Máster ingeniería industrial
Máster en Data Science
Modalidad: 100% Online. Fecha de inicio: Lunes 29 de septiembre de 2025
Descubre nuestras alianzas con empresas.
Más información
- 100% online con tutorías en directo
- Comienzo el 29 de septiembre de 2025
- Duración de septiembre a junio
- 300 horas totales de formación
Avalado por el Instituto Nebrija de Competencias Profesionales.
Prácticas 100% garantizadas
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- Duración de septiembre a junio
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Avalado por el Instituto Nebrija de Competencias Profesionales.
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Presentación del máster data science
Descripción del máster data science
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.
El programa del máster data science incluye una formación exhaustiva en técnicas de análisis de datos, aprendizaje automático y herramientas líderes del sector, como Python, R y SQL. También aprenderás a aplicar estas habilidades en proyectos reales, asegurándote una preparación práctica para tu carrera profesional.
Con el apoyo de
¿Qué es el Data Science?
El campo del Data Science ha experimentado un crecimiento exponencial en las últimas décadas, impulsado por la creciente demanda de profesionales capaces de convertir datos complejos en insights accionables. Este auge está transformando sectores como la tecnología, la salud, las finanzas y el marketing, posicionando a la ciencia de los datos como un pilar esencial de la innovación.
En este contexto, programas de formación como el Master en Data Science han adquirido una relevancia significativa, proporcionando las habilidades necesarias para destacar en un mercado competitivo.
Estos programas combinan teoría y práctica para preparar a los graduados en el manejo de grandes volúmenes de datos, técnicas avanzadas de aprendizaje automático y visualización de información. STEM Future Education integra todo este conocimiento en su máster data science, brindándote la mejor formación para enfrentar los retos del futuro.
Temario del máster data science
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.
Fechas del máster data science
El máster data science comenzará el Lunes 29 de septiembre de 2025. Tiene una duración de febrero a diciembre (9 meses) y se realiza de forma remota, a excepción de las prácticas.
El horario del máster data science es flexible, por lo que podrás completar las asignaturas a cualquier hora del día, con tutores disponibles las 24 horas y tutorías en directo de presentación de las asignaturas.
Contamos con un plan formativo adaptado a estudiantes y profesionales del sector para que la realización del máster data science ocupe el menor tiempo posible. Podrás acabarlo a tu ritmo siguiendo el plan establecido para ello.
Docentes del máster data science
Salidas profesionales del máster de data science
Algunas salidas profesionales que tienen los estudiantes del máster data science incluyen:
Data Scientist
Machine Learning Engineer
Analista de Big Data
Consultor en Data Analytics
Compromiso, visión y valores
Nuestro compromiso con la educación se refleja en que asistimos a diversos eventos para estudiantes sobre ciencia de datos. Esto forma parte de nuestro compromiso con los alumnos del Máster data science , y lo hacemos para mantener al día a nuestros estudiantes con lo último en el sector.
Vamos a seguir con esta práctica, ayudando a los futuros estudiantes de nuestro Máster data science online a aprender más y a conectarse con otros profesionales y académicos del área.
Perfil de ingreso al máster data science
Licenciados o graduados en disciplinas como ingeniería, matemáticas, estadística o áreas afines.
Investigadores y docentes que quieran ampliar sus conocimientos sobre análisis de datos y Big Data.
Cualquier persona con conocimientos técnicos básicos, interesada en iniciar una carrera en el sector del Data Science.
Prácticas aseguradas
STEM Future Education te asegura tus prácticas en las principales empresas del sector . Al matricularte en este máster data science obtendrás acceso a la bolsa de empleo de STEM Future Education (empleo.stemfuture.education). Recibirás ofertas adaptadas a tu perfil profesional de empresas acogidas a nuestro convenio de prácticas.
Puedes revisar nuestras alianzas aquí.
Admisión al máster data science
Para acceder al máster en data analytics es necesario superar un proceso de admisión. De esta forma podemos asegurarnos que la formación es adecuada para ti y que cumples todos los requisitos de acceso a una formación de educación superior.
1. El primer paso es realizar tu solicitud de admisión del formulario de matrícula. El formulario tiene una duración de menos de 1 minuto. Es importante que el teléfono y correo de contacto sean correctos.
2. Recibirás una llamada en menos de 24 horas para realizar una pequeña entrevista y aclararte todo en relación al máster que vas a cursar.
3. Si todo sale bien se procede a realizar el pago de reserva de plaza y al mes siguiente la apertura de expediente. Estos importes se restan del importa total de la matrícula, es decir, NO son adicionales.
Precios, tasas y descuentos del máster data science
El precio total del máster data science es de 3900€ (IVA incluido) financiable en 9 plazos mensuales sin intereses, mientras que con prácticas 100% garantizadas, el precio es de 4900€, con las mismas condiciones. Apertura de expediente (600€) y tasa de reserva de plaza (100€) incluidas en el precio.
Además, te ofrecemos la posibilidad de no pagar nada hasta que empieces tus prácticas 100% garantizadas, con un precio de 5300€ (IVA incluido) financiable en 9 plazos mensuales sin intereses.
Puedes solicitar una beca formativa no acumulable si te encuentras en cualquiera de las siguientes situaciones o cumples los requisitos:
- Desempleado: 10% sobre el precio total.
- Residente en Latinoamérica: 10% sobre el precio total.
- Antiguo alumno: 15% sobre el precio total
- Excelencia (Media de la carrera o máster superior a 8,5 sobre 10): 15% sobre el precio total.
Será posible ampliar cualquier de estas becas con los descuentos adicionales. También serán aplicables aunque no se haya obtenido ninguna de las becas anteriores:
- Matriculación en pago único: + 5% adicional sobre el precio total.
- Matriculación temprana (consultar fechas): + 5% sobre el precio total.
Será necesario escribir a admision@stemfuture.education para recibir indicaciones de cómo proceder para conseguir la reducción de precio.
Beneficios del máster en data science frente a otros
El Máster en Data Science destaca por sus numerosos beneficios en comparación con otros. Su formato completamente digital es una de sus ventajas clave, ofreciendo a los estudiantes la flexibilidad de estudiar desde cualquier parte del mundo permitiendo así compaginar el estudio con otras tareas.
La estructura del máster data science online, diseñada para seguir un orden secuencial, asegura una experiencia académica bien organizada y fácil de manejar. Los estudiantes se dedican a estudiar una asignatura a la vez, lo que mejora significativamente la capacidad de concentrarse y entender profundamente cada tema. Esta metodología no solo facilita la comprensión y retención del material, sino que también contribuye a una administración del tiempo de estudio más efectiva en el campo del data science.
Más información del máster data science
Escríbenos a admision@stemfuture.education para que te podamos ayudar. También puedes comunicarte por el chat o llamando al +34 641 61 48 18 (Disponible WhatsApp).
