Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
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Máster Fulltime
El Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial prepara a los alumnos en analítica avanzada y tecnologías de IA, con formación teórica y habilidades prácticas.
¿A quién está dirigido?
¿En qué consiste?
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Más de 100convenios empresariales
Conecta con más de 100 empresas líderes del sector a través de nuestra exclusiva bolsa de trabajo y programas de prácticas profesionales. En Afi Global Education, te abrimos las puertas a oportunidades que transformarán tu carrera.
Salidas profesionales
- Analista de Datos
Responsable de examinar y procesar grandes volúmenes de datos, generando informes y visualizaciones para la toma de decisiones. - Científico de Datos
Combina habilidades de programación, matemáticas y estadística para extraer conocimientos de los datos y ayudar a definir estrategias empresariales. - Ingeniero de Machine Learning
Diseña y construye modelos y sistemas que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma a partir de datos. - Especialista en Inteligencia Artificial
Implementa y gestiona soluciones de IA para mejorar procesos y productos dentro de la organización. - Consultor de Big Data
Ofrece asesoramiento sobre cómo utilizar tecnologías de big data para optimizar el rendimiento empresarial. - Desarrollador de Soluciones de IA
Crea aplicaciones y servicios basados en inteligencia artificial para resolver problemas específicos del cliente.
Qué obtendrás al cursar este Máster
Pon en marcha
tu futuro profesional
Explora nuestros programas formativos o contacta con nosotros para dar el primer paso para convertirte en el profesional que las empresas están demandando.
Un claustro de élite
Conoce algunos de los profesores y expertos que participan en esta formación
Plan de estudios
El programa docente del Máster consta de más de 500 horas lectivas, con el objetivo de homogeneizar conocimientos básicos para el seguimiento del programa.
Requisitos
Se puede empezar el Máster sin tener el título de Grado/Licenciatura, pero para obtener el título de Postgrado, será necesario presentar el título de Grado/Licenciatura.
29 de septiembre de 2025 - 27 de junio de 2026
- HERRAMIENTAS DE TRABAJO
- R
- Python
- SQL
- Nube, mejores prácticas y repositorios de código
- GESTIÓN Y MANIPULACIÓN DE DATOS
- Microdatos y librerías habituales
- Visualización de datos
- Procesamiento de grandes volúmenes de datos
- Recuperación y almacenamiento de datos
- Datos abiertos y repositorios de datos públicos
- Webscraping
- Bases de datos relacionales y NoSQL
- ANÁLISIS DE DATOS
- Análisis estadístico, optimización y análisis multivariante
- GLM
- Regresión avanzada
- Clustering
- Análisis discriminante
- Naïve Bayes
- Series temporales
- SVM
- kNN
- Redes neuronales
- Árboles de decisión
- Random forest y ensambles
- APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Aprendizaje profundo
- NLP
- Gráficos y análisis de redes
- Sistemas de recomendación
- Big Data ML
- Aprendizaje por refuerzo
- APLICACIONES DEL MUNDO REAL
- Casos de uso de la industria
- Masterclasses
- Técnicas avanzadas y Data Science en el mundo real
Admisión
Becas disponibles para ti
Matrícula
Matrícula
23,000 €
Financiación
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.
Becas
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29 de septiembre de 2025 - 27 de junio de 2026
Presencial + Streaming
23,000 €
Matrícula
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23,000 €
Financiación
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Becas
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29 de septiembre de 2025 - 27 de junio de 2026
Presencial + Streaming
23,000 €
