Máster en Data Science, Big Data y Desarrollo de Inteligencia Artificial Online

Al finalizar el Máster en Data Science, Big Data y Desarrollo de Inteligencia Artificial, el alumno será capaz de:

-Programar con soltura en Python aplicado a ciencia de datos, dominando las librerías estándar del sector: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.

-Trabajar con bases de datos relacionales y no relacionales, escribiendo consultas SQL avanzadas para extraer, transformar y preparar datos desde múltiples fuentes.

-Aplicar estadística descriptiva e inferencial, probabilidad y pruebas de hipótesis para interpretar correctamente los resultados de los modelos y evitar conclusiones espurias.

-Diseñar el ciclo completo de un proyecto de Data Science: extracción, limpieza, exploración, feature engineering, modelado, evaluación y despliegue.

-Construir, entrenar y evaluar modelos de machine learning supervisado y no supervisado: regresión, clasificación, clustering, sistemas de recomendación, reducción de dimensionalidad.

-Desarrollar modelos de deep learning con redes neuronales aplicadas a visión por computador, procesamiento del lenguaje natural y series temporales.

-Manejar arquitecturas de Big Data para procesar volúmenes masivos de información usando Apache Spark, ecosistemas Hadoop y plataformas en la nube.

-Aplicar inteligencia artificial generativa en flujos de trabajo profesionales: integración de LLMs (ChatGPT, Claude, modelos open source), técnicas de RAG, prompt engineering aplicado a datos y desarrollo de agentes.

-Desplegar modelos en producción con prácticas de MLOps: pipelines, monitorización, versionado de modelos, automatización en cloud (AWS, Azure, Google Cloud).

-Comunicar resultados de forma efectiva mediante visualización avanzada y storytelling con datos, traduciendo análisis técnicos en decisiones de negocio.

-Construir un portfolio de proyectos demostrables que acredite empleabilidad ante empresas que contratan perfiles de Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer o AI Developer.

Este máster está diseñado para perfiles que quieren convertirse en profesionales de los datos en uno de los mercados con mayor crecimiento y demanda de talento de la economía actual. La ciencia de datos y la inteligencia artificial son hoy disciplinas transversales: las empresas buscan estos perfiles tanto en tecnología como en banca, retail, salud, marketing, industria y administración pública. En concreto, este máster encaja con:

-Graduados en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística, Física o disciplinas STEM que quieren orientar su carrera profesional hacia Data Science e Inteligencia Artificial.

-Titulados en FP superior de informática (DAM, DAW, ASIR) que quieren especializarse en un perfil técnico de alta empleabilidad y mejor remunerado.

-Profesionales en activo de áreas técnicas (desarrolladores, administradores de bases de datos, analistas BI) que quieren evolucionar hacia roles de data scientist o machine learning engineer.

-Titulados en disciplinas cuantitativas no técnicas (Economía, ADE, Finanzas, Ingeniería Industrial) que ya trabajan con datos en su día a día y quieren formalizar y ampliar sus competencias técnicas.

-Analistas de datos y perfiles de Business Intelligence que quieren dar el salto del análisis descriptivo al predictivo, incorporando machine learning, deep learning e IA generativa a su flujo de trabajo.

-Profesionales en reconversión profesional con base lógica o matemática que ven en la ciencia de datos su próxima etapa profesional.

-Equipos de marketing, producto y operaciones que quieren liderar proyectos data-driven dentro de sus organizaciones con criterio técnico real, no solo desde la gestión.

-Profesionales que quieren integrar la inteligencia artificial generativa y los LLMs en su flujo de trabajo de análisis de datos antes de que sea un requisito del mercado, no una ventaja diferencial.

El Máster en Data Science, Big Data y Desarrollo de Inteligencia Artificial no exige titulación universitaria previa ni experiencia profesional en el sector tecnológico. Sí se recomienda cumplir con las siguientes condiciones mínimas para aprovechar el programa al máximo:

-Conocimientos básicos de informática a nivel de usuario avanzado: manejo fluido del sistema operativo, instalación de software, comprensión general de cómo funciona un ordenador y un entorno de trabajo digital.

-Base lógica o matemática mínima: la ciencia de datos se apoya en estadística, probabilidad y álgebra a nivel funcional. No se requiere ser matemático, pero sí estar cómodo razonando con números y operaciones lógicas.

-Interés y familiaridad mínima con la programación. No es requisito excluyente: el módulo de nivelación previo al inicio cubre los fundamentos de Python para alumnos sin experiencia previa.

-Equipo informático adecuado: ordenador con capacidad para ejecutar entornos de desarrollo, librerías y modelos (mínimo 16 GB de RAM recomendado) y conexión estable a internet.

-Compromiso con la carga lectiva: clases en directo en horario fijo más trabajo autónomo semanal sobre laboratorios, proyectos y datasets.

-Nivel de inglés técnico de lectura: gran parte de la documentación oficial de librerías, papers, frameworks y plataformas cloud está disponible únicamente en inglés.

Cada candidatura se evalúa individualmente mediante una sesión de orientación con el equipo de admisiones, donde se revisa el encaje con el programa, el punto de partida profesional del candidato y los objetivos profesionales que persigue.

Al finalizar el programa con aprovechamiento, el alumno obtiene:

-Certificado propio de Evolve acreditativo del Máster en Data Science, Big Data y Desarrollo de Inteligencia Artificial, con el detalle de módulos cursados y horas lectivas. Es un certificado privado (no es un título oficial universitario) y está diseñado específicamente para ser aportado a procesos de selección, publicado en LinkedIn y añadido al CV profesional.

-Preparación alineada con certificaciones oficiales de Microsoft, AWS y Google, los tres principales proveedores cloud del mercado. Estas son las credenciales que las empresas piden hoy de forma explícita en las ofertas de Data Scientist, Machine Learning Engineer y AI Developer (Azure AI Fundamentals, AWS Certified Machine Learning, Google Professional Data Engineer, entre otras).

-Portfolio profesional demostrable: el alumno termina el máster con un proyecto integrador end-to-end más una colección de notebooks, casos prácticos y entregables que puede presentar directamente en entrevistas técnicas. En Data Science, el portfolio pesa más que cualquier título académico.

-Acceso permanente a la red de empresas partner de Evolve para procesos de selección, vacantes activas y oportunidades profesionales en compañías que buscan perfiles de Data Science e Inteligencia Artificial.

En Evolve apostamos por credenciales reconocidas por el mercado —las que realmente piden los empleadores cuando contratan perfiles de datos e IA— y por un portfolio de proyectos demostrables, antes que por titulaciones académicas que en este sector no correlacionan con empleabilidad real.