Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Máster Fulltime
El Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial prepara a los alumnos en técnicas de analítica avanzada, machine learning e inteligencia artificial, combinando la formación teórica con las habilidades prácticas.
¿A quién está dirigido?



¿En qué consiste?
.avif)
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 grandes cantidades 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 construir modelos predictivos que optimizan las estrategias empresariales.
Ingeniero de Machine Learning
Diseña y construye modelos y sistemas que mediante algoritmos permiten automatizar la toma de decisiones a partir de datos.
Especialista en Inteligencia Artificial
Implementa y gestiona soluciones de Inteligencia Artificial 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 Inteligencia Artificial Generativa
Crea aplicaciones y agentes basados en inteligencia artificial generativa para resolver problemas y automatizar procesos del cliente.
Qué obtendrás al cursar este Máster
La experiencia ha sido muy positiva. Las clases han sido muy completas, siempre con una parte de teoría y otra de práctica. Me gustaría destacar que en las partes prácticas siempre hemos tenido libertad de compartir resultados y dudas con los otros compañeros y, por supuesto, también con el profesor. La verdad es que la parte de comparar tu trabajo con tus compañeros me ha gustado mucho.

La experiencia en la escuela cursando el Máster en Data Science y Big Data ha sido muy buena. Por un lado se tiene un enfoque de las diferentes técnicas que existen orientadas a los problemas reales que se están resolviendo ahora mismo en el mundo de la empresa, pero sin dejar de lado una parte más teórica de las mismas. Además, en mi caso, se me dio la oportunidad de compaginar la parte lectiva del Máster con unas prácticas en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Mi experiencia en la escuela fue muy positiva, tanto dentro como fuera de la clase. Un ambiente y un ritmo de trabajo exigente, pero al mismo tiempo muy enriquecedor. Cabría destacar el amplio abanico de herramientas analíticas que hemos podido aprender a lo largo del master dándonos la capacidad de poder desarrollarnos plenamente en el ámbito laboral. Además, las numerosas ofertas de trabajo y convenios con distintas empresas que proporciona Afi Global Education, permiten una integración más rápida en el mercado.

Mi experiencia en la escuela ha sido muy positiva, sin dudas superó con creces mis ideas previas. Creo que logra un equilibrio perfecto entre el desarrollo de capacidades técnicas y de las llamadas habilidades blandas, para optimizar las posibilidades de éxito en el cada vez más competitivo mercado laboral actual.

Muy positiva tanto en el aspecto educativo y desarrollo profesional, como en el personal. Superó mis expectativas. Destacaría la orientación del programa a darle sentido práctico y útil para trabajar como Data Scientist. Gracias al máster, pude acceder a mi actual puesto de trabajo debido a la buena preparación y que la mayoría de profesores son profesionales Data Scientist en el mundo laboral, por lo que obtienes una buena red de contactos para iniciarte en este mundo.

"Este máster me ha dado una vocación y la esperanza de tener un puesto de trabajo que me hace feliz"

Desde el primer día en que asistí a Afi Escuela de Finanzas percibí la excelencia de una institución dinámica y moderna, en donde se desarrollan las técnicas más novedosas de enseñanza. El destacado profesorado, apoyado por la experiencia de la consultora Afi, nos permitió adquirir una combinación ideal de conocimientos teóricos y de su aplicación práctica.
Elegí Afi para el máster en Data Science por referencias personales y el conocimiento y estrecha relación de la escuela con mi compañía (BBVA). En un mundo donde existe cada vez una mayor inflación en oferta formativa, necesitaba asegurar mi inversión en tiempo y esfuerzo. No quería correr riesgos. El máster me ha proporcionado la motivación y los conocimientos de calidad necesarios para dirigir mi carrera hacia el mundo del análisis de datos.
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 - 26 de junio de 2026
Módulo 1: Sectores
- Digitalización y contexto
- Sectores de impacto donde se trabaja con datos
Módulo 2: Herramientas de trabajo
- Programación en Python
- Programación en R
- Uso de git y buenas prácticas de programación
- SQL: bases de datos relacionales
- Docker
- Visualización estática
- Visualización dinámica
Módulo 3: 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 4: Data Analytics y Data Science
- 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
- 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)
- Redes neuronales
- 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
- Entrenamiento de modelos con SparkML
Módulo 5: InteligenciaArtificial
- Natural Language Processing (NLP)
- Deep Learning
- Reinformcement Learning
- Inteligencia Artificial Generativa
- Construccion de Large Language Models (LLMs)
- Prompting y Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Frameworks para trabajar con LLMs
- Agentes basados en LLMs
Módulo 6: Puesta en producción de modelos
- Implementando y desplegando modelos de machine learning en producción
- Análisis de coste y beneficios de un modelo predictivo
- Explicabilidad de modelos
- Balanceo, reducción de sesgo y justicia de modelos
- MLOps: APIs y despliegue automático
Módulo 7: Aplicacionesdel mundo real
- Aplicación de machine learning e inteligencia artificial en proyectos reales
- Proveedores tecnológicos
- Masterclases de casos de uso reales de la industria, que te permitirán contactar con responsables de iniciativas punteras
Admisión

Matrícula
Matrícula
23.000,00 €
Financiación
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.
Becas
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.
29 de septiembre de 2025 - 26 de junio de 2026
Presencial + Streaming
23.000,00 €
Descuentos por pronta matriculación:
Descuentos por pronta matriculación: 1ª Ronda: 20.700€ (antes del 30 de abril de 2025), 2ª Ronda: 21.850€ (antes del 30 de junio de 2025).
Matrícula
Matrícula
23.000,00 €
Financiación
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.
Becas
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.
29 de septiembre de 2025 - 26 de junio de 2026
Presencial + Streaming
23.000,00 €
Descuentos por pronta matriculación:
Descuentos por pronta matriculación: 1ª Ronda: 20.700€ (antes del 30 de abril de 2025), 2ª Ronda: 21.850€ (antes del 30 de junio de 2025).






