Máster en Inteligencia Artificial y Data Engineering (subvencionado)

Master

En Madrid

Gratis

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900 49 49 40

Llamada gratuita. Lunes a Viernes de 9h a 20h.

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Lugar

    Madrid

  • Inicio

    28/09/2026

Nuestro propósito es transformar la vida profesional de las personas, y estamos plenamente comprometidos en hacerlo posible.

Este máster ofrece una formación completa en Inteligencia Artificial y Data Engineering, abarcando desde los fundamentos de IA y Big Data hasta la administración de bases de datos en la nube, la IA tradicional y la IA generativa. Los participantes desarrollarán las competencias necesarias para desempeñarse con éxito en roles tecnológicos especializados, gracias a contenidos que incluyen certificaciones oficiales como DP-900, DP-300, DP-100 y AI-102.

Acción formativa 100% subvencionada, impartida en modalidad presencial en Tajamar, dentro de la Comunidad de Madrid.

Instalaciones y fechas

Ubicación

Inicio

Madrid
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C/ Pío Felipe, 12, 28038
Horario: El horario es de 16:00-21:30 h

Inicio

28 sept 2026Matrícula abierta

A tener en cuenta

Los objetivos del Máster son:

- Desde el punto de vista profesional, el objetivo general del curso se puede resumir en dar al alumno/a una formación que le capacite para: Capacitar a los estudiantes en el dominio de tecnologías clave de Inteligencia Artificial, incluyendo herramientas en la nube como Azure y Jupyter Notebook.

-Proporcionar una comprensión sólida de lenguajes de programación esenciales para el análisis de datos y la implementación de soluciones de IA, como Scala, Python y SQL.

- Desarrollar habilidades en el procesamiento y análisis de datos, así como en la implementación de algoritmos de IA como aprendizaje automático y redes neuronales, preparando a los estudiantes para roles profesionales en el campo de la IA.

- Desde el punto de vista académico, el objetivo es que el alumno/a pueda certificarse en estas tecnologías, superando con éxito los exámenes oficiales de Azure Data Base Administrator Associate (DP-300), Azure Data Scientist Associate (DP-100) y Azure AI Engineer Associate (AI-102).

Personas con conocimientos informáticos en programación orientada a objetos que quieran especializarse en el desarrollo de Inteligencia Artificial, tanto generativa, como tradicional

Valorable: tener Ciclo Formativo de Grado Superior en informática + conocimientos de Business Intelligence y Big Data

Los requisitos para el siguiente curso son:

- DNI/NIE en vigor y por ambas caras
- Demanda de Empleo en vigor
- Currículo (CV)
- Titulación académica reglada y oficial (Bachiller, Superior, certificado de profesionalidad nivel III, prueba de acceso a la universidad o titulación oficial superior).

- Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900)
- Azure Database Administrator Associate (DP-300)
- Azure AI Engineer Associate (AI-102)
- Azure Data Scientist Associate (DP-100)
- Certificado de Comunidad de Madrid

Los números que identifican los exámenes de certificación están sujetos a posibles actualizaciones por parte de Microsoft

Formación con una metodología práctica. Profesores totalmente especializados. Compromiso de contratación del 40% de los estudiantes que sean declarados aptos al finalizar la formación.

Nos pondremos en contacto contigo para orientarte de como seguir en el proceso de solicitud de matriculación.

Además, se te podrá convocar al centro para realizar una entrevista presencial.

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2022
2021
2019
2018
2017

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses

Este centro lleva 11 años en Emagister.

Materias

  • Inteligencia artificial
  • Big Data
  • Fundamentos de IA
  • Matemáticas para IA
  • Bases de datos
  • Nube
  • DP-300
  • Modelos explicativos
  • Modelos predictivos
  • Modelos prescriptivos
  • DP-100
  • IA Generativa
  • Prompt
  • APIs
  • Grounding
  • AI-102
  • Soluciones de IA
  • Consultoría
  • Documentación
  • Talleres

Temario

Resumen del temario:

  • Fundamentos de IA y Big Data (DP-900).

  • Matemáticas para IA.

  • Administración de bases de datos en la nube (DP-300).

  • IA tradicional: modelos explicativos, predictivos y prescriptivos. (DP-100)

  • IA generativa: prompt, APIs, grounding. (AI-102)

  • Desarrollo de soluciones de IA en proyectos reales.

  • Habilidades profesionales: consultoría, documentación, talleres, empleabilidad.

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