Máster Data Science | Prácticas aseguradas

Máster

En Data Science

Online

60 ECTS

Inicio
29 sep

DOBLE
TITULACIÓN

Presentación

Plan de estudios

Prácticas
y salidas profesionales

El Máster en data science en su modalidad online, es un programa de estudios posgrado creado para aquellos que desean explorar el universo de la ciencia de datos, desde una perspectiva profesional y práctica.

Conviértete en un experto en Data Science. Prepárate para liderar el cambio en el mundo digital con nuestro Máster en Data Science, diseñado para formar a los profesionales más demandados en el ámbito de la analítica de datos y el Big Data.

Nuestro Máster en Data Science Online te brinda la oportunidad de especializarte desde cualquier lugar, combinando flexibilidad y calidad educativa. Desarrollarás habilidades avanzadas en análisis de datos, programación y modelado estadístico, preparándote para afrontar los retos del sector con confianza.

En el máster, se llevan a cabo clases teóricas y prácticas de manera virtual, además de ejercicios prácticos, lo que facilita una experiencia más efectiva y enriquecedora. Adicionalmente, los estudiantes tendrán la posibilidad de llevar a cabo prácticas 100% aseguradas en prestigiosas empresas del sector de la ciencia de datos, lo que les facilitará la implementación de lo aprendido durante las clases y poder obtener una experiencia profesional auténtica en el área del máster.

La ciencia de datos se ha consolidado como una herramienta estratégica en la transformación digital de empresas, administraciones y sectores clave. Su capacidad para convertir grandes volúmenes de datos en información útil permite mejorar la eficiencia operativa, anticipar tendencias y tomar decisiones fundamentadas. Cada vez más organizaciones integran soluciones basadas en datos para optimizar procesos, personalizar servicios y generar ventajas competitivas sostenibles.

A nivel global, la ciencia de datos impulsa la innovación en sectores tan diversos como la salud, la industria, el comercio y la investigación científica. En el ámbito sanitario, se emplean modelos predictivos para anticipar enfermedades o personalizar tratamientos, mientras que en el comercio permite analizar el comportamiento del consumidor y mejorar su experiencia. En el entorno científico, el análisis masivo de datos está acelerando el descubrimiento de nuevos materiales, fármacos y tecnologías emergentes gracias a técnicas de machine learning y minería de datos.

El sector de la ciencia de datos está experimentando un crecimiento exponencial tanto en inversión como en demanda de talento. Se estima que el mercado global de análisis de datos superará los 650.000 millones de dólares en 2029, con una tasa de crecimiento anual superior al 13 %. En España, cada vez más empresas incorporan perfiles especializados en análisis de datos, inteligencia artificial y visualización de información, convirtiendo esta disciplina en una de las más prometedoras en términos de empleabilidad, innovación y retorno económico.

Programa propio avalado por:

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Acepto que los datos personales recogidos sean incorporados en la actividad de tratamiento “Comercial”, bajo la titularidad de la mercantil PRODUCTORA DE EDUCACION Y COMUNICACION S.L. El interesado/a podrá ejercer los derechos de acceso, rectificación, supresión u oposición ante el mismo (artículos 15-21 del Reglamento UE 2016/679 de 27 de abril de 2016).

Parte 1: Fundamentos de la Ciencia de Datos

Asignatura 1. Fundamentos Matemáticos y Computacionales para la Ciencia de Datos

Tema 1: Álgebra lineal aplicada a modelos de datos
Tema 2: Teoría de probabilidad y sus aplicaciones en datos
Tema 3: Inferencia estadística para análisis de datos
Tema 4: Fundamentos de programación para ciencia de datos
Tema 5: Estructuras de datos y algoritmos básicos

Explorarás los conceptos esenciales de álgebra lineal, probabilidad, inferencia estadística y fundamentos computacionales, necesarios para la construcción y análisis de modelos de datos. Este módulo sienta las bases para abordar problemas complejos de ciencia de datos.

Asignatura 2. Gestión y Gobernanza de Datos

Tema 1: Modelado de bases de datos relacionales y no relacionales
Tema 2: Lenguajes de consulta: SQL y alternativas
Tema 3: Técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos
Tema 4: Análisis exploratorio de datos
Tema 5: Integración y transformación de datos

Diseñarás estrategias para organizar, gestionar y asegurar grandes volúmenes de datos, garantizando su calidad y cumplimiento con normativas como el GDPR. Estudiarás cómo implementar políticas de gobernanza y mejores prácticas en gestión de datos.

Asignatura 3. Programación para la Ciencia de Datos

Tema 1: Principios de diseño de visualizaciones efectivas
Tema 2: Herramientas y librerías para visualización de datos
Tema 3: Creación de dashboards interactivos
Tema 4: Técnicas de storytelling con datos
Tema 5: Comunicación de hallazgos a audiencias no técnicas

Dominarás lenguajes como Python y R, junto con sus librerías clave (Pandas, NumPy, Scikit-learn), para manipular datos, construir algoritmos y automatizar procesos analíticos. Este módulo también cubre conceptos básicos de programación orientada a objetos.

Asignatura 4. Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Tema 1: Algoritmos de clasificación y regresión
Tema 2: Métodos de clustering y reducción de dimensionalidad
Tema 3: Evaluación y validación de modelos
Tema 4: Selección de características y ingeniería de variables
Tema 5: Implementación de algoritmos en Python y R

Te sumergirás en técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado y no supervisado, incluyendo modelos de regresión, clasificación, clustering y redes neuronales profundas. Este módulo se enfoca en la aplicación práctica de algoritmos de machine learning en problemas reales.

Parte 2: Inteligencia Artificial y Análisis Avanzado

Asignatura 5. Inteligencia Artificial Generativa y Modelos del Lenguaje

Tema 1: Introducción a los modelos generativos de IA
Tema 2: Redes neuronales y modelos transformadores (GPT)
Tema 3: Aplicaciones de IA generativa en texto e imagen
Tema 4: Fine-tuning y entrenamiento de modelos de lenguaje
Tema 5: Desafíos éticos y sesgos en modelos generativos

Explorarás los fundamentos y aplicaciones de la IA generativa, con un enfoque en modelos del lenguaje como LLaMA 3, GPT y BERT. Aprenderás a entrenar, ajustar y desplegar soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, abordando también implicaciones éticas y sociales.

Asignatura 6. Análisis Avanzado y Visualización de Datos

Tema 1: Métodos avanzados de análisis de datos
Tema 2: Técnicas de visualización en grandes volúmenes de datos
Tema 3: Data storytelling y toma de decisiones basadas en datos
Tema 4: Análisis de datos en tiempo real con streaming analytics
Tema 5: Creación de informes dinámicos para inteligencia de negocios

Desarrollarás habilidades para interpretar datos complejos y presentarlos de manera efectiva mediante herramientas como Tableau, Power BI y librerías de visualización en Python (Matplotlib, Seaborn). Aprenderás a crear narrativas visuales que impulsen decisiones informadas.

Parte 3: Big Data, Aplicaciones Empresariales y Ética

Asignatura 7. Big Data e Integración de Datos en la Nube

Tema 1: Arquitectura de Big Data y sistemas distribuidos
Tema 2: Introducción a Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL
Tema 3: Almacenamiento y procesamiento de datos en la nube
Tema 4: Herramientas de integración de datos: ETL y Data Lakes
Tema 5: Casos de uso en Big Data empresarial

Estudiarás tecnologías como Apache Spark, Hadoop y bases de datos distribuidas, junto con la integración de datos utilizando plataformas cloud como Azure, AWS y Google Cloud. Este módulo abarca la configuración de pipelines y arquitecturas escalables.

Asignatura 8. Inteligencia Artificial Aplicada

Tema 1: Aplicaciones de IA en diferentes sectores industriales
Tema 2: Procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora
Tema 3: Modelos de predicción en finanzas, salud y retail
Tema 4: Implementación de modelos de IA en producción
Tema 5: Evaluación y mejora continua de modelos de IA

Aprenderás a implementar soluciones de inteligencia artificial en sectores clave como salud, marketing, finanzas e industria, evaluando también sus implicaciones éticas, sociales y legales. Este módulo destaca el impacto transformador de la IA en diferentes industrias.

Asignatura 9. Ciencia de Datos para la Estrategia Empresarial

Tema 1: Uso de datos para la toma de decisiones estratégicas
Tema 2: Creación de productos y servicios basados en datos
Tema 3: Monetización de datos y estrategias de negocio basadas en IA
Tema 4: Modelos de optimización empresarial con ciencia de datos
Tema 5: Casos de éxito en la aplicación de data science en empresas

Examinarás cómo los datos pueden impulsar decisiones estratégicas, optimizar procesos organizativos y crear ventajas competitivas en un contexto empresarial. Aprenderás a traducir datos en insights accionables para liderar iniciativas basadas en datos.

Asignatura 10. Ética, Seguridad y Privacidad en Ciencia de Datos

Tema 1: Principios éticos en el uso de datos
Tema 2: Legislación y regulaciones en protección de datos (GDPR)
Tema 3: Ciberseguridad y privacidad en análisis de datos
Tema 4: Transparencia y explicabilidad en modelos de IA
Tema 5: Responsabilidad social en la implementación de ciencia de datos

Analizarás los desafíos éticos, las mejores prácticas en seguridad y las normativas clave para garantizar el uso responsable de los datos y la inteligencia artificial. Este módulo aborda también estrategias para mitigar riesgos en proyectos analíticos

El máster data science tiene una duración de 300 horas lectivas. Entre ellas, se incluye un Trabajo Fin de Máster de 25 horas de trabajo autónomo. El TFM podrá ser práctico sobre una aplicación a un tema elegido o teórico.

Prácticas 100% Garantizadas

Jesús Gil Ruiz

Director del máster data science.

1. Una profesión con futuro

Cada vez son más las empresas que necesitan transformar datos en conocimiento útil y de valor, es por eso que los perfiles especializados en Data Science no dejan de crecer. La ciencia de datos se ha convertido en una de las profesiones más demandadas, no solo en tecnología, sino también en sectores como la salud, la banca, la industria o el marketing. Estudiar un máster en data science te sitúa en un entorno profesional con salidas profesionales reales, bien valoradas y remuneradas y en constante evolución.

2. Aprender haciendo

Más allá de la teoría, este máster te prepara para enfrentarte a situaciones reales. A lo largo del programa, trabajarás con herramientas que se usan en las empresas, resolverás retos prácticos y aprenderás a programar, analizar y visualizar datos de forma efectiva. Es una formación completa, en la que se combinan conocimientos técnicos y estratégicos, pensada para que termines el máster data science con la confianza de poder enfrentarte a cualquier proyecto desde el primer día en tu carrera laboral en el sector.

3. Una puerta al mercado global

La ciencia de datos es un lenguaje global. Lo que aprendas en el máster data science te servirá tanto para trabajar tanto en España como en cualquier lugar del mundo. Las competencias que adquirirás a lo largo del programa están presentes en todo tipo de compañías, desde grandes multinacionales hasta startups o centros de investigación. Si buscas una profesión con movilidad internacional, con proyectos retadores y equipos diversos, este máster puede ser el punto de partida ideal para ti.

4: La especialización marca la diferencia.

Tener una buena base ya no basta en un mercado tan competitivo. Las compañías buscan expertos que brinden un valor diferencial desde el inicio. Este máster data science te brinda la oportunidad de dar ese paso: transformarte en un perfil especializado, con la habilidad de examinar datos, tomar decisiones y encabezar proyectos. Una especialización de este tipo no solo potencia tu currículum, sino que también te brinda acceso a mejores oportunidades de empleo y te establece de manera firme en un sector en constante expansión, como lo es el de la ciencia de datos.

Solicitud de Admisión

Para acceder al máster es necesario superar un proceso de admisión. De esta forma garantizamos que la formación es adecuada a tu perfil y el alumno interesado cumple los requisitos de acceso.

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Aval académico

Todos nuestros másteres incluyen una doble titulación. STEM Future Education desarrolla su actividad en colaboración con la Universidad Nebrija y el Instituto Nebrija de Competencias Profesionales siendo sus títulos avalados por éstos. Al finalizar tu formación en STEM Future Education obtendrás un título propio del centro y un título avalado por la Universidad Nebrija o el instituto Nebrija de Competencias Profesionales, una de las instituciones educativas más reconocidas a nivel nacional.

Organismos oficiales

Al tratarse de títulos propios avalados por organismos oficiales, tendrás muchas más opciones de reconocimiento en procesos de selección, movilidad académica, acceso a otros estudios de especialización o másteres avanzados, así como en programas de formación continua y empleabilidad en empresas e instituciones del ámbito científico-industrial al finalizar tu máster en la industria científica con nosotros.

Ventajas de la doble titulación

Reconocimiento académico de STEM Future Education.

Aval académico por parte de Nebrija.

Mayor validez y prestigio profesional y académico.

Facilita la empleabilidad en el sector.

Próxima fecha de convocatoria
23 de febrebro 2026

La próxima edición del Máster data science online de STEM Future Education comenzará el próximo lunes 23 de febrero de 2026. Este máster tiene una duración de 9 meses (desde febrero de 2026 a noviembre del 2026).

El máster se imparte de forma online a través de nuestro campus virtual, al cual tendrás acceso las 24 horas del día.

Este horario está diseñado para que puedas compaginar los estudios del máster con tu trabajo, otros estudios complementarios, o cualquier tipo de compromiso que puedas tener. En STEM Future Education contamos con un plan formativo adaptado a estudiantes y profesionales del sector para que la realización del máster ocupe el menor tiempo posible. Podrás acabarlo a tu ritmo siguiendo el plan establecido para ello.

El Máster data science online de STEM Future Education está concebido para proporcionar una experiencia educativa práctica, dinámica y acorde con las necesidades reales de nuestros alumnos.

1. Aprendizaje experiencial y proyectos prácticos online

Este programa combina teoría y práctica desde el comienzo, ofreciendo una formación completa y aplicada al entorno profesional. Todas las clases grabadas están a disposición del alumno en el campus virtual, que también proporciona acceso a contenidos interactivos, proyectos, tutorías, así como clases en directo ocasionales y casos de estudio. En este campus, los estudiantes trabajan con métodos profesionales y técnicas avanzadas en análisis de datos, programación y modelado predictivo.

A través del enfoque "learning by doing", los alumnos aplican de manera inmediata lo aprendido, participando en proyectos integradores que simulan situaciones reales del mundo del análisis de datos. Esto les permite comprender todo el proceso, desde la recopilación y limpieza de datos hasta la creación de modelos predictivos y su aplicación en la toma de decisiones. Este enfoque práctico garantiza que los alumnos no solo dominen la teoría, sino que adquieran la experiencia necesaria para desenvolverse con solvencia en entornos profesionales reales.

2. Clases con profesionales en activo

El equipo docente está formado por profesionales en activo del ámbito del análisis de datos, inteligencia artificial, programación y estrategia digital, que compaginan su labor docente con su trabajo en empresas tecnológicas, consultoras y centros de investigación. Esta conexión directa con el sector garantiza una formación actualizada, práctica y alineada con las demandas reales del mercado. Su experiencia marca la diferencia y aporta un enfoque aplicado que va más allá de la teoría.

3. Acceso a campus virtual 24/7

En STEM Future Education contamos con un campus virtual innovador, intuitivo y orientado a ofrecer al estudiante una experiencia educativa al completo. Este campus virtual te permite formarte desde cualquier lugar del mundo sin perder calidad, interacción ni seguimiento académico ya que, a través de esta plataforma, tendrás acceso a todos los recursos del máster, pero también a tu comunidad de profesores, compañeros y tutores. Este espacio ha sido creado pensando en la experiencia del usuario, con el objetivo de que te sientas acompañado durante todo el máster, estés donde estés.

¿Qué puedes hacer en el campus?

• Acceso a los contenidos 24/7.
• Acceso a clases en directo y grabadas.
• Acceso al calendario de actividades y entregas.
• Consultas de materiales de estudio y recursos multimedia.
• Participación en actividades colaborativas.
• Realización de tareas y exámenes.
• Contacto con tu tutor o profesores de forma directa.
• Seguimiento tu progreso académico en tiempo real.

La evaluación de cada una de las asignaturas que conforman el máster se divide en dos bloques: por un lado, el 70% de la nota corresponde a trabajos prácticos, presentaciones, análisis de casos, participación en clase, etc y el otro 30% restante pertenece a un control que se realizará al finalizar cada asignatura. Además, a lo largo de todo el curso contarás con el apoyo de un tutor académico que te acompañará a lo largo del programa para resolver dudas, guiar tu proyecto final y ayudarte en tu desarrollo profesional.

1. Evaluación continua:

El progreso de los estudiantes del Máster en Data Science será evaluado de forma continua mediante actividades prácticas, cuestionarios y ejercicios aplicados. El 70 % de la calificación final corresponde a la resolución de tareas y casos prácticos propuestos en cada asignatura, mientras que el 30 % restante se basa en los controles de evaluación al final de cada módulo. Esta metodología permite un seguimiento constante y un aprendizaje progresivo de los contenidos del máster.

2. Exámenes y/o controles

Al final de cada asignatura, se llevará a cabo un examen o control que se realizará a través del aula virtual.

3. Trabajo final de máster:

Además, los estudiantes del Máster Data Science online deberán realizar un trabajo final de máster tras finalizar todas las asignaturas. Este podrá ser práctico o teórico. El director del TFM asignado supervisará el progreso del estudiante, y evaluará tanto el proyecto como la defensa del mismo.

Salidas Profesionales

Prácticas

Salidas Profesionales

Prácticas

Graduados en ingeniería, matemáticas, estadística, física o informática que busquen especializarse en análisis de datos y machine learning.

Profesionales del ámbito empresarial, económico o social interesados en aplicar la ciencia de datos a la toma de decisiones estratégicas.

Investigadores y docentes que deseen incorporar herramientas de análisis de datos y Big Data en su actividad académica o científica.

Técnicos y analistas de sectores como marketing, finanzas, salud o logística que quieran dar el salto al entorno Data Driven.

Cualquier persona con conocimientos técnicos básicos que busque reorientar su carrera hacia uno de los sectores con mayor proyección profesional.

Emprendedores o gestores de proyectos digitales que quieran utilizar los datos para optimizar procesos, productos o decisiones de negocio.

Precio sin prácticas

3.900€

Precio con prácticas

4.900€

Doble

Titulación

Te ofrecemos varias modalidades de pago para darte la mayor flexibilidad:

El precio total del máster en data science 100% online con prácticas 100% garantizadas es de 4.900€ todo incluido.
El precio total del máster en data analytics 100% online sin prácticas es de 3.900€ todo incluido.

En ambos casos se permite una financiación de hasta 9 plazos mensuales sin intereses.

Formas de pago

Los pagos se realizan de la siguiente manera:

Tasa de reserva de plaza (100 €): al formalizar la reserva.
Apertura de expediente (600 €): al mes siguiente de la reserva.

Ambos importes están incluidos en el precio total del máster.

Becas y Descuentos

Puedes solicitar una beca formativa (no acumulable entre sí) si te encuentras en alguna de las siguientes situaciones o cumples alguno de estos requisitos:

Desempleado: 10 % de descuento sobre el precio total.
Residente en Latinoamérica (consultar descuento): 10 % de descuento sobre el precio total.
Antiguo alumno de STEM Future Education: 15 % de descuento sobre el precio total.
Excelencia académica: 15 % de descuento sobre el precio total (para expedientes con nota media superior a 8,5 sobre 10).

Estas becas se pueden ampliar con los siguientes descuentos adicionales, aplicables tanto si se ha obtenido alguna beca como si no:

Pago único de matrícula: 5 % adicional de descuento sobre el precio total.
Matrícula anticipada (consultar fechas): 8 % adicional de descuento sobre el precio total.

Para solicitar cualquiera de estas reducciones, será necesario contactar con el departamento de admisiones escribiendo a admision@stemfuture.education, donde te indicarán los pasos a seguir.

Asimismo, algunos procesos administrativos vinculados a la gestión académica externa y certificación universitaria contemplan una tasa complementaria de 800 €, que será tramitada en el momento de formalizar dicha opción.

Elegir el Máster data science online de STEM Future Education significa elegir una educación de alta calidad, especializada y con un enfoque en la empleabilidad del alumno. En comparación con otros programas, este programa se diferencia por una serie de beneficios específicos que marcarán la diferencia en tu carrera profesional:

Prácticas profesionales 100% garantizadas

Todos los estudiantes del máster realizan prácticas aseguradas en empresas del sector tecnológico y de análisis de datos. Colaboramos con empresas especializadas, startups tecnológicas, departamentos de innovación, centros de investigación y empresas orientadas al dato, para que los alumnos tengan la oportunidad de vivir una experiencia profesional real y comiencen a construir su red de contactos en la industria digital y tecnológica.

Doble titulación con reconocimiento académico

Este máster ofrece una doble titulación: por un lado, el título propio de STEM Future Education, y por otro, un título avalado por una institución académica de prestigio internacional como el Instituto Nebrija de Competencias Profesionales, lo que le otorga un reconocimiento académico sólido a tu carrera profesional.

Profesorado formado por profesionales del sector

En contraste a otros programas, este máster data science cuenta con profesores que trabajan de manera activa en la industria: analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, asesores en inteligencia artificial y encargados de la transformación digital. Esto asegura al alumno una educación moderna, práctica y en concordancia con lo que verdaderamente requieren las compañías en el actual mercado de trabajo.

Enfoque en innovación y empleabilidad

El Máster Data Science Online está orientado a los retos actuales y futuros del entorno digital y empresarial: gestión de grandes volúmenes de datos, inteligencia artificial aplicada, automatización de procesos, análisis predictivo y toma de decisiones basada en datos. Todo ello con un enfoque práctico y profesional, pensado para impulsar tu carrera en uno de los sectores con mayor proyección tanto a nivel nacional como internacional.

Diseño secuencial del programa del máster data analytics

El Máster en Data Science está diseñado con una estructura progresiva y secuencial, que permite al estudiante desarrollar sus conocimientos paso a paso. Cada asignatura se estudia de manera individual, de tal forma que no se comienza la siguiente hasta que se ha finalizado la anterior. Esta metodología promueve un aprendizaje estructurado, especialmente diseñado para aquellos alumnos que tienen que compaginar el máster con su trabajo u otras obligaciones, facilitando un progreso adecuado y sin una sobrecarga de contenidos.

¿Es necesario tener conocimientos previos en programación o estadística?

No es imprescindible, aunque sí recomendable tener una base en lógica, matemáticas o algún lenguaje como Python o R. El máster comienza con asignaturas introductorias que permiten ponerse al día, especialmente si el alumno procede de otro campo.

¿Se incluyen contenidos sobre inteligencia artificial y machine learning?

Sí, el máster dedica un bloque importante a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, abordando desde los modelos supervisados y no supervisados hasta técnicas más avanzadas como el análisis de texto, clustering, regresión, clasificación y redes neuronales. Los contenidos se trabajan con datasets reales y se aplican en proyectos prácticos, permitiendo al estudiante comprender no solo la teoría, sino también cómo implementar estos modelos en la resolución de problemas complejos.

¿Qué clase de proyectos se desarrollan a lo largo del curso?

Durante el máster trabajarás en proyectos que simulan problemas reales vinculados al análisis de datos. Estos casos prácticos pueden estar relacionados con sectores como el comercio electrónico, la salud, las finanzas, la industria o el marketing digital. El objetivo es que apliques lo aprendido con una visión profesional.

¿Qué conocimientos adquiriré a lo largo del máster?

Aprenderás a entender, interpretar y utilizar datos para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas. Desarrollarás competencias en análisis estadístico, modelado predictivo, visualización de datos, y gestión estratégica del dato, todo aplicado a situaciones reales del entorno profesional.

¿Necesito experiencia profesional previa en el sector?

No es un requisito indispensable. El máster data science está diseñado tanto para recién graduados que quieren especializarse en Data Science como para profesionales que buscan reorientar o actualizar su perfil. El contenido se adapta a distintos niveles y permite avanzar desde una base inicial hasta un enfoque más aplicado.