Máster semipresencial en Ingeniería Informática
Master
Semipresencial Madrid
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Fórmate como experto en el desarrollo, gestión y optimización de sistemas informáticos complejos
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Tipología
Master
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Metodología
Semipresencial
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Idiomas
Castellano
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Lugar
Madrid
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas a elegir
¿Quieres potenciar competencias especializadas en el diseño, desarrollo y gestión integral de software y sistemas informáticos, además de incorporar conocimientos sólidos en inteligencia artificial, aplicándolos a la solución de problemas tecnológicos complejos? Si tu respuesta es sí, este máster está hecho para ti.
El Máster en Ingeniería Informática, que se encuentra disponible en el catálogo de Emagister, está diseñado para formar expertos en el desarrollo, gestión y optimización de sistemas informáticos complejos. A lo largo del programa, adquirirás conocimientos avanzados en arquitectura de software, redes, bases de datos, inteligencia artificial, big data, ciberseguridad y tecnologías emergentes como IoT y cloud computing. El máster también refuerza competencias clave en gestión de proyectos tecnológicos, liderazgo de equipos de desarrollo, diseño de soluciones escalables y aseguramiento de la calidad de los sistemas. Además, se trabajan habilidades técnicas como la programación avanzada, el control de versiones y el manejo de herramientas profesionales de desarrollo, así como habilidades transversales como la comunicación efectiva, la toma de decisiones y el trabajo colaborativo en entornos ágiles.
Elige formarte en UNISEB, una de las escuelas de negocios a distancia más relevantes de Europa, con acceso flexible, materiales actualizados y acompañamiento permanente de un equipo docente especializado en tecnología y transformación digital.
Información importante
Precio a usuarios Emagister:
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El Máster en Ingeniería Informática está dirigido a aquellos profesionales que deseen adquirir competencias avanzadas en el desarrollo y gestión de soluciones tecnológicas de alto nivel. Es ideal para:
Potenciar competencias especializadas en el diseño, desarrollo y gestión integral de software y sistemas informáticos.
Incorporar conocimientos sólidos en inteligencia artificial, aplicándolos a la solución de problemas tecnológicos complejos.
Comprender los fundamentos de la ciberseguridad y aplicar estrategias para proteger infraestructuras digitales y datos sensibles.
Fortalecer habilidades en la dirección de proyectos tecnológicos, abarcando desde la fase de análisis hasta su implementación operativa.
Diseñar e implementar arquitecturas de sistemas escalables, robustas y adaptadas a entornos de alta demanda.
Dominar herramientas, lenguajes de programación y tecnologías emergentes clave en la práctica profesional de la ingeniería informática.
Prepararse para liderar procesos de innovación tecnológica mediante el desarrollo de soluciones informáticas alineadas con las demandas actuales del mercado.
El Máster en Ingeniería Informática está dirigido a profesionales y recién graduados que deseen adquirir competencias técnicas y estratégicas en el ámbito del desarrollo tecnológico y la gestión de sistemas informáticos. Es especialmente adecuado para:
Ingenieros, programadores y técnicos que quieran actualizar sus conocimientos en tecnologías emergentes como inteligencia artificial, big data, ciberseguridad y cloud computing.
Profesionales del sector tecnológico que aspiren a liderar proyectos complejos de desarrollo e implementación de soluciones informáticas.
Consultores tecnológicos y analistas de sistemas que busquen ampliar sus capacidades en diseño, optimización y gestión de infraestructuras informáticas.
Directivos y responsables de IT que deseen impulsar la innovación y transformación digital en sus organizaciones.
Graduados en informática, ingeniería, telecomunicaciones, matemáticas o áreas afines que quieran acceder a posiciones de mayor responsabilidad en el sector tecnológico.
El acceso a los Másteres UNISEB generalmente requiere:
Estar en posesión de un título de Grado, Licenciatura o equivalente.
Profesionales con experiencia y proyección profesional en el puesto desempeñado.
Si no se cumplen las condiciones anteriores, el departamento de admisiones valorará cada caso particular.
Máster en Ingeniería Informática
Los principales elementos que distinguen a este programa son:
Doble Titulación: Título propio expedido por el Instituto Superior Europeo de Barcelona (ISEB) y por la Universidad Isabel I.
Contenido Exclusivo: Incluye el Curso Managing Yourself con contenidos de la Harvard Business Publishing.
Enfoque Avanzado: Cubre módulos especializados en desarrollo de Inteligencia Artificial avanzada (Machine Learning y Deep Learning), Auditoría y Calidad de sistemas, Ciberseguridad (SGSI) y Desarrollo de aplicaciones Web y Móviles.
Metodología Presencial Mixta: Combina clases presenciales semanales en Madrid y una Semana Intensiva en Burgos (Sede de la Universidad Isabel I), con sesiones prácticas, workshops y visitas a empresas líderes.
Tendrás a tu disposición un asesor al que podrás contactar para que te brinde la ayuda necesaria o con la realización del proceso de matriculación.
Los estudiantes que completen el Máster en Ingeniería Informática estarán preparados para ocupar puestos clave en el desarrollo y gestión de soluciones tecnológicas en diversos sectores. Tales como:
Ingeniero de software: Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones informáticas adaptadas a diferentes necesidades empresariales.
Arquitecto de sistemas: Planificar e implementar infraestructuras tecnológicas robustas, escalables y seguras.
Especialista en inteligencia artificial y big data: Desarrollar sistemas inteligentes capaces de analizar grandes volúmenes de datos y generar soluciones predictivas.
Responsable de ciberseguridad: Diseñar estrategias de protección para redes, datos y sistemas frente a amenazas y vulnerabilidades.
Gestor de proyectos tecnológicos: Liderar equipos de desarrollo y supervisar la ejecución de proyectos informáticos complejos.
Consultor tecnológico: Asesorar a organizaciones en la adopción de tecnologías emergentes y en procesos de transformación digital.
Desarrollador de soluciones IoT y cloud computing: Crear aplicaciones interconectadas y servicios en la nube para mejorar procesos y productos.
El proceso se inicia de la siguiente manera:
Solicitar información: El interesado debe completar el formulario de solicitud de información en la web.
Contacto: Un agente formativo se pondrá en contacto para responder preguntas y brindar todos los detalles sobre el programa.
El equipo guiará al interesado en la finalización de la matriculación.
UNISEB dispone de becas que reducen significativamente el coste. Las modalidades de pago ofrecidas por UNISEB son:
Al contado (tarjeta de débito/crédito o transferencia bancaria).
Posibilidad de financiar el pago a plazos.
Condiciones especiales de financiación para empresas.
Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Desarrollo de aplicaciones
- ITIL
- Big Data
- Mantenimiento
- IoT
- Sistemas informáticos
- Estrategia del Servicio
- Diseño del Servicio
Profesores
Equipo Docente
Cuerpo docente
Temario
Plan de estudios
Módulo 1: Dirección de proyectos TIC
- Tema 1. Introducción a ITIL
- Tema 2. ¿Por qué ITIL?
- Tema 3. Historia y evolución de ITIL
- Tema 4. Fundamentos de la dirección de proyectos TIC
- Tema 5. Objetivos y beneficios de adoptar ITIL en la gestión de servicios de TI
- Tema 6. Componentes y estructura de ITIL
- Tema 7. Principales publicaciones y versiones de ITIL
- Tema 8. Estructura general y conceptos clave
- Tema 9. Prácticas de ITIL, KPIs, Cadena de Valor del Servicio
- Tema 10. Introducción a la gestión de servicios y ciclo de vida en ITIL
- Tema 11. El ciclo de vida del servicio en ITIL
- Tema 12. Relación entre las fases del Ciclo de Vida del Servicio y su contribución a la calidad del servicio
- Tema 13. ITIL y DevOps: Integración y Colaboración en Entornos Ágiles
- Tema 14. Roles clave en ITIL
- Tema 15. Relaciones entre los roles en ITIL
- Tema 16. Introducción
- Tema 17. Estrategia del servicio
- Tema 18. Diseño del servicio
- Tema 19. Transición del servicio en ITIL
- Tema 20. Operación del servicio en ITIL
- Tema 21. Mejora Continua del Servicio
- Tema 22. Gestión de la Calidad del servicio
- Tema 23. Mejora Continua del Servicio
- Tema 24. Herramientas y técnicas para la Mejora Continua
- Tema 25. Herramientas de gestión de servicios
- Tema 26. Funcionalidades críticas para soportar procesos ITIL
- Tema 27. Integración con otras Herramientas
- Tema 28. Importancia de la integración para una gestión eficaz de servicios
Módulo 2: Auditoría y Calidad de los Sistemas Informáticos
- Tema 1. Definición y Conceptos Básicos de la Calidad en Sistemas Informáticos
- Tema 2. Factores que influyen en la Calidad
- Tema 3. Planificación de la calidad
- Tema 4. Gestión de la calidad en proyectos de Software
- Tema 5. Organización de un Plan de Calidad
- Tema 6. Control de la Calidad
- Tema 7. Métodos del control de la Calidad
- Tema 8. Pruebas de Calidad en Sistemas Informáticos
- Tema 9. Ejemplo práctico de aplicación de diferentes tipos de pruebas en un proyecto de software
- Tema 10. Estrategia de pruebas
- Tema 11. Mejora continua en el proceso de pruebas
- Tema 12. Métricas y Herramientas para Medir la Calidad
- Tema 13. Herramientas de evaluación de Calidad
- Tema 14. Herramientas Específicas
- Tema 15. Calidad en las fases del desarrollo
- Tema 16. Ejemplos reales de cada fase del desarrollo
- Tema 17. Mejora Continua
- Tema 18. Implementación en el Ciclo de Mejora Continua
- Tema 19. Revisión en el Ciclo de Mejora Continua
Módulo 3: Desarrollo de inteligencia artificial avanzada
- Tema 1: Tipos de Aprendizaje
- Tema 2: lgoritmos avanzados de Machine Learnig
- Tema 3: Modelos de Ensamble
- Tema 4: Redes Neuronales Artificiales
- Tema 5: Técnicas de entrenamiento en Redes Neuronales
- Tema 6: Modelos Recurrentes y Variantes
- Tema 7: Cómo Mejoran las RNN para manejar secuencias Largas y Dependencias a Largo Plazo
- Tema 8: Introducción a los Transformers: Revolucionando el Procesamiento del Lenguaje Natural
- Tema 9: Mecanismo de Atención y la Arquitectura de Transformers
- Tema 10: Aplicaciones de Transformers: Ventajas, desventajas y principales modelos
- Tema 11: Técnicas de Optimización y Regularización de Modelos
- Tema 12: Optimización de hiperparámetros: estrategias como grid search y random search
- Tema 13: Despliegue y Mantenimiento de Modelos en Producción
- Tema 14: Monitoreo y actualización de modelos en entornos productivos
Módulo 4. Servicios y aplicaciones Web
- Tema 1. Introducción al Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW)
- Tema 2. Conceptos Básicos de Desarrollo Web
- Tema 3. Arquitecturas Client-Server
- Tema 4. Frontend vs Backend
- Tema 5. Lenguajes y tecnologías fundamentales: HTML, CSS y JavaScript
- Tema 6. Herramientas y entornos de desarrollo
- Tema 7. Gestión de proyectos y dependencias
- Tema 8. Introducción a frameworks y librerías
- Tema 9. Crear una página Web estática con HTML y CSS
- Tema 10. Introducción a Git: Commits y pushes básicos
- Tema 11. Fundamentos de la Arquitectura MVC
- Tema 12. Implementación del MVC en Aplicaciones Web
- Tema 13. Patrones de Diseño Relacionados
- Tema 14. Integración de MVC con Tecnologías Frontend
- Tema 15. Manejo de Rutas y URLs Amigables
- Tema 16. Seguridad y autenticación en aplicaciones MVC
- Tema 17. ASP.NET Core
- Tema 18. Razor Pages
- Tema 19. ASP.NET Core MVC
- Tema 20. Integración de HTML, CSS y JavaScript en ASP.NET Core
- Tema 21. Introducción a Vue.js
- Tema 22. Desarrollo con Vue.js
- Tema 23. Introducción a Angular
- Tema 24. Desarrollo con Angular
- Tema 25. Comparativa entre Vue.js y Angular
- Tema 26. Creación de APIs RESTful con ASP.NET Core
- Tema 27. Seguridad en APIs
- Tema 28. Documentación y pruebas de APIs
- Tema 29. Integración del Backend con Frontend (Vue.js/Angular)
Módulo 5. Tecnología y desarrollo en dispositivos móviles
- Tema 1. Introducción
- Tema 2. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
- Tema 3. Comunicaciones Inalámbricas
- Tema 4. Pasado, presente y futuro de las Comunicaciones Inalámbricas
- Tema 5. Introducción a los Dispositivos móviles
- Tema 6. Componentes de los dispositivos móviles
- Tema 7. Redes a las que puede acceder un dispositivo móvil
- Tema 8. Lenguajes de programación para móviles
- Tema 9. Ejemplos de entornos de programación
- Tema 10. Metodología de desarrollo de aplicaciones móviles
- Tema 11. Características de un proyecto de desarrollo para dispositivos móviles
- Tema 12. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
- Tema 13. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles
- Tema 14. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones móviles sobre Android
- Tema 15. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
- Tema 16. Herramientas de desarrollo Android
- Tema 17. Diseño de aplicaciones móviles
- Tema 18. Buenas prácticas de diseño
- Tema 19. Problemática de la seguridad en dispositivos móviles
- Tema 20. Seguridad en las comunicaciones inalámbricas
- Tema 21. Seguridad en el sistema operativo y las aplicaciones
- Tema 22. Seguridad para el usuario
- Tema 23. Prácticas de seguridad recomendada
- Tema 24. Ecosistema de aplicaciones móviles y app stores
- Tema 25. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
- Tema 26. Marketing y tecnología móvil
- Tema 27. Planificación y dirección de proyectos tecnológicos móviles
Módulo 6. Sistemas de Gestión de Seguridad de la Información
- Tema 1. Dimensiones de la Seguridad de la Información
- Tema 2. Gestión de la Seguridad de la Información
- Tema 3. Normativa Legal en España
- Tema 4. Estándares de Seguridad de la Información
- Tema 5. Análisis De Riesgos
- Tema 6. Ciclo de vida de la seguridad
- Tema 7. Justificación y estudio de riesgos
- Tema 8. Metodologías de análisis de riesgos
- Tema 9. Gestión de riesgos
- Tema 10. Sistema de Gestión de la Seguridad de la Información (SGSI)
- Tema 11. Normativas internacionalmente reconocidas
- Tema 12. Planificar: Establecer el SGSI
- Tema 13. Hacer: Implantar y operar el SGSI
- Tema 14. Verificar: Monitorizar y Revisar el SGSI
- Tema 15. Desarrollo de un marco normativo de Seguridad de la información
- Tema 16. Clasificación de la información
- Tema 17. Herramientas para un SGSI
- Tema 18. Factores críticos de éxito en la implantación de un SGSI
- Tema 19. Planes de continuidad de negocio. Desarrollo de un plan de continuidad de negocio
- Tema 20. Esquema Nacional de Seguridad (ENS)
- Tema 21. Política de seguridad en el Esquema Nacional de Seguridad (ENS)
- Tema 22. Análisis y gestión de riesgos en el ENS
Módulo 7. Análisis Inteligente de Datos
- Tema 1. Introducción al Análisis Inteligente de Datos
- Tema 2. Conceptos fundamentales
- Tema 3. Tratamiento de Datos
- Tema 4. Análisis Visual de Datos
- Tema 5. Metodología y áreas de aplicación
- Tema 6. Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
- Tema 7. Inteligencia de Negocio (Business Intelligence)
- Tema 8. Selección y transformación de atributos
- Tema 9. Segmentación, predicción e identificación de patrones
- Tema 10. Técnicas avanzadas de análisis
- Tema 11. Herramientas de inteligencia de negocio
- Tema 12. Comparativa de técnicas y parámetros
- Tema 13. Análisis inteligente de datos
- Tema 14. Análisis de textos
- Tema 15. Análisis de series temporales
- Tema 16. Otros dominios específicos. Análisis de imágenes y visión por computadora
- Tema 17. Herramientas y tecnologías emergentes
- Tema 18. Big Data y tecnologías asociadas (Hadoop, Spark)
Módulo 8: Desarrollo de software para IoT
- Tema 1. Conceptos y panorama del IoT
- Tema 2. Plataformas de hardware y sensores
- Tema 3. Protocolos y comunicaciones IoT
- Tema 4. Edge, fog y Cloud en IoT
- Tema 5. Seguridad y privacidad en IoT
- Tema 6. Entornos de desarrollo embebido
- Tema 7. Arquitecturas en tiempo real
- Tema 8. Protocolos de mensajería y APIs
- Tema 9. Data Analytics en el Edge/Cloud
- Tema 10. Firmware seguro y OTA
- Tema 11. Metodologías ágiles en IoT
- Tema 12. DevOps para IoT
- Tema 13. Interoperabilidad y estándares
- Tema 14. Control de calidad y validación
- Tema 15. IA ligera en Edge
- Tema 16. Machine Learning y Big Data en cloud
- Tema 17. Integración con IoT industrial
- Tema 18. Privacidad y ética en IA + IoT
- Tema 19. Casos prácticos con IA + IoT
- Tema 20. Casos prácticos con IA + IoT
- Tema 21. Implementación del prototipo
- Tema 22. Despliegue y DevOps
- Tema 23. Análisis de datos y visualización
- Tema 24. Validación, presentación y evaluación
Módulo 9: Servicios Big Data
- Tema 1. Big Data
- Tema 2. Evolución y contexto empresarial del Big Data
- Tema 3. Arquitecturas y paradigmas en Big Data
- Tema 4. Cuándo emplear Big Data
- Tema 5. Ejemplos de uso de Big Data en distintos sectores
- Tema 6. Tipologías de datos
- Tema 7. Clasificación de bases de datos NoSQL
- Tema 8. Criterios de selección
- Tema 9. Prácticas y herramientas
- Tema 10. Arquitectura de Apache Hadoop
- Tema 11. Apache Spark
- Tema 12. Flujo de trabajo con ecosistema Big Data
- Tema 13. Ejemplos de procesamiento de grandes volúmenes de datos (logs, datos de redes sociales, etc.)
- Tema 14. Comparativa de tiempos de ejecución entre Hadoop y Spark
- Tema 15. Introducción a soluciones Cloud
- Tema 16. Principales proveedores y servicios
- Tema 17. Estrategias de migración y hibridación
- Tema 18. Escenarios de alto nivel
- Tema 19. Big Data Analytics
- Tema 20. Perfiles y roles en Big Data
- Tema 21. Casos de éxito y prácticas empresariales
- Tema 22. Propuesta de valor y adopción
Módulo 10: Modelos de IA Generativa
- Tema 1. Conceptos Introductorios
- Tema 2. Modelos Probabilísticos Básicos
- Tema 3. Espacios Latentes y su representación
- Tema 4. Aplicaciones iniciales de la IA Generativa
- Tema 5. Autoencoders (AE) Clásicos
- Tema 6. Autoencoders variacionales (VAE)
- Tema 7. Modelos basados en flujos (Flow-based Models)
- Tema 8. Prácticas y casos de uso
- Tema 9. Arquitectura Discriminador–Generador
- Tema 10. GANs clásicas y variantes
- Tema 11. Estabilización y optimización del entrenamiento
- Tema 12. Aplicaciones destacadas
- Tema 13. Modelos de difusión (diffusion models)
- Tema 14. Representaciones implícitas
- Tema 15. Técnicas híbridas y avances recientes
- Tema 16. Proyectos de investigación y aplicaciones futuras
- Tema 17. MLOps y escalabilidad en IA generativa
- Tema 18. Evaluación de la calidad y sesgos
- Tema 19. Implicaciones éticas y legales
- Tema 20. Casos de éxito empresarial y aplicaciones reales
Módulo 11: Gestión de identidad y accesos en sistemas
- Tema 1. Conceptos Clave de IAM
- Tema 2. Modelos de control de acceso
- Tema 3. Estándares y protocolos de autenticación
- Tema 4. Autenticación multifactor (MFA)
- Tema 5. Single sign-on (SSO) y federaciones de identidad
- Tema 6. Tendencias de autenticación passwordless
- Tema 7. Zero Trust Architecture (ZTA) y Microsegmentación
- Tema 8. Gobernanza de identidades y cumplimiento normativo
- Tema 9. Ciberseguridad e incidentes relacionados con IAM
Módulo 12: Database Management
- Tema 1. Introducción al dato
- Tema 2. El gobierno del dato
- Tema 3. Privacidad y protección de datos
- Tema 4. Data storage
- Tema 5. Data management en el marketing
Módulo 13: Visualización De Datos
- Tema 1. Teoría de la visualización de datos
- Tema 2. Python
- Tema 3. CARTO
- Tema 4. Power BI
- Tema 5. Google Data Studio
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Máster semipresencial en Ingeniería Informática