Máster en Data Engineering, MLOps y Arquitectura Cloud

Q: ¿En qué se diferencia un Data Engineer de un Data Scientist?

El ingeniero de datos (Data Engineer) construye la infraestructura por la que fluyen los datos: pipelines de ingesta (Spark, Kafka, Airflow), almacenamiento moderno (Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse), arquitectura cloud (AWS, Terraform) y MLOps de pipelines. El científico de datos (Data Scientist) construye el modelo que extrae conocimiento de esos datos: machine learning, deep learning, modelos generativos. En un equipo real trabajan codo con codo — el ingeniero entrega datos limpios y disponibles, el científico los modela. En PontIA tenemos los dos programas separados: este Máster en Data Engineering y el Máster en Data Science & IA.

100% Práctico y Enfocado al Empleo

Conviértete en ingeniero de datos, el perfil más demandado y mejor pagado del sector data. Domina la ingeniería de datos de extremo a extremo: construye, orquesta y despliega la infraestructura que hace posible que los datos y los modelos de IA funcionen a escala real. Spark, AWS, Airflow, Docker y Databricks en 32 semanas, 100% online y en directo, compatible con tu trabajo actual.

Estás a una decisión de transformar tu futuro profesional.

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¿Por qué estudiar el Máster Data Engineering ?

Si buscas especializarte en la creación de infraestructuras de datos reales y en el despliegue de modelos de IA en producción, en Pontia tienes la solución. Un programa diseñado para perfiles técnicos que quieren dar el salto a los roles más estratégicos del sector.

Pilar fundamental de cualquier equipo de IA. Pilar fundamental de cualquier equipo de IA. Los Data Engineers son la base sobre la que se construyen todos los modelos y soluciones de IA. Sin ti, nada escala.
Stack tecnológico diferencial. Stack tecnológico diferencial. Aprenderás herramientas que no se enseñan en otros programas: Terraform, Airflow, FastAPI, MLflow, Kafka, UV y Great Expectations.
Ecosistema Cloud e Ingeniería de Datos. Ecosistema Cloud real. Domina AWS y arquitecturas modernas de datalake y data warehouse, los entornos en los que trabajan las empresas hoy.
Profesores líderes en el sector. Profesores líderes en el sector. Docentes en activo que trabajan en las principales empresas y enseñan lo que realmente usan cada día.
Metodología 100% práctica. Metodología 100% práctica. Clases en vivo con proyectos reales y soporte en Discord 24/7.
Acceso ilimitado a mentoring 1to1. Sesiones individuales de tutoría sin límites para acompañarte en cada paso del aprendizaje (Zoom).
Bolsa de empleo especializada. Bolsa de empleo especializada. Todas nuestras ofertas están enfocadas en Data Engineering e Inteligencia Artificial, para impulsar tu carrera en el sector.
La mejor valoración del sector. La mejor valoración del sector. Pontia cuenta con una puntuación de 4,9/5 en Google, siendo la escuela mejor valorada por sus alumnos.

Salidas laborales — Roles y proyección salarial

El sector de los datos lleva años creciendo sin freno, pero hay un perfil que todas las empresas buscan y muy pocos dominan: el que construye la infraestructura que hace posible que todo lo demás funcione. Cuando termines este máster, serás ese perfil.

Data Engineer: El arquitecto de los flujos de datos. Diseña y construye los pipelines que llevan la información desde el origen hasta donde el negocio la necesita, a escala y sin fallos. El rol más demandado en cualquier equipo de datos.
Analytics Engineer: El puente que conecta la ingeniería con el negocio. Transforma datos en bruto en modelos limpios, organizados y listos para que analistas y directivos tomen decisiones con confianza.
MLOps Engineer: El perfil que hace que la inteligencia artificial deje de ser un experimento y empiece a generar valor real. Despliega, monitoriza y mantiene modelos en producción para que funcionen el día uno y el día mil.
Cloud Data Architect / Platform Engineer: El estratega de la infraestructura. Decide qué servicios cloud usar, cómo conectarlos, cómo optimizar la arquitectura para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, asegurando escalabilidad y eficiencia de costes. Un perfil escaso y muy bien pagado.

Los ingenieros de datos son de los profesionales mejor remunerados del sector tech en España. Con 2-3 años de experiencia se alcanzan entre 30.000 € y 45.000 €, y los ingenieros senior o arquitectos cloud superan con frecuencia los 50.000 € anuales. La demanda supera a la oferta, y eso tiene un efecto directo en tu poder de negociación desde el primer día (fuente: Glassdoor 2026).

¿Para quién es este Máster ?

Este máster está pensado para perfiles que quieren especializarse en la capa de infraestructura de los proyectos de datos e IA. Solo necesitas conocimientos básicos de Python para empezar.

Desarrolladores o ingenieros de software que quieren pivotar al mundo del dato y trabajar con tecnologías cloud y Big Data.
Perfiles de Data Analytics o Data Science que quieren entender y dominar la capa de infraestructura que sustenta su trabajo.
Recién graduados en carreras técnicas (Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas) que buscan una especialización con alta empleabilidad desde el primer día.
Personas con interés en Big Data e Inteligencia Artificial que buscan un giro profesional. El 90% de nuestros alumnos lo compatibiliza con su trabajo actual. No tienes que elegir entre formarte y trabajar.

¿Qué aprenderás en este Máster en Data Engineering, MLOps y Arquitectura Cloud?

Un itinerario de 19 módulos diseñado de la programación avanzada al despliegue en producción. Arrancas con Python y los fundamentos de Linux, avanzas por SQL, modelado, contenedores, pipelines, Big Data y computación distribuida, y terminas gestionando infraestructura cloud con AWS, Terraform, MLOps y observabilidad de sistemas. Todo con las herramientas que usan los equipos de datos en las empresas hoy.

MÓDULO 1

Fundamentos de la computación Linux - Linux · Bash · Vim · Terminal

Aprende a moverte con soltura en el entorno donde viven los servidores, los pipelines y la infraestructura de datos real. Dominarás el sistema de ficheros, los comandos esenciales de Bash, la gestión de permisos y procesos, y el uso del terminal como herramienta de trabajo diaria. La base sin la que ningún ingeniero de datos puede operar en entornos cloud o de producción.

*Incluye programa completo

MÓDULO 2

Programación avanzada y buenas prácticas - Python · UV · Ruff

Python aplicado a la ingeniería de datos de verdad: orientación a objetos, tipado estático, testing y gestión de dependencias con las herramientas que usan los equipos profesionales. Aprenderás a escribir código mantenible, reproducible y listo para producción desde el primer módulo.

*Incluye programa completo

MÓDULO 3

Bases de Datos y SQL - PostgreSQL · MySQL

Fundamentos relacionales, modelado, normalización y SQL avanzado con joins, subconsultas y funciones de ventana orientadas al análisis. La base de cualquier pipeline de datos que tenga que responder preguntas de negocio reales.

*Incluye programa completo

MÓDULO 4

Modelado de datos y Data Warehousing - dbt

Diseña modelos analíticos que el negocio pueda consumir de forma eficiente. Aprenderás los patrones de modelado para data warehouses modernos —capas de staging, marts y semántica— y cómo estructurar los datos para que escalen con el crecimiento de la empresa.

*Incluye programa completo

MÓDULO 5

Versionado y trabajo colaborativo - Git · GitHub

Git y GitHub aplicados al trabajo en equipo en proyectos de datos: flujos de trabajo, pull requests, control de calidad del código, automatizaciones y plantillas de repositorios. Las prácticas que distinguen a un ingeniero profesional de uno que trabaja en solitario.

*Incluye programa completo

MÓDULO 6

APIs y servicios de datos - FastAPI · REST · Selenium

Diseña y despliega APIs para exponer datos y modelos al resto de la organización. Aprenderás a construir servicios backend robustos con FastAPI, a documentarlos correctamente y a garantizar su disponibilidad. Además, entenderás dos técnicas fundamentales para recopilar datos externos, el uso de APIs y el web scraping.

*Incluye programa completo

MÓDULO 7

Contenedores y virtualización - Docker · Kubernetes

Contenerización y orquestación de servicios: construye imágenes, despliega entornos reproducibles y aprende los fundamentos del escalado con Docker y Kubernetes. El paso imprescindible para que tus pipelines funcionen igual en local, en staging y en producción.

*Incluye programa completo

MÓDULO 8

Procesamiento y transformación de datos - dbt · Great Expectations

Construye pipelines ELT robustos con Data Build Tool (DBT), transforma datos analíticos a escala y aplica criterios de calidad del dato desde el origen. Introducción a los patrones modernos de transformación que se usan en producción así como a las técnicas que aseguran una buena consistencia en la información con Great Expectations.

*Incluye programa completo

MÓDULO 9

Orquestación de pipelines de datos - Airflow

Diseña y opera workflows de datos que se ejecuten de forma fiable, programada y con manejo de errores. Aprenderás a construir DAGs en Airflow, a monitorizar la ejecución de tus pipelines y a garantizar que los datos lleguen a tiempo y con calidad.

*Incluye programa completo

MÓDULO 10

Computación distribuida - Apache Spark · PySpark

Procesa grandes volúmenes de datos en paralelo con Apache Spark. Entenderás la arquitectura distribuida, optimizarás transformaciones con PySpark y aplicarás estas técnicas a casos de uso reales de batch processing donde el volumen hace imposible trabajar con herramientas convencionales.

*Incluye programa completo

MÓDULO 11

Big Data y plataformas modernas Databricks

Domina las plataformas gestionadas que las empresas usan para analítica y machine learning a escala. Aprenderás a trabajar con entornos clave del sector como Databricks, a optimizar costes y rendimiento, y a elegir la arquitectura adecuada según el volumen y la frecuencia de los datos.

*Incluye programa completo

MÓDULO 12

Computación en tiempo real - Kafka

Introducción al procesamiento de eventos y arquitecturas streaming para datos que no pueden esperar. Aprenderás los fundamentos de Kafka, los patrones de arquitectura en tiempo real y cómo integrar el procesamiento streaming con el resto de tu infraestructura de datos.

*Incluye programa completo

MÓDULO 13

Cloud Computing con AWS - AWS S3 · EC2 · Lambda · Glue

Arquitectura cloud en AWS aplicada a proyectos de datos: almacenamiento en S3, cómputo con EC2, funciones serverless con Lambda y pipelines de datos gestionados con Glue. Aprenderás a diseñar soluciones cloud que equilibren coste, escalabilidad y seguridad en entornos reales.

*Incluye programa completo

MÓDULO 14

Infraestructura como Código - Terraform · IaC

Despliega y versiona infraestructura cloud de forma reproducible con Terraform. Aprenderás a definir entornos completos como código, a gestionar cambios sin romper lo que ya funciona y a aplicar buenas prácticas de IaC. Una de las habilidades más demandadas y menos enseñadas del mercado.

*Incluye programa completo

MÓDULO 15

Observabilidad y fiabilidad de sistemas - CloudWatch · Grafana

Monitoriza, registra y alerta sobre el estado de tus sistemas de datos en producción. Aprenderás a construir dashboards de observabilidad con CloudWatch de AWS y Grafana, a definir alertas útiles y a diagnosticar problemas antes de que afecten al negocio.

*Incluye programa completo

MÓDULO 16

Fundamentos de Machine Learning - Scikit-learn · Python

Introducción conceptual y práctica al Machine Learning desde la perspectiva del ingeniero de datos. Aprenderás los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje, cómo preparar los datos que necesitan los modelos y cómo colaborar de forma efectiva con el equipo de Data Science.

*Incluye programa completo

MÓDULO 17

MLOps y despliegue de modelos - MLflow · FastAPI · SageMaker

Despliega modelos de Machine Learning en producción con trazabilidad, reproducibilidad y automatización. Aprenderás a versionar experimentos con MLflow, a exponer modelos como APIs con FastAPI y a gestionar el ciclo de vida completo del modelo en AWS SageMaker. El módulo que convierte a un ingeniero de datos en un activo crítico para cualquier equipo de IA.

*Incluye programa completo

MÓDULO 18

Seguridad y gobierno del dato - GDPR · IAM · AWS Secrets Manager

Principios esenciales de seguridad aplicados a infraestructuras de datos: control de accesos, gestión de secretos y cumplimiento normativo con GDPR y EU AI Act. Aprenderás a diseñar sistemas de datos que sean seguros por construcción, no por parcheado.

*Incluye programa completo

MÓDULO 19

IA Generativa para el Desarrollo - Github Copilot · Claude Code

Una vez entendidos los fundamentos y cómo se llevan a cabo las técnicas y procesos de la ingeniería de datos, es momento de escalar tu flujo de trabajo, evoluciona tu metodología convencional hacia un modelo de Desarrollo Aumentado por IA. Descubre cómo utilizar asistentes avanzados para potenciar tu productividad y consolidar tu perfil como un referente técnico en el mercado actual.

*Incluye programa completo

PROYECTO FINAL

Proyecto Júpiter — Proyecto final integrador - AWS · Spark · MLflow · Terraform

Desarrolla una solución integral de Data Engineering de principio a fin: desde la ingesta de datos hasta el despliegue de un pipeline robusto y escalable en AWS. Elegirás una problemática real de un sector que te interese y construirás una arquitectura funcional que demuestre todo lo que has aprendido. Tu mejor tarjeta de presentación ante el mercado laboral.

*Incluye programa completo

Equipo del Máster Online Data Engineering

Sergio Benito

Lead Data Scientist

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La próxima edición arranca en septiembre de 2026 y las plazas son limitadas. Si quieres especializarte en Data Engineering y dar el salto a uno de los perfiles más demandados del sector, este es el momento.

16 Febrero 2027 -
23 Noviembre 2027

32 semanas

Live - Streaming / Online

Español

Valoraciones en Google

4,9/5

Llevamos desde 2021 formando a profesionales en data e inteligencia artificial con un enfoque 100% aplicado a negocios reales.

Sabemos que la mejor forma de seguir evolucionando es escuchar a quienes ya han pasado por aquí, por eso ponemos en el centro la experiencia de nuestros alumnos. ¿El resultado?

Una valoración de 4,9/5 en Google que habla por sí sola.

«Lo utilizo todos los días porque me facilita la vida»

«Data Science significa coger un montón de datos y transformarlos en algo en lo que tu puedes tomar decisiones.»

«Transparencia, te dicen lo que hay, si lo vas a poder conseguir, si es tu perfil, etc.»

«Todo el esfuerzo ha tenido sus frutos y sobre todo que siempre ha estado actualizado.»

«Los docentes me han parecido muy profesionales y especializados.»

«Ha sido lo mejor tanto el contenido como en profesores.»

«Me sumó muchísimo a nivel teórico, práctico y también en mi trabajo actual.»

«Son docentes increíbles con los que puedes aprender todos los días.»

    
 
 
       Publicado en Google  
   
   Ivo 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Estoy cursando el máster en Data Analytics y Data Science en Pontia, ¡y estoy encantado! Los tutores son excelentes, con experiencia en empresas de prestigio, y siempre están dispuestos a ayudar. La organización de la escuela es impecable: son muy proactivos y están pendientes de los estudiantes en todo momento.

Los temas del máster están muy bien explicados y son súper interesantes. Además, después de solo unas pocas clases, ya he podido aplicar lo aprendido en mi trabajo, lo cual demuestra la calidad práctica y profesional de la formación. Totalmente recomendable para quienes buscan dar un paso adelante en el mundo de los datos y la tecnología. 👏
  
 
      Publicado en Google  
   
   Amparo Díaz Román 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. He cursado el Máster en Data Analytics & Science de Pontia y la experiencia ha sido muy buena. He aprendido un montón y está muy enfocado a la aplicabilidad de los contenidos a las necesidades actuales del mundo laboral.
  
 
      Publicado en Google  
   
   Carolina Méndez Garcés 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Empecé con muchas dudas y miedos. Pero al final decidí emprender mi camino con el master en Data Science y Data Analytics.
Los profesores son estupendos. He aprendido muchísimo, se trabaja en equipo y para cualquier duda, siempre tendrás a alguien. Las clases son intensas, pero se aprende mucho. Siempre dan consejos. Tras cada clase, se preocupan por conocer tu grado de satisfacción, y en que podrían mejorar, y te escuchan. Todos son super amables, y el trato es genial.
Mil gracias Pontia, estoy super orgullosa de mi y todo, es gracias a vosotros, a su equipo.
Gracias!
  
 
      Publicado en Google  
   
   Adrian Garcia 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Estoy cursando el máster de data analytics de Pontia y creo que no me equivoqué en absoluto. Te ayudan desde el primer día, tanto los profesores como personal.
Hoy tuve reunión con Iñigo, que se encarga a nivel profesional de pulir LinkedIn, CV, etc. y solo puedo agradecerle todo el trabajo que hemos hecho
Recomendado!!
  
 
      Publicado en Google  
   
   Lucía 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. He aprendido mucho en 8 meses intensivos que he estado haciendo el Máster de Análisis y Ciencia de datos en Pontia.  Tienen profesores expertos en cada asignatura y se preocupan por  mejorar su enseñanza buscando retroalimentación del alumnado para adaptarse a ellos. Merece mucho la pena.
  
 
      Publicado en Google  
   
   Javier HG 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Un gran Master impartido por un grandísimo equipo de profesionales de primera línea que me han introducido en el mundo de Data Science. Todo muy práctico desde el primer momento. El Programa es super completo. Valió la pena esforzarse durante unos meses para dar un gran salto adelante que te coloque en una buena posición de salida para tu futuro profesional.
Muy agradecido a todo el equipo.
  
 
      Publicado en Google  
   
   Antonio Maria Garcia Garrido 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Contento por haber realizado esta formación en Pontia. Me parece un máster bastante intenso y con muchísimo contenido formativo con el que seguir creciendo profesionalmente. Recomendable.

Financiación

Facilidades de Pago para inscribirte en el Máster en Data Engineering

Financiado en 24 meses

Gracias a nuestros Partners financieros podrás pagar el Máster hasta en 24 meses, ¡sin intereses ni comisiones!

Habla con admisiones para ver que forma de pago se adapta mejor a tus necesidades y para conocer en profundidad los beneficios de obtener tu certificación del Máster en Data Engineering online con Pontia.

Paga cuando trabajes

Realiza tu formación y comienza a pagarla cuando encuentres empleo, sin trampa ni cartón.

¡Haremos todo lo posible por que la consigas rápido! ¿Alguna vez antes te lo habían puesto tan fácil?

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Cuotas Pontia

Podrás pagar cómodamente tu formación en cuotas.

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Contado

¡Paga tu Máster en análisis de datos al contado y obtendrás un descuento extra!

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¿Estás listo para convertirte en el profesional que el mercado necesita con nuestro Máster en Data Engineering, MLOps y Arquitectura Cloud?

No dejes que la falta de estructura, tiempo o apoyo frene tu crecimiento. En Pontia te lo ponemos fácil: horarios flexibles, mentoría personalizada y opciones de pago para que nada se interponga entre tú y tu futuro.

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia del Máster de Data Science?

Data Science entrena modelos; Data Engineering + MLOps construye la infraestructura que los alimenta y los pone en producción. Son perfiles complementarios. El ingeniero cobra normalmente entre 10 y 20 k€ más al año que el científico de datos equivalente porque el mercado tiene mucha menos oferta.

¿Qué diferencia hay con el Máster de IA, Cloud y DevOps?

El de IA + Cloud + DevOps está orientado al despliegue de IA y automatización. Este máster va un paso más atrás en la cadena: construye la plataforma de datos completa (ingesta, transformación, almacenamiento, calidad) sobre la que luego corre el MLOps. Si tu meta es ser Data Engineer puro, este es el tu camino.

¿Podré compatibilizarlo con un trabajo a jornada completa?

Sí. Formato part-time en live-streaming, clases en horario de tarde, todas grabadas y soporte en Discord 24/7. La dedicación recomendada es de 12-15 horas semanales entre clase, práctica y proyecto.

¿En qué se diferencia un Data Engineer de un Data Scientist?

El ingeniero de datos (Data Engineer) construye la infraestructura por la que fluyen los datos: pipelines de ingesta (Spark, Kafka, Airflow), almacenamiento moderno (Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse), arquitectura cloud (AWS, Terraform) y MLOps de pipelines. El científico de datos (Data Scientist) construye el modelo que extrae conocimiento de esos datos: machine learning, deep learning, modelos generativos. En un equipo real trabajan codo con codo — el ingeniero entrega datos limpios y disponibles, el científico los modela. En PontIA tenemos los dos programas separados: este Máster en Data Engineering y el Máster en Data Science & IA.

¿El máster es 100% online?

Sí, es 100% online. Las clases son en directo, con interacción real con los profesores, y quedan grabadas para que las repases cuando quieras. Lo sigues desde donde estés, sin desplazamientos — tenemos alumnos a nivel global

¿Necesito saber programar para entrar?

Necesitas una base de programación (Python o un lenguaje similar) y afinidad por la lógica y los sistemas. No pedimos años de experiencia: aceptamos perfiles de FP técnica, ingenierías, desarrolladores backend en reskilling, administradores de sistemas o analistas técnicos. Y si empiezas desde cero, sin contacto previo con el código, te orientamos hacia la Formación Superior Intensiva en IA, pensada justo para ese punto de partida

¿Es un máster universitario oficial?

Es formación profesional intensiva de PontIA, escuela digital online especializada en ingeniería de datos, IA y ciencia de datos. Te llevas un certificado propio de PontIA. Si lo que buscas es un título universitario homologado, hay otras opciones más alineadas con esa búsqueda; si lo que buscas es el conocimiento y el porfolio que las empresas piden hoy, estás en el sitio.