos SQL y NoSQL para aplicar la más adecuada a cada situación.
Data Warehousing
Estudiarás cómo crear y gestionar almacenes de datos que integran grandes volúmenes de información. Aprenderás a aplicar arquitecturas como el esquema de estrella y el copo de nieve para una organización eficiente. Conocerás herramientas de almacenamiento y cómo optimizar consultas para el análisis de datos a gran escala.
Modelización de datos
Desarrollarás modelos de datos relacionales y no relacionales, aplicando diagramas como ERD y UML. Aprenderás a estructurar los datos según las necesidades empresariales, garantizando el acceso eficiente para el análisis y la toma de decisiones.
ETL (Extract, Transform and Load)
Adquirirás competencias para gestionar el proceso ETL, desde la extracción hasta la carga de datos. Transformarás los datos para adaptarlos a las necesidades del negocio y los cargarás en almacenes para su posterior análisis. Conocerás herramientas como Apache Nifi y Talend para automatizar estos procesos.
Cloud
Comprenderás los conceptos básicos de la computación en la nube, incluyendo los servicios de almacenamiento y bases de datos en plataformas como AWS, Azure y GCP. Aprenderás a diseñar soluciones escalables para grandes volúmenes de datos y cómo gestionar recursos de la nube de manera eficiente.
Ingeniería de Datos Avanzada | 5 asignaturas
Data Warehousing recap & Deep Dive
Descubrirás los fundamentos del Data Warehousing y profundiza en su arquitectura avanzada. Comprenderás cómo diseñar entornos escalables, optimizar consultas y estructurar datos para análisis masivos.
Herramientas de ETL
Dominarás los procesos de extracción, transformación y carga de datos. Aprenderás a diseñar pipelines eficientes, automatizar tareas repetitivas y garantizar la calidad del dato, asegurando flujos consistentes que alimenten sistemas analíticos y modelos de Machine Learning con precisión.
Integración con GenAI
Explorarás cómo la Generative AI revoluciona la ingeniería de datos. Aprenderás a conectar modelos generativos con flujos de información, optimizar procesos de integración y potenciar la toma de decisiones mediante la combinación de automatización, datos y capacidades cognitivas avanzadas.
Taller data warehousing y data visualization | Enunciados
Aplicarás todo lo aprendido diseñando un entorno completo de Data Warehousing y visualización. Construirás un flujo de datos real, desde la extracción hasta la presentación, implementando modelos analíticos y dashboards que respondan a necesidades estrat égicas concretas de negocio.
Taller data warehousing y data visualization | Soluciones
Aprenderás a plantear, documentar y resolver los retos del taller paso a paso. Analizarás cómo se estructuró el proceso, las decisiones t écnicas tomadas y las métricas utilizadas, extrayendo conclusiones clave para mejorar la eficiencia y calidad de tus futuros proyectos
Introducción al Machine Learning | 1 asignatura
Introducción
Descubrirás los fundamentos del Machine Learning y su papel dentro del ecosistema del Data Science. Conocerás los principales tipos de aprendizaje, los algoritmos más utilizados y el proceso completo de construcción de modelos.
Exploratory Data Analysis & Data Preprocessing | 3 asignatura
EDA & Data preprocessing
Explorarás técnicas clave de análisis exploratorio y preparación de datos para garantizar la calidad y relevancia del dataset antes del modelado. Aprenderás a detectar valores atípicos, gestionar datos faltantes, transformar variables y normalizar información, utilizando Python.
Taller de Limpieza y transformación de datos | Enunciado
Aplicarás tus conocimientos en limpieza y transformación de datos con ejercicios prácticos basados en escenarios reales. Aprenderás a detectar errores, tratar valores ausentes y estandarizar información. Desarrollará flujos eficientes que preparen los datos para el análisis y modelado.
Taller de limpieza y transformación de datos | Soluciones
Aprenderás a explorar y preparar datos antes del modelado para garantizar la calidad y relevancia del dataset. Detectarás outliers, tratarás datos faltantes, transformarás variables y normalizarás información para construir modelos predictivos sólidos usando Python.
Certificado Data Engineer
Llévate tu certificado específico y sube al siguiente nivel técnico. Estarás listo para ocupar los perfiles encargados de la estructura de datos que las empresas requieren: Junior Data Engineer, ETL Developer, Analytics Engineer o Data Analyst técnico.
Data Scientist
Aprendizaje supervisado - Clasificación | 4 asignaturas
Definición
Comprenderás en qué consiste la tarea de clasificación dentro del Machine Learning y cómo se aplica en distintos contextos reales. Analizarás casos de uso comunes, como la detección de fraude o la segmentación de clientes, y
conocerás las características que diferencian la clasificación binaria, multiclase y multilabel.
Algoritmos básicos
Aprenderás a implementar los algoritmos de clasificación más utilizados en Machine Learning. Trabajarás con modelos como K-Nearest Neighbors, Regresión Logística y Árboles de Decisión, entendiendo su lógica, ventajas y limitaciones, y aplicándolos con Python.
Algoritmos avanzados
Descubrirás algoritmos avanzados de clasificación que mejoran la precisión y capacidad predictiva en escenarios complejos. Aprenderás a trabajar con modelos como Random Forest, Gradient Boosting y Support Vector Machines, profundizando en su funcionamiento interno, ajuste de hiperparámetros y aplicación práctica con conjuntos de datos reales.
Métricas de evaluación
Aprenderás a evaluar el rendimiento de modelos de clasificación mediante un enfoque teórico y práctico. Comenzarás explorando las funciones de pérdida más utilizadas entendiendo cómo influyen en la optimización del modelo y cómo aplicarlas con Scikit-Learn.
Aprendizaje supervisado - Regresión | 4 asignaturas
Definición
Comprenderás qué es la regresión en Machine Learning y cómo se utiliza para predecir valores continuos a partir de datos históricos. Analizarás casos de uso como la predicción de precios, demanda o ingresos, y conocerás las
diferencias entre regresión lineal, múltiple y no lineal.
Algoritmos básicos
Aprenderás a aplicar los principales algoritmos de regresión utilizados en problemas de predicción numérica. Trabajarás con modelos como la Regresión Lineal Simple y Múltiple, k-Nearest Neighbors y Árboles de Decisión, comprendiendo su lógica, interpretación y aplicación práctica con Python.
Algoritmos avanzados
Explorarás algoritmos avanzados de regresión que mejoran la precisión predictiva en entornos complejos y con grandes volúmenes de datos. Aprenderás a implementar modelos como Random Forest, Gradient Boosting y Support Vector Regression, dominando técnicas de ajuste y evaluación para resolver desafíos reales con mayor robustez.
Métricas de evaluación
Evaluaras y optimizaras modelos de regresión mediante un enfoque práctico y riguroso. Comenzarás con el estudio de las funciones de pérdida más comunes, como el error
cuadrático medio (MSE) y el error absoluto medio (MAE), comprendiendo su impacto en la sensibilidad a outliers y su relación con el ajuste del modelo, junto con el coeficiente de
determinación (R²). A través de ejemplos prácticos, aplicarás estas métricas para interpretar el rendimiento de modelos de regresión lineal.
Series temporales | 3 asignaturas
Definición
Aprenderás qué son las series temporales y cómo analizar datos que cambian en el tiempo. Identificarás sus componentes clave —tendencia, estacionalidad, ciclo y ruido— y aplicarás en predicciones, monitoreo o detección de anomalías.
Algoritmos básicos
Modela y predice datos secuenciales con algoritmos clave como Media Móvil, Suavizado Exponencial y ARIMA. Aprende a detectar patrones temporales y ajustar parámetros para mejorar la precisión de tus predicciones.
Algoritmos avanzados
Explorarás modelos avanzados para abordar problemas complejos de predicción temporal con mayor precisión y adaptabilidad con modelos como SARIMA, Prophet, XGBoost y LSTM, integrando múltiples variables, estacionalidades y tendencias no lineales.
Aprendizaje no supervisado | 5 asignaturas
Introducción al clustering
Descubrirás los fundamentos del clustering como técnica de aprendizaje no supervisado para agrupar datos sin etiquetas previas. Comprenderás su utilidad en la segmentación de clientes, detección de patrones y reducción de complejidad, y explorarás los primeros pasos del proceso.
Algoritmos clustering
Aprenderás a implementar los principales algoritmos de clustering para descubrir estructuras ocultas en los datos. Trabajarás con métodos como K-Means, DBSCAN y Clustering Jerárquico, entendiendo sus diferencias, parámetros clave y aplicaciones prácticas.
Reducción de dimensionalidad
Explorarás técnicas de reducción de dimensionalidad para simplificar conjuntos de datos complejos manteniendo su estructura esencial. Aprenderás a aplicar métodos como PCA y t-SNE para visualizar datos en 2D o 3D, eliminar redundancias y mejorar el rendimiento de modelos.
Evaluación
Evaluarás la calidad de tus clusters con métricas como silueta, inercia, Davies-Bouldin y varianza explicada. Aprenderás a validar coherencia y separación entre grupos sin etiquetas previas.
Casos de uso
Conocerás aplicaciones reales del aprendizaje no supervisado en distintos sectores y contextos de negocio. Analizarás cómo se utilizan técnicas como el clustering y la reducción de dimensionalidad en segmentación de clientes, detección de anomalías, análisis de comportamiento y optimización de procesos.
Taller de Machine Learning
Aplicarás los conceptos clave de Machine Learning en un taller práctico orientado a casos reales. Aprenderás a preparar datos, entrenar modelos, evaluar resultados y entender cómo
se toman decisiones a partir de patrones. Ganarás una visión clara y aplicada para empezar a construir soluciones predictivas con criterio.
Explicación de modelos | 5 asignaturas
Introducción a la explicabilidad
Comprenderás la importancia de la explicabilidad en modelos de inteligencia artificial y su rol en entornos críticos y regulados. Analizarás la diferencia entre modelos interpretables y modelos caja negra, y descubrirás por qué la transparencia, la confianza y la trazabilidad son claves para aplicar soluciones de IA en contextos reales.
Explicabilidad global
Conocerás las técnicas que permiten interpretar el comportamiento general de modelos complejos de Machine Learning. Aprenderás a utilizar herramientas como SHAP, LIME y análisis de importancia de variables para entender cómo cada feature influye en las predicciones del modelo.
Explicabilidad local
Explorarás técnicas de explicabilidad local que permiten entender por qué un modelo ha tomado una decisión específica en un caso concreto. Aprenderás a aplicar herramientas para analizar predicciones individuales, visualizando el peso de cada variable.
Explicabilidad agrupada
Aprenderás a interpretar modelos de Machine Learning a nivel de grupos o segmentos específicos de datos. Utilizarás técnicas que permiten analizar patrones de comportamiento comunes dentro de clústeres, perfiles de usuario u otras agrupaciones relevantes.
Explicabilidad + GenAI
Descubrirás cómo aplicar principios de explicabilidad en modelos de inteligencia artificial generativa (GenAI). Aprenderás a interpretar outputs generados por modelos como LLMs y sistemas de generación de imágenes o texto.
Certificado Data Scientist
Al finalizar el bloque de Data Scientist, obtendrás un certificado que valida tu capacidad para crear modelos predictivos. Estarás 100% preparado para dar un salto de autoridad y posicionarte en empleos como Junior Data Scientist, Predictive Analyst o Machine Learning Engineer.
AI Engineer
Deep Learning | 10 asignaturas
Introducción al Deep Learning
Comprenderás los fundamentos del Deep Learning y cómo se diferencia del Machine Learning tradicional. Estudiarás el funcionamiento de las redes neuronales artificiales, sus componentes clave y su capacidad para aprender representaciones complejas.
Fundamentos de redes neuronales
Aprenderás la estructura y el funcionamiento interno de las redes neuronales artificiales, base del Deep Learning. Explorarás conceptos como neuronas, capas, funciones de activación, propagación hacia adelante y retropropagación.
Computer Vision
Descubrirás cómo aplicar técnicas de Deep Learning al procesamiento y análisis de imágenes. Aprenderás a utilizar redes convolucionales (CNNs) para tareas como clasificación, detección de objetos y segmentación.
Datos Secuenciales
Explorarás cómo tratar datos que tienen un orden temporal o secuencial utilizando modelos especializados de Deep Learning. Aprenderás a trabajar con redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM y GRU para tareas como predicción, análisis de texto o procesamiento de lenguaje natural.
Aprendizaje por transferencia
Conocerás cómo reutilizar modelos preentrenados para acelerar el desarrollo de soluciones de Deep Learning en distintos dominios. Aprenderás a aplicar técnicas de fine-tuning y feature extraction, seleccionando arquitecturas ya entrenadas en grandes datasets para adaptarlas a tareas específicas con menos datos y menor coste computacional.
Natural Language Processing avanzado
Dominarás las técnicas más avanzadas de procesamiento del lenguaje natural. Aprenderás a construir modelos que comprenden, generan y resumen texto, aplicando embeddings contextuales, transformers y arquitecturas modernas para resolver problemas reales en comunicación, análisis y automatización.
Taller NLP
Aprenderás a clasificar textos automáticamente con Inteligencia Artificial a través de un caso práctico con 100.000 documentos clínicos. Analizarás y visualizarás los datos mediante PCA y compararás técnicas Zero-Shot con modelos especializados como PMTBERT, aplicando fine-tuning para identificar patologías y asignar documentos a los departamentos hospitalarios correspondientes.
Visión por computador aplicada
Explorarás cómo entrenar modelos capaces de interpretar imágenes y videos. Comprenderás las arquitecturas más utilizadas en visión artificial, su implementación práctica y las aplicaciones que transforman sectores como la salud, la industria, el retail y la seguridad inteligente.
Embeddings
Descubrirás cómo los embeddings representan la información de manera vectorial para que los modelos comprendan el contexto y la similitud entre datos. Aprenderás a aplicarlos en texto, imágenes y recomendaciones, optimizando la precisión y eficiencia de tus modelos.
Proyecto Embeddings
Aprenderás a crear embeddings para segmentar usuarios y personalizar su experiencia en aplicaciones digitales. Desarrollarás un proyecto práctico en el que aplicarás
técnicas de preprocesamiento, modelado y análisis, comparando enfoques con Word2Vec y Transformers para identificar grupos de usuarios, generar recomendaciones y obtener insights estratégicos aplicables a marketing y desarrollo.
Recomendadores | 1 asignatura
Recomendadores
Aprenderás a diseñar, construir y evaluar sistemas de recomendación que personalizan la experiencia del usuario a partir de datos históricos y de comportamiento. Explorarás los principales enfoques, desde filtrado colaborativo y sistemas basados en contenido hasta modelos híbridos y
algoritmos impulsados por deep learning.
Large Language Models | 8 asignaturas
Introducción a los LLMs
Comprenderás qué son los Large Language Models (LLMs) y cómo están transformando la inteligencia artificial generativa. Estudiarás su arquitectura básica, cómo aprenden a partir de enormes volúmenes de texto y qué los diferencia de otros modelos de procesamiento de lenguaje.
Prompting
Dominarás las técnicas de prompting para interactuar de forma efectiva con modelos de lenguaje como ChatGPT. Aprenderás a redactar instrucciones claras y precisas, explorando enfoques como zero-shot, few-shot y chain of thought para adaptar los prompts a distintos niveles de complejidad. Verás cómo evaluar el rendimiento de los modelos con métricas como Perplexity, BLEU o ROUGE, y cómo mejorar la calidad de las respuestas ajustando el diseño de tus instrucciones.
Fine-tuning
Descubrirás cómo adaptar un Large Language Model a tareas o dominios específicos mediante técnicas de fine-tuning como LoRA. Aprenderás a entrenar modelos sobre nuevos contextos, mejorando su rendimiento en aplicaciones concretas.
RAG
Explorarás cómo combinar generación de lenguaje con recuperación de información para crear sistemas más precisos y actualizados. Aprenderás a implementar arquitecturas RAG que integran bases de datos o documentos externos en tiempo real.
Agentes
Conocerás el funcionamiento de los agentes inteligentes basados en LLMs y su capacidad para ejecutar tareas de forma autónoma. Aprenderás a diseñar agentes que combinan razonamiento, planificación y acceso a herramientas externas (como APIs o bases de datos).
Evaluación de LLMs
Medirás el rendimiento, la coherencia y la utilidad de modelos de lenguaje con métricas como BLEU, ROUGE y perplexity, además de evaluaciones humanas y benchmarks. Aprenderás a analizar errores y elegir el modelo adecuado según los objetivos del proyecto.
Vibe coding
Aprenderás a desarrollar soluciones con LLMs de forma creativa, ágil y experimental, combinando código, intuición y exploración libre. Esta asignatura te invita a salir del enfoque académico tradicional para experimentar con prompts, herramientas y pequeños proyectos personales, cultivando una relación fluida y natural con la inteligencia artificial generativa.
Text-to-speech
Descubrirás cómo transformar texto en voz natural utilizando modelos de inteligencia artificial generativa. Aprenderás a implementar soluciones de TTS explorando casos de uso en asistentes virtuales, accesibilidad, contenidos audiovisuales y automatización de tareas.
Certificado AI Engineer
Valida tu dominio en Inteligencia Artificial y da el salto definitivo al perfil más cotizado del mercado. Al terminar este último módulo estarás listo para aplicar a puestos como: Junior AI Engineer, LLM Engineer (junior), Generative AI Developer y AI Solutions / Applied AI Engineer.
TFM y Cierre
Data Thinking II | 1 asignatura
Data Thinking II
Profundizarás en cómo pensar con datos a través de casos de uso concretos, entendiendo la importancia de cada etapa del proceso que has recorrido en el máster. Además, recibirás orientación clave para afrontar con éxito tu Trabajo Final de Máster (TFM), conectando todo lo aprendido con una visión estratégica y aplicada.
Trabajo Final de Máster | 1 asignatura
Trabajo Final de Máster
Desarrollarás un proyecto completo de Data Science con IA, aplicando todo lo aprendido. Definirás una problemática real, analiza datos, modela soluciones y entrega resultados documentados y reproducibles. Este trabajo será tu carta de presentación para el mundo profesional y tu oportunidad para demostrar tu dominio técnico, capacidad analítica y enfoque estratégico.
Conviértete en un Data Scientist | 2 asignaturas
Conviértete en un Data Scientist con un HR
Descubrirás qué valora realmente un perfil de Recursos Humanos al contratar un Data Scientist. Aprenderás a comunicar tus competencias técnicas y soft skills, estructurar tu CV y destacar en entrevistas mostrando tu potencial analítico y capacidad de impacto en negocio.
Conviértete en un Data Scientist con un DS
Aprenderás de la experiencia directa de un Data Scientist en activo. Comprenderás cómo abordar proyectos reales, colaborar en equipos multidisciplinares y desarrollar pensamiento analítico. Descubrirás qué diferencia a un profesional técnico sobresaliente dentro del ecosistema de datos actual.
ML en Producción | 4 asignaturas
De notebooks a scripts
Aprenderás a transformar tus experimentos y pruebas en notebooks de Jupyter en scripts de Python listos para producción. Descubrirás buenas prácticas para estructurar el código, gestionar dependencias con Python Environments y automatizar ejecuciones.
Serving
Aprenderás a desplegar modelos de machine learning en entornos reales utilizando herramientas modernas como Docker y FastAPI. Comenzarás entendiendo los fundamentos de Docker y cómo crear contenedores para encapsular tus modelos y sus dependencias, asegurando portabilidad y escalabilidad. Luego, verás cómo guardar y cargar modelos entrenados en Python, para su uso en producción. Y, te introducirás en el mundo de las APIs.
MLFlow
Conocerás MLflow como herramienta para gestionar el ciclo de vida completo de proyectos de Machine Learning. Aprenderás a realizar seguimiento de experimentos, registrar métricas, gestionar versiones de modelos y automatizar su despliegue, integrando buenas prácticas de reproducibilidad y colaboración en tus flujos de trabajo de ciencia de datos e inteligencia artificial.
Airflow
Aprenderás a orquestar y automatizar pipelines de datos y modelos utilizando Apache Airflow. Descubrirás cómo definir tareas dependientes mediante DAGs (Directed Acyclic Graphs), programar ejecuciones periódicas y monitorizar procesos complejos de forma visual.
Masterclass | 3 asignaturas
AIRBNB
Explorarás un caso práctico completo de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) utilizando un dataset real de Airbnb. Aprenderás a limpiar, transformar y visualizar los datos para descubrir patrones relevantes sobre precios, ubicaciones y comportamiento de los usuarios, aplicando técnicas estadísticas y gráficas que te prepararán para afrontar proyectos reales desde una perspectiva analítica sólida.
MultiAgentes
Analizarás un caso práctico de implementación de sistemas multiagente basados en LLMs para la resolución de tareas complejas. Aprenderás cómo orquestar múltiples agentes con funciones complementarias —como planificación, ejecución y verificación— en un flujo colaborativo, utilizando herramientas actuales y buenas prácticas para simular comportamientos autónomos con coordinación efectiva.
Datos satelitales
Trabajarás con un caso real de análisis de datos satelitales para extraer información geoespacial relevante. Aprenderás a acceder, procesar y visualizar imágenes obtenidas por satélites, aplicando técnicas de análisis multiespectral, detección de cambios y uso de coordenadas geográficas, con aplicaciones en sectores como el medioambiente, la agricultura o la planificación urbana.
Las cifras lo dicen todo
El modelo formativo de BIG school se adapta a tus necesidades individuales y ritmo de trabajo.
Durante los últimos años, nuestra escuela ha recibido varios premios de excelencia educativa, gracias a su enfoque en la calidad, la innovación y la proyección profesional de los alumnos.
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“Mi trabajo actual es bastante inestable y por eso decidí cambiar de sector apostando por el Máster de Data Science con IA. Ahora tengo un superpoder, saber interpretar los datos.”
Alumno del Máster de Data Science con IA
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«Gracias al Máster sé usar los datos para guiar decisiones que generan negocio: más audiencia, más visibilidad y más impacto en ¡Hola!, la editorial donde trabajo. Y con la IA, lo hago de manera mucho más eficiente y rápida»
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«Sabía que dominar los datos y la IA sería clave en mi sector; en solo 6 meses de Máster he conseguido un aprendizaje mucho más directo, práctico y aplicado a casos reales que en mis cuatro años de carrera.»
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Ellos ya lo han conseguido gracias a BIG school. Ahora es tu turno
“Lo que más me motivó fue el acceso vitalicio y aprender de profesionales en activo. Es garantía de éxito.”
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Alumno del Máster de Marketing Digital
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Preguntas frecuentes
¿Para quién es el Máster en Data Science con IA de BIG school?
El Máster en Data Science con IA está pensado para distintos perfiles: profesionales de otras áreas que quieren reinventarse y acceder al sector de los datos; perfiles tecnológicos que buscan especializarse en Data Science, Machine Learning e IA; profesionales de negocio que quieren aplicar datos e Inteligencia Artificial en su trabajo actual; y personas que ya trabajan con equipos de datos y quieren profundizar, actualizarse o avanzar hacia funciones más estratégicas. No necesitas encajar en un único perfil: el programa parte de los fundamentos y avanza hasta contenidos técnicos y aplicaciones más avanzadas.
¿El Máster en Data Science con IA es adecuado si empiezo desde cero?
Sí. El Máster en Data Science con IA está diseñado para que puedas empezar aunque no tengas experiencia previa en programación, estadística o Ciencia de Datos. El programa comienza por los fundamentos: Python desde cero, matemáticas y estadística aplicada, análisis de datos y SQL. A partir de ahí, el nivel aumenta progresivamente hasta trabajar Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial. Eso sí: empezar desde cero no significa que no tengas que esforzarte. Tendrás que practicar y dedicar tiempo, pero no necesitas llegar con una base técnica previa para poder seguir el itinerario.
¿Qué conocimientos o experiencia previa necesito para estudiar el Máster en Data Science con IA?
No necesitas haber trabajado previamente como Data Scientist, Data Analyst ni tener experiencia profesional en programación. El Máster en Data Science con IA parte de los fundamentos y está preparado para que puedas avanzar de forma progresiva aunque vengas de otro sector. Si ya tienes conocimientos de Python, estadística, análisis de datos o tecnología, te ayudarán a avanzar más rápido en los primeros módulos, pero no son un requisito imprescindible. Lo más importante es tener interés por trabajar con datos, capacidad para practicar de forma constante y disposición para aprender una disciplina técnica.
¿Necesito saber programación, matemáticas o estadística antes de empezar el Máster de Data Science con IA?
No. El Máster en Data Science con IA está planteado para que puedas adquirir esas bases dentro del propio programa. Aprenderás Python desde cero y trabajarás los fundamentos de matemáticas y estadística que necesitas para comprender y aplicar Ciencia de Datos. No se trata de convertirte en matemático, sino de entender qué estás haciendo, interpretar los resultados y saber cuándo utilizar cada técnica. Si ya tienes conocimientos previos, avanzarás con más facilidad al principio, pero no son imprescindibles para empezar.
¿Qué requisitos necesito cumplir para cursar el Máster de Data Science con IA?
Al tratarse de una formación con titulación propia, no estamos sujetos a requisitos académicos de acceso impuestos por organismos externos.
Esto nos permite diseñar el programa con mayor libertad y definir los contenidos, la metodología y el nivel de exigencia en función de lo que consideramos necesario para que la formación sea útil, y esté alineada con la realidad del sector.
Por eso, no necesitas cumplir requisitos académicos específicos para acceder al Máster.
¿El Máster de Data Science online de BIG school sirve si quiero trabajar como Data Scientist?
Sí. El Máster en Data Science con IA está diseñado para que desarrolles las competencias que utiliza un Data Scientist: Python, SQL, análisis de datos, estadística, Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial.
Además, trabajarás con proyectos prácticos y un Trabajo Final de Máster que podrás incorporar a tu portfolio. El programa también aborda cómo preparar tu perfil profesional y afrontar procesos de selección.
Completar el Máster no garantiza un empleo, pero sí te prepara para optar a posiciones de Data Scientist y otros perfiles del sector de los datos.
¿El Máster en Data Science con IA sirve si ya trabajo en tecnología y quiero especializarme?
Sí. Si ya trabajas en desarrollo, sistemas, datos u otro ámbito tecnológico, el Máster en Data Science con IA te permite ir mucho más allá de los fundamentos y especializarte en Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering, LLMs, RAG, agentes de IA y modelos en producción. Tu experiencia previa te ayudará a avanzar más rápido en los primeros bloques y concentrarte en competencias que pueden ampliar tu perfil hacia funciones más especializadas y estratégicas.
¿El Máster de Data Science con IA me sirve si no quiero cambiar de profesión, sino aplicar datos e IA en mi trabajo actual?
Sí. No necesitas cambiar de profesión para aprovechar el Máster en Data Science con IA. Puedes aplicar lo aprendido en marketing, finanzas, operaciones, producto, consultoría o dirección para analizar información, detectar patrones, hacer predicciones, automatizar procesos y tomar mejores decisiones. Además, conocer bien tu sector puede convertirse en una ventaja: tú ya entiendes los problemas del negocio y el Máster te da nuevas herramientas para resolverlos con datos e Inteligencia Artificial.
¿Cuánto dura el Máster en Data Science con IA y cuántas horas a la semana tendré que dedicarle?
El Máster en Data Science con IA tiene una duración estimada de 6 meses y más de 400 horas de formación. Como referencia, si quieres completarlo en ese plazo, puedes calcular una dedicación aproximada de unas 15 horas semanales. No obstante, el ritmo es flexible: puedes distribuir el estudio según tu disponibilidad y alargarlo si lo necesitas, especialmente si lo compaginas con trabajo u otras responsabilidades.
¿Puedo compaginar el Máster de Data Science con IA con el trabajo y hacerlo a mi ritmo?
Sí. Al ser un Máster en Data Science online, está pensado para poder compaginarlo con el trabajo y otras responsabilidades. Aunque el itinerario se plantea para unos 6 meses, puedes organizar el estudio según tu disponibilidad y avanzar a tu ritmo. Además, el acceso al contenido es Vitalicio, por lo que no pierdes la formación si en algún momento necesitas bajar el ritmo o volver a repasar un módulo.
¿Cómo es la metodología del Máster en Data Science con IA de BIG school?
La metodología del Máster de Data Science con Inteligencia Artificial es online, práctica y progresiva. Combina contenido formativo con ejercicios, talleres, proyectos y sesiones en directo con tutores. Empiezas construyendo las bases y avanzas hacia problemas cada vez más complejos, con el objetivo de que no te limites a conocer la teoría, sino que aprendas a trabajar con datos, construir modelos y aplicar lo aprendido a situaciones profesionales reales.
¿Cómo son las clases del Máster de Data Science con IA y qué pasa si no puedo asistir en directo?
El contenido principal del Máster en Data Science con IA está disponible en el campus online para que puedas avanzar según tus horarios. Además, tendrás sesiones semanales en directo con tutores para resolver dudas y profundizar en distintos temas. Si una semana no puedes asistir, podrás continuar con normalidad a través del campus y utilizar los canales de soporte del programa para resolver las dudas que te vayan surgiendo.
¿Qué tecnologías y lenguajes de programación aprenderé en el Máster de Data Science con IA?
En el Máster de Data Science con IA vas a trabajar con Python y SQL, junto con librerías como NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn, y herramientas de visualización como Tableau y Power BI.
La formación también aborda plataformas como Databricks y Snowflake, servicios cloud y procesos de ingeniería de datos.
En los contenidos avanzados vas a trabajar Machine Learning, Deep Learning, LLMs, RAG y agentes de IA, además de herramientas para llevar modelos a producción, como Docker, FastAPI, MLflow y Airflow.
¿Qué soporte y acompañamiento tendré durante el Máster de Data Science con IA?
Durante el Máster de Data Science con IA tendrás 12 meses de soporte mediante tickets con los profesores, además de sesiones en directo con tutores, consultas individualizadas y acceso a la comunidad privada de alumnos. Así, si te bloqueas con un concepto, una línea de código, un modelo o un proyecto, tendrás distintos canales para resolver dudas y seguir avanzando en lugar de depender únicamente del contenido grabado.
¿Durante cuánto tiempo tendré acceso al Máster de Data Science con IA y a sus actualizaciones?
El acceso al contenido del Máster en Data Science con IA es Vitalicio. Podrás volver a las clases cuando necesites repasar un concepto y acceder a las actualizaciones que se incorporen al programa. También mantendrás el acceso a la comunidad privada y a los directos con tutores. Es especialmente útil en Data Science e Inteligencia Artificial, donde las herramientas evolucionan rápido y conviene seguir actualizándose después de terminar la edición.
¿Necesito pagar herramientas o software adicionales para realizar el Máster en Data Science con IA?
No necesitas contratar una batería de herramientas de pago para completar el Máster en Data Science con IA. Muchas de las tecnologías que utilizarás, como Python, Jupyter, Pandas o distintas librerías de Machine Learning, son gratuitas. Algunas plataformas externas, servicios cloud o herramientas de IA pueden ofrecer planes de pago si decides utilizarlos de forma más intensiva, pero no se plantea el programa como una sucesión de licencias obligatorias.
¿Cómo se evalúa el Máster de Data Science con IA y qué tengo que hacer para superarlo?
La evaluación del Máster de Data Science con IA combina ejercicios, talleres y actividades prácticas para comprobar que sabes aplicar lo aprendido. El itinerario culmina con un Trabajo Final de Máster en el que desarrollarás un proyecto completo de Data Science. El objetivo no es memorizar teoría, sino demostrar que sabes trabajar con datos, elegir una solución adecuada, construirla, evaluar los resultados y explicar las decisiones que has tomado.
¿El Máster en Data Science con IA incluye un Trabajo Final de Máster y qué pasa si no lo apruebo?
Sí. El Máster en Data Science con IA incluye un Trabajo Final de Máster en el que desarrollarás un proyecto aplicando los conocimientos adquiridos. Durante el proceso contarás con orientación y feedback. Si la primera entrega no alcanza el nivel requerido, podrás trabajar sobre las correcciones indicadas y mejorar el proyecto antes de volver a presentarlo. La idea es que el TFM demuestre lo que sabes hacer, no que sea un examen aislado.
¿Puedo hacer el TFM del Máster de Data Science con IA con un proyecto de mi propia empresa?
Sí, siempre que el proyecto permita demostrar las competencias del Máster de Data Science con IA y la propuesta sea validada previamente. Puedes plantear el TFM alrededor de un problema real de tu empresa o trabajar con las temáticas y datos propuestos por BIG school. Así, el proyecto final puede servirte no solo para superar el Máster, sino también para desarrollar una solución útil para tu trabajo o una pieza relevante para tu portfolio.
¿Qué salidas profesionales tiene el Máster en Data Science con IA?
Las principales salidas profesionales del Máster en Data Science con IA son Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer y Data Engineer. El programa también desarrolla competencias relacionadas con Business Intelligence, Analytics Engineering e IA aplicada. Y si ya trabajas en otro ámbito, puedes utilizar estos conocimientos para especializar tu perfil y asumir funciones relacionadas con análisis de datos, automatización, predicción o toma de decisiones basadas en datos.
¿Cuánto puede ganar un Data Scientist en España?
El salario depende de la experiencia, la especialización, la empresa y la ubicación. Como referencia, Glassdoor sitúa actualmente el sueldo base medio de un Data Scientist en España alrededor de los 36.000 € brutos anuales, con un rango habitual aproximado de 30.000 € a 48.000 €. Un Máster en Data Science puede ayudarte a desarrollar las competencias para acceder al sector, pero no sería responsable prometer un salario concreto únicamente por completar la formación.
¿Qué titulación obtendré al terminar el Máster en Data Science con IA y qué validez tiene?
Al superar el Máster en Data Science con IA obtendrás el Título Profesional de BIG school. Además, a medida que avanzas desbloquearás 4 certificados independientes: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist y AI Engineer. También puedes solicitar el Certificado de la Universidad Isabel I «Máster Profesional en Data Science con Inteligencia Artificial», con 30 créditos ECTS, abonando una tasa universitaria de 110€. Esta segunda titulación es opcional y da acceso a la posibilidad de realizar prácticas optativas en empresa.
¿Puedo realizar prácticas profesionales durante el Máster de Data Science con IA?
Sí. Si eliges la opción de titulación universitaria del Máster en Data Science con IA, tendrás la posibilidad de realizar prácticas profesionales optativas en empresa. Pueden ser especialmente interesantes si estás haciendo una transición profesional y quieres complementar la formación con experiencia práctica. Las prácticas permiten aplicar lo aprendido en un entorno real, aunque no deben entenderse como una garantía de contratación posterior.
¿Por qué escoger el Máster en Data Science con IA de BIG school?
Porque el Máster en Data Science con IA combina una base sólida de programación, estadística y análisis de datos con las tecnologías que están transformando la profesión. El recorrido llega hasta Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering, LLMs, RAG, agentes y modelos en producción. Además, incluye 4 certificados independientes, workshops y masterclasses con profesionales en activo, proyectos prácticos, acompañamiento y acceso vitalicio al contenido y sus actualizaciones.
¿Cuánto cuesta el Máster en Data Science con IA de BIG school y qué opciones de pago existen? ¿Puedo solicitar factura?
El precio del Máster en Data Science con IA es de 3.997€. Puedes realizar un pago único de 3.497 €, con un ahorro de 500€, o fraccionarlo en 6 cuotas de 666,17€ o 12 cuotas de 333,08€, sin intereses, mediante PayPal, Visa o Mastercard. Puedes solicitar factura. Si eres una empresa de la UE fuera de España con VAT Number, el equipo puede validarlo y gestionar el IVA y la factura correspondiente.
¿Cómo funciona la reserva de plaza del Máster en Data Science con IA de BIG school?
Puedes reservar tu plaza en el Máster de Data Science con IA por 150€. La reserva asegura tu plaza para la próxima edición y ese importe se descuenta posteriormente del precio total del Máster. Después de realizarla, el equipo de BIG school se pondrá en contacto contigo para completar la matrícula y elegir la modalidad de pago que mejor encaje contigo.
¿El Máster de Data Science con IA tiene becas o puede bonificarse a través de FUNDAE?
Sí. El Máster de Data Science con IA puede bonificarse mediante FUNDAE si tu empresa cumple las condiciones para beneficiarse del crédito de formación. Para comprobar tu caso y recibir ayuda con la gestión, escribe a [email protected]. Si eres autónomo, necesitas tener empleados a tu cargo. Además, hay becas no acumulables: 1.000€ si has completado otro Máster de BIG school, 500€ si has cursado Armada Digital o CRECETUBE y 600€ si eres o has sido alumno del Curso de SEO Avanzado.
¿Se puede pagar el Máster en Data Science con IA con cripto?
Sí. BIG school permite pagar el Máster de Data Science con IA con criptomonedas. Como este método se gestiona de forma diferente a una matrícula convencional, escribe a [email protected] indicando que quieres pagar con cripto y el equipo te explicará los pasos necesarios para completar el pago y la matriculación.
¿Puedo estudiar el Máster en Data Science con IA de BIG school desde fuera de España?
Sí. El Máster en Data Science con IA online puede realizarse desde fuera de España porque el contenido está disponible a través del campus y puedes organizar el aprendizaje según tu disponibilidad. Tendrás acceso Vitalicio a las clases y al resto de recursos incluidos. Solo debes tener en cuenta el horario de España para determinadas sesiones en directo y las condiciones específicas que puedan aplicarse si solicitas prácticas o la titulación universitaria.
¿Qué garantía tiene el Máster de Data Science con IA y qué pasa si veo que finalmente no es para mí?
El Máster en Data Science con IA cuenta con 15 días de garantía para que puedas comprobar si la formación encaja contigo. Durante ese periodo podrás acceder al contenido y conocer la metodología desde dentro. Si finalmente ves que el Máster no es para ti, puedes solicitar la devolución total del importe abonado dentro del plazo de garantía, de forma sencilla y sin preguntas.
