Máster en Data Analytics & Science

Para conseguir destacar como analista de datos, es fundamental que aprendas a programar en el lenguaje más utilizado en el mundo como es Python. Gracias a la gran cantidad de librerías y frameworks que posee, podrás extraer, limpiar datos y realizar visualizaciones de impacto. Si nunca antes has programado, ¡no te preocupes que no serás el/la único/a y lo conseguirás sin problema!

Todo proyecto de datos empieza igual: instalando lo necesario y dejando el entorno listo para trabajar. Aprenderás a montar un entorno de desarrollo en Python desde cero, de forma profesional y reproducible, con herramientas como uv para gestionar dependencias y Ruff para cuidar el estilo del código. Descubrirás además una primera aproximación a Docker, para que tus proyectos funcionen igual en tu máquina, en la de un compañero o en producción.

Git y GitHub aplicados a la gestión y el control del código de un proyecto de datos, desde los fundamentos del control de versiones hasta flujos de trabajo colaborativos en equipo. Trabajarás con ramas, resolverás conflictos y aplicarás pull requests siguiendo el flujo GitHub Flow. Una primera aproximación a la integración continua con GitHub Actions completa el módulo: las prácticas que distinguen a un analista profesional de uno que trabaja en solitario.

La gran cantidad de datos que almacenan las empresas, se encuentran en colecciones organizadas de tablas conocidas como Bases de Datos relacionales. En el máster aprenderás a administrar, manipular y extraer datos de estas bases de datos mediante manipulación avanzada con SQL, respondiendo a preguntas de negocio. Aprenderás conceptos tan importantes como qué es un Data Warehouse.

Vas a adquirir conocimientos sólidos en estas disciplinas ya que es fundamental para identificar patrones y tendencias en los datos, para poder predecir comportamiento futuro e incluso para sacar conclusiones significativas de los datos. Aprenderás a predecir y contrastar hipótesis, y a ver la correlación entre los datos.

¿Estás preparado/a para sacarle partido a los datos con visualizaciones hechas con Tableau Avanzado y con Python? Aprenderás desde la creación de gráficos, filtros y conectores hasta técnicas de Storytelling para comunicar la información de manera clara y efectiva. Crearás tus primeros Dashboards de los que estarás super orgullosa/o.

Este es uno de los módulos más importantes del programa y es que entre las principales funciones de un data science está el saber crear modelos predictivos. Vas a aprender a entrenar algoritmos que clasifican datos o que predicen resultados con precisión, agrupar conjuntos de datos no etiquetados, modelos de aprendizaje reforzado y algoritmos de machine learning

Entrarás en el terreno de las redes neuronales, la base de gran parte de la IA actual. Verás cómo funcionan las CNN para trabajar con imágenes, las RNN para series temporales y texto, y las arquitecturas Transformer que hay detrás de los modelos más recientes. En lugar de entrenar todo desde cero, aprenderás a partir de modelos ya entrenados y adaptarlos a tu caso con transfer learning y fine-tuning, que es como se trabaja en la mayoría de proyectos reales.

Descubre nuestro módulo especializado, enfocado en comprender el funcionamiento interno de los modelos de inteligencia artificial generativa y su construcción. Explora detalladamente desde la introducción al Deep Learning Generativo hasta la aplicación práctica de modelos como ChatGPT y Llama. Adquiere conocimientos profundos y aplicados en la vanguardia de la inteligencia artificial.

Verás cómo funcionan los modelos de difusión que hay detrás de herramientas como Stable Diffusion o Midjourney, y cómo se comparan entre sí. Aprenderás a integrarlos vía API en tus propios flujos de trabajo, no solo para generar imágenes, sino para casos más prácticos como crear datos sintéticos o ampliar un dataset cuando la información disponible se queda corta.

Despliega y gestiona proyectos de Data Science en la nube con AWS, la plataforma cloud más demandada en el mercado. Aprenderás los modelos IaaS, PaaS y SaaS aplicados a proyectos de datos, almacenamiento y procesamiento con S3 y EC2, y entrenamiento escalable de modelos con SageMaker. Diseñarás arquitecturas cloud pensando en coste, escalabilidad y seguridad: las tres variables que cualquier empresa evalúa antes de contratar.

Cierra el ciclo completo del modelo: de un notebook en local a producción real. Aprenderás qué es MLOps y por qué marca la diferencia entre un Data Scientist junior y uno que aporta valor de verdad en una empresa. Trabajarás con MLflow para el seguimiento de experimentos, FastAPI para exponer modelos como APIs REST, Docker para garantizar la reproducibilidad de entornos y pipelines CI/CD aplicados al ciclo de vida completo del modelo.

Explora nuestro módulo especializado que se adentra en el ‘prompt engineering’, una disciplina clave para comprender cómo formular peticiones a modelos de inteligencia artificial de manera efectiva. Aprenderás a construir prompts adecuados según el modelo y la salida esperada, preparándote para convertirte en un auténtico ingeniero de prompts.

Al trabajar con los nuevos modelos, nos enfrentamos a numerosos dilemas éticos e imperativos legales que son cruciales para cumplir. En este módulo, explicaremos los marcos regulatorios que sustentan el desarrollo de proyectos de Data y los conflictos éticos que debemos evitar.

Procesa y analiza grandes volúmenes de datos que no caben en memoria con Apache Spark y PySpark. Entenderás los fundamentos del procesamiento distribuido (RDDs, DataFrames y lazy evaluation) y aplicarás transformaciones y acciones sobre datasets masivos en casos de uso reales: ETL a escala, análisis de logs y pipelines de datos integrados con arquitecturas cloud modernas.

Explora los fundamentos y las aplicaciones prácticas del Business Intelligence (BI) con nuestro módulo especializado. Este módulo establece las bases esenciales del BI, transformando datos en conocimientos valiosos. Aprenderás a realizar tablas dinámicas y crear Dashboards para visualizar y llevar seguimiento de tus KPI’s tanto en Excel como en Power BI. Además, cargarás y transformarás datos con Power Query y utilizarás funciones DAX para aprovechar al máximo Power BI. Este módulo es crucial para desarrollar una comprensión sólida de los principios fundamentales del BI y adquirir herramientas indispensables.

Adquiere las habilidades clave para obtener la certificación oficial de Microsoft, PL-300, con nuestro módulo. Al finalizar, estarás completamente preparado para el examen, respaldado por un conocimiento detallado y un mapa guía integral que te llevará al éxito.

Llegados a este punto ya tienes la base sólida de un analista o científico de datos de verdad. Ahora toca aprender a trabajar más rápido sin perder el control: GitHub Copilot y Claude Code se convertirán en tus compañeros de código, sugiriendo, revisando y automatizando lo repetitivo. La clave no es dejar que la IA programe por ti, sino saber cuándo apoyarte en ella y cuándo tomar tú las decisiones. Ese equilibrio es, hoy, uno de los perfiles más buscados del mercado.