Máster Executive en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
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Máster Executive
El Máster Executive en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Afi Global Education está dirigido a profesionales que quieren ampliar su especialización en Data Science, analítica avanzada e inteligencia artificial.
Aprende a diseñar, entrenar y desplegar modelos predictivos con Python y Machine Learning, trabajar con Big Data y aplicar IA generativa a retos reales de negocio, con horarios compatibles con tu actividad profesional.
- Trayectoria y respaldo del Grupo Afi
- Especialízate en una escuela con más de tres décadas formando profesionales en economía, finanzas y tecnología. Un programa que alcanza su 11.ª edición, respaldado por el conocimiento aplicado del Grupo Afi.
- Formación compatible con tu actividad profesional
- Avanza en ciencia de datos e inteligencia artificial con clases los viernes y sábados y formato presencial + streaming en directo desde Madrid. Una organización pensada para compaginar tu especialización con el trabajo.
- Profesorado experto y conexión con la industria
- Aprende de profesionales de Afi y especialistas en Data Science, Machine Learning e inteligencia artificial, junto con docentes e investigadores. Conecta tu aprendizaje con su experiencia en consultoría, empresas y proyectos tecnológicos.
- Networking profesional y Afi Alumni
- Amplía tu red con compañeros y profesionales de datos, tecnología y negocio. Comparte experiencias en masterclasses, conferencias y talleres, y mantén el vínculo con los encuentros y contenidos especializados de Afi Alumni.
- Del análisis de datos a modelos en producción
- Integra Python, Big Data y Machine Learning para diseñar y desplegar modelos predictivos. Trabaja con aplicaciones reales y profundiza en MLOps, explicabilidad y reducción de sesgos para trasladar los modelos al entorno empresarial.
- IA generativa, modelos de lenguaje y agentes
- Profundiza en inteligencia artificial generativa, modelos de lenguaje —LLM—, prompting y RAG. Aprende a trabajar con frameworks y agentes basados en LLM para desarrollar aplicaciones de IA vinculadas a problemas de negocio.
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Impulsa tu carrera en ciencia de datos e inteligencia artificial
¿Qué aprenderás en ciencia de datos e inteligencia artificial?
- Programar y analizar datos con Python, R y SQL, y comunicar resultados mediante visualizaciones y dashboards.
- Obtener datos mediante APIs y web scraping, procesar grandes volúmenes con Spark y trabajar con bases de datos NoSQL como MongoDB, Neo4j y Cassandra.
- Aplicar estadística y técnicas de Machine Learning para analizar información y construir modelos predictivos.
- Trabajar con redes neuronales, Deep Learning, aprendizaje por refuerzo - Reinforcement Learning -y procesamiento del lenguaje natural.
- Aplicar inteligencia artificial generativa, modelos de lenguaje - LLM -, prompting, RAG y agentes basados en LLM.
- Desplegar modelos en producción e incorporar prácticas de MLOps, explicabilidad y reducción de sesgos.
- Comprender los principios de ética, privacidad, regulación y gobierno del dato en proyectos de datos e inteligencia artificial.
- Integrar los conocimientos adquiridos en un modelo predictivo real como Trabajo Fin de Máster.
Conecta con empresas y profesionales de datos e inteligencia artificial
Aprende de profesionales de Data Science, Machine Learning y analítica, junto con docentes e investigadores especializados. Un claustro que conecta los fundamentos técnicos con proyectos y aplicaciones empresariales de datos e inteligencia artificial.
"He ampliado mis conocimientos enfocados a la parte de negocio, sin abandonar toda la parte matemática y lógica que tiene detrás. Destacaría que me ha permitido trabajar y estudiar a la vez, gracias a la flexibilidad que hay en las clases, ya que es un formato híbrido. Después de hacer este máster, he sentido que estoy en el mercado, que estoy subida a la ola del data y que no me he quedado atrás."
"Ha sido un máster muy útil. Ya lo estoy utilizando en mi puesto de trabajo actual. Destacaría sobre todo la calidad de los docentes y sus experiencias."
El programa docente del Máster Executive Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial se desarrolla a través de los siguientes temas.
Requisitos
Para la realización de este Máster Executive se requieren unos conocimientos y competencias mínimas, lo que nos asegura la calidad técnica y avanzada de cada una de las clases del postgrado.
Del 9 de abril de 2027 al 18 de febrero de 2028
Módulo I: Herramientas de Trabajo
- Programación en Python
- Programación en R
- Uso de git y buenas prácticas de programación
- SQL: bases de datos relacionales
- Visualización estática
- Visualización dinámica
Módulo II: Digitalización y contexto
Módulo III: Data Engineering y Big Data
- Ecosistema Big Data: HDFS y Map/Reduce
- Procesamiento de datos con Spark (PySpark)
- Almacenamiento de datos (bases de datos NoSQL)
◦ Bases de datos columnares (Cassandra)
◦ Bases de datos orientadas a documentos (MongoDB)
◦ Bases de datos vectoriales (MongoDB)
◦ Bases de datos orientadas a grafos (Neo4j)
◦ Bases de datos en memoria (Redis)
Módulo IV: Análisis estadístico de información
- Fundamentos de estadística
◦ Estadística descriptiva
◦ Distribuciones y simulación
◦ Intervalos de confianza y contraste de hipótesis
◦ Regresión lineal
◦ Preprocesado estadístico de información
- Optimización
◦ Programación lineal y entera
◦ Programación con restricciones
Módulo V: Data Analytics y Data Science
- Introducción a proyectos de ciencia de datos y modelado predictivo
- Aprendizaje supervisado
◦ GLM y regresión avanzada (Ridge y Lasso)
◦ Modelos de series temporales
◦ K-Nearest Neighbors (KNN)
◦ Support Vector Machines (SVM)
◦ Árboles de decisión
◦ Modelos de Ensembles: bagging (Random Forest), boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), stacking y voting.◦
- Aprendizaje no supervisado
◦ Clustering jerárquico y no jerárquico
◦ Reducción de dimensionalidad con PCA
- Análisis de redes sociales
- Location Intelligence / Información geoespacial
- Sistemas de recomendación
Módulo VI: Inteligencia Artificial
- Redes neuronales
- Natural Language Processing (NLP)
- Deep Learning
- Reinforcement Learning
- Inteligencia Artificial Generativa
◦ Construcción de Large Language Models (LLMs)
◦ Prompting y Retrieval Augmented Generation (RAG)
◦ Frameworks para trabajar con LLMs
◦ Agentes basados en LLM
Módulo VII: Puesta en producción
- Implementando y desplegando modelos de Machine Learning en producción
- Explicabilidad de modelos
- Balanceo, reducción de sesgo y justicia de modelos
- MLOps
Módulo VIII: Aplicaciones del mundo real
- Gobierno del dato
- Privacidad de la información
- Aplicación de Machine Learning e Inteligencia Artificial en proyectos reales
Matrícula
El coste de la matrícula del Máster Executive en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial es de 13.000€.· Este coste incluye los derechos de matrícula incluyen la asistencia a las sesiones que componen el programa y a aquellas conferencias, jornadas y sesiones de trabajo que se organicen en el marco del mismo.· Incluye toda la documentación y material de trabajo que se utilizará durante el Máster y la cesión de un ordenador portátil con el software necesario para el seguimiento del programa.
Financiación
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.
Becas
Del 9 de abril de 2027 al 18 de febrero de 2028
Presencial + Streaming
13000 €
Descuentos por pronta matriculación:
1ª Ronda: 20% de descuento
Solo admitidos en la primera ronda que paguen la reserva de plaza antes del 31 de diciembre.
2ª Ronda: 10% de descuento
Solo admitidos en la primera o segunda ronda que paguen la reserva de plaza antes del 1 de marzo.
*A partir del 2 de marzo el precio del Máster será completo.
- ¿A quién va dirigido este máster ejecutivo en inteligencia artificial?
- A profesionales técnicos, analistas de datos o de negocio, consultores y responsables de innovación que buscan profundizar en ciencia de datos e IA. Es una formación con programación, estadística y modelos predictivos; la Dirección Académica valora el encaje de cada candidatura.
- ¿Qué diferencia hay entre el Máster Executive y el Full-Time de Afi?
- El Executive está orientado a profesionales en activo y tiene 285 horas lectivas, con clases los viernes y sábados. Afi ofrece también un Máster Full-Time en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, con otra dedicación y estructura. Consulta ambos programas para elegir según tu experiencia, disponibilidad y objetivos.
- ¿Necesito conocimientos previos de programación o estadística?
- La admisión incluye una entrevista con la Dirección Académica y puede incorporar pruebas de conocimientos lógico-matemáticos o de inglés. Aunque el temario incluye Python, R y estadística, consulta con Afi el nivel de entrada recomendado para tu perfil antes de matricularte.
- ¿Qué formato tiene el máster: presencial en Madrid y streaming?
- El máster se imparte en formato presencial + streaming en directo desde Madrid. Las clases tienen horarios establecidos: no es una formación online asíncrona para estudiar a cualquier hora.
- ¿Es compatible con trabajar a jornada completa?
- La docencia se concentra los viernes por la tarde y los sábados por la mañana, con algunas sesiones de horario ampliado. Además de las clases, debes prever dedicación a prácticas, estudio y Trabajo Fin de Máster. Consulta el calendario para valorar su encaje con tu jornada.
- ¿Qué herramientas y lenguajes se estudian?
- El programa incluye Python, R, SQL y Git, junto con Spark y PySpark para procesamiento de datos. También aborda bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra, Neo4j y Redis, y técnicas de visualización, análisis estadístico y Machine Learning.
- ¿Incluye Big Data, Machine Learning e IA generativa?
- Sí. El plan incorpora Data Engineering y Big Data, aprendizaje supervisado y no supervisado, Deep Learning e inteligencia artificial generativa. Dentro de esta última se estudian modelos de lenguaje, prompting, RAG y agentes basados en LLM.
- ¿Se trabaja el despliegue de modelos y MLOps?
- Sí. El módulo de Puesta en producción aborda la implementación y el despliegue de modelos de Machine Learning, la explicabilidad, la reducción de sesgos y MLOps. El programa también trata gobierno del dato y privacidad.
- ¿Hay un Trabajo Fin de Máster?
- Sí. Construirás un modelo predictivo real como proyecto final. El TFM representa el 30 % de la evaluación y las prácticas de evaluación continua, el 70 %. La obtención del título exige cumplir los requisitos de asistencia y superar las evaluaciones del programa.
- ¿Cuánto cuesta y qué becas hay disponibles?
- La matrícula de la convocatoria 2027–2028 es de 13.000 €. Existen descuentos por pronta matriculación y Becas Executive de hasta el 30 %, según las condiciones de la convocatoria. Los descuentos por pronta matriculación no son acumulables con las becas. También puedes consultar las opciones de pago fraccionado y financiación.
