Máster en Data Science e Inteligencia Artificial Generativa

Máster en data science online

4,6

498 alumnos

Entidad(es):

Modalidad

Online

Duración - Créditos

1800 horas

Becas y

Financiación

Plataforma Web

24 Horas

Profesionales

Docentes especializados

Acompañamiento

Personalizado

Reconocidos por:

Acreditados como:

Temario

MÓDULO 1. ESTADÍSTICA APLICADA

MÓDULO 2. PYTHON

MÓDULO 3. BASES DE DATOS Y LENGUAJE SQL PARA LA GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN

MÓDULO 4. ASPECTOS ÉTICOS Y LEGALES DE DATA SCIENCE

MÓDULO 5. INGENIERÍA DE DATOS Y BIG DATA

MÓDULO 6. ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS CON TABLEAU Y POWER BI

MÓDULO 7. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING

MÓDULO 8. MLOPS Y DESPLIEGUE DE MODELOS EN LA NUBE

MÓDULO 9. IA GENERATIVA: ARQUITECTURA TRANSFORMER Y GRANDES MODELOS DE LENGUAJE (LLM)

MÓDULO 10. PERSONALIZACIÓN Y DESPLIEGUE DE MODELOS DE LENGUAJE: FINE-TUNING Y GENERACIÓN AUMENTADA POR RECUPERACIÓN (RAG)

MÓDULO 11. IA GENERATIVA MULTIMODAL: IMAGEN, AUDIO Y VÍDEO

MÓDULO 12. INGENIERÍA DE PROMPTS AVANZADA Y AGENTES DE IA

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Plan de estudios

Descripción

Las organizaciones acumulan más datos de los que son capaces de aprovechar y, a la vez, necesitan incorporar la inteligencia artificial generativa a sus procesos sin perder el control sobre la calidad, el coste y el cumplimiento. Este Máster en data science online te forma para cubrir ese ciclo completo: estadística, Python y bases de datos SQL y NoSQL; ingeniería de datos con Pandas y Spark; visualización con Tableau y Power BI, y modelos de machine learning. Sobre esa base avanzas hacia la IA generativa aplicada: arquitectura Transformer y grandes modelos de lenguaje (LLM), fine-tuning eficiente, sistemas RAG con bases de datos vectoriales, modelos multimodales, ingeniería de prompts y agentes de IA. También aprendes a llevar los modelos a producción con prácticas de MLOps en AWS, Azure y Google Cloud, con criterios de ética, protección de datos y gobernanza. El resultado es un perfil capaz de convertir datos en soluciones de IA que funcionan en entornos reales.

Objetivos

- Analizar y depurar conjuntos de datos aplicando estadística descriptiva, inferencial y Python.

- Diseñar bases de datos SQL/NoSQL y construir pipelines de datos escalables con Pandas y Spark.

- Entrenar modelos de machine learning y comunicar insights con Tableau, Power BI y Python.

- Desplegar y monitorizar modelos en producción mediante MLOps y contenedores en entornos multicloud.

- Implementar arquitecturas RAG con bases vectoriales, fine-tuning e IA generativa multimodal.

- Desarrollar agentes de IA autónomos conectados a APIs bajo criterios de seguridad y gobernanza ética.

Salidas profesionales

Al finalizar el máster podrás optar a puestos de científico o científica de datos (data scientist), analista de datos avanzado, ingeniero o ingeniera de datos (data engineer), ingeniero de machine learning y especialista en MLOps. En el ámbito de la IA generativa, el máster te orienta hacia roles como ingeniero de IA generativa o de LLM, desarrollador de soluciones RAG y de agentes de IA, y especialista en ingeniería de prompts y evaluación de modelos de lenguaje. Estos perfiles tienen cabida en consultoras tecnológicas, empresas de software y startups, banca y seguros, comercio electrónico, telecomunicaciones o administraciones públicas que estén incorporando la IA a sus procesos. Con experiencia, podrás evolucionar hacia posiciones de liderazgo técnico, como responsable de equipos de data science o arquitecto de soluciones de IA.

Para qué te prepara

Este máster te prepara para intervenir en todas las fases de un proyecto de datos e inteligencia artificial. Podrás integrar datos de fuentes diversas, elegir entre un data lake o un data warehouse y automatizar pipelines con criterios de calidad, linaje y gobernanza. Sabrás traducir un problema de negocio a un problema de machine learning, elegir el algoritmo adecuado, validarlo y presentar los resultados de forma comprensible para quien toma las decisiones. En IA generativa, podrás decidir cuándo conviene usar prompting, RAG o fine-tuning, construir asistentes y agentes que consultan bases de conocimiento y APIs internas, y evaluar su calidad, sus alucinaciones y sus sesgos. Además, estarás en condiciones de poner modelos en producción en la nube, vigilar su rendimiento y su coste, y protegerlos frente a ataques adversarios o la inyección de prompts.

A quién va dirigido

Este máster está pensado para personas tituladas en ingeniería, informática, matemáticas, estadística, física, economía o áreas afines que quieran especializarse en ciencia de datos e inteligencia artificial generativa. También se dirige a profesionales que ya trabajan con datos, como analistas de negocio o desarrolladores de software, y quieren dar el paso al machine learning, la ingeniería de datos y los modelos de lenguaje. Un tercer perfil es el de responsables técnicos o de producto que necesitan comprender y supervisar proyectos de IA generativa, RAG o agentes en su organización.

Metodología

Aprendizaje 100% online

Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.

Campus virtual

Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.

Equipo docente especializado

El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.

Centro del estudiante

Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de máster en data science online

Título de Máster en Data Science e Inteligencia Artificial Generativa certificado por CEUPE. Superando el examen oficial obtendrás la Certificación IT Specialist Certificación Python. Educa Edtech es centro certificador, tramita el acceso al Examen Oficial IT Specialist Certificación Python.