Máster Executive Matrícula abierta
Máster Executive en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Máster Executive
Del 28 de marzo de 2025 al 17 de enero de 2026 Madrid
FORMATO
Presencial - Streaming
IDIOMA
Español
EXPERIENCIA
Con experiencia
DURACIÓN
261 horas
Consulta el programa
Solicitud de admisión
En qué consiste
El Máster Executive en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial es un postgrado executive orientado a profesionales con el fin de adquirir destreza en técnicas de análisis de datos con tecnologías Big Data. En este Máster Executive tecnológico se adquirirán, de la mano de grandes profesionales del sector, conocimientos y habilidades de alto nivel que permitirán determinar las estrategias de negocio a través de la información extraída con la ciencia de datos.
Este postgrado cuenta con un gran componente técnico que se desarrolla desde la aplicación al Big Data de lenguajes de programación como R o Python, utilización de modelos avanzados de datos estructurados y no estructurados, herramientas y técnicas de análisis de datos, así como diferentes modelos de aprendizaje automático o Machine Learning y la aplicación práctica de todas estas tecnologías Big Data a diferentes sectores y negocios.
La escuela le ofrece a sus alumnos, la posibilidad de seguir su formación a distancia a través de Streaming en Directo.
A través de los datos, ofrecerás soluciones innovadoras, que generen valor y que determinen la estrategia del negocio de los próximos años.
¿Por qué cursar este Máster executive en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial?
El Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en formato Executive te capacitará para impulsar la estrategia empresarial de cualquier compañía. Ofrecerás información que mejorará la toma de decisiones de la organización a través del análisis y procesamiento de datos. Explotarás las bases de datos a través de herramientas como Cassandra o MongoDB, utilizando tecnologías Hadoop. Y realizarás procesamiento de datos con Spark Core, y en tiempo real con Spark Streaming, usando programación en R o Python.
Además del fuerte componente técnico, el Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial te aporta las siguientes ventajas:
- Prestigio: Afi Escuela cuenta con más de 28 años de experiencia formando a los mejores profesionales de Economía, Finanzas y Tecnología, siendo pioneros en los programas de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
- Formamos a los mejores profesionales: Este Máster en Big Data e Inteligencia Artificial en formato Executive está en su IX edición, y entre nuestros alumnos contamos con grandes Data Scientists y Responsables de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en empresas tan relevantes como: Carrefour, Mutua Madrileña, Banco Santander, Accenture, Airbus, Deloitte, BBVA, Iberia, Telefónica, EY, Experian, JLL, …
- Aplicación práctica: Este máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial executive cuenta con un carácter eminentemente práctico, analizando casos reales que ofrecen al alumno una visión del mundo real actual utilizando herramientas como R y Python entre otras.
- Contenidos actualizados: El claustro de este máster está compuesto por profesionales en activo que ocupan puestos en empresas reconocidas. El contacto directo de los profesores con el mundo empresarial actual permite la incorporación inmediata a nuestras aulas de las últimas técnicas, tecnologías, tendencias e innovaciones del mercado.
- Acceso a los players de Data Science y Big Data: Los representantes de las principales empresas de tecnología en Data Science & Big Data forman parte del equipo docente del máster, por lo que tendrás la oportunidad de hacer networking con ellos.
- Masterclasses y eventos gratuitos: Afi Escuela ofrece diversos eventos y masterclasses para que puedas tener una visión amplia y multidisciplinar del sector, actualizando tus competencias en temáticas innovadoras y punteras del sector.
- Networking: Formarás parte de una amplia red de profesionales y empresas especializados en las últimas tecnologías.
- Afi Alumni: Accederás a una comunidad alumni que ha sumado este año más de 36.000 nuevos alumnos. Tendrás acceso a seminarios de especialización, conferencias, jornadas etc., que te permitirán estar actualizado en todo momento. Además, contarás con diversas ventajas y descuentos en nuestros programas.
A quién va dirigido
El Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Executive está dirigido a profesionales que se enfrenten a los retos técnicos y analíticos derivados del crecimiento exponencial de la información disponible en las empresas de todos los sectores.
Está especialmente indicado para profesionales de las siguientes áreas:
- Consultores y analistas que operan en el ámbito de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
- Marketing.
- Áreas tecnológicas.
- Áreas técnicas que requieran una visión más analítica del negocio.
- Profesionales que quieran aprender Machine Learning, modelos predictivos y de clasificación e introducirse a algunas técnicas que se emplean en inteligencia artificial.
- Riesgos de entidades de seguro y entidades de crédito.
Para la realización de este Máster se requieren unos conocimientos y competencias mínimas, lo que nos asegura la calidad técnica y avanzada de cada una de las clases del postgrado.
Nuestros alumnos
Los alumnos que han cursado el Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Afi Escuela proceden de diferentes sectores:
Con nuestro Máster en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial:
- Serás un experto en programación en R y Python.
- Utilizarás herramientas de bases de datos como Cassandra, MongoDB, Neo4, etc.
- Procesarás datos con Spark, y en tiempo real con Spark Streaming.
- Usarás herramientas de visualización y web scraping.
- Profundizarás en las técnicas más usadas de Machine Learning y aspectos relacionados con la eliminación de sesgo de datos y de modelos.
- Usarás metodologías de Data Science y las aplicarás a casos de uso.
- Te introducirás en las técnicas de Deep Learning y Reinforcement Learning.
- Pondrás en producción modelos de Machine Learning.
- Conocerás aspectos relacionados con la ética, privacidad de datos y regulación.
- Extraerás valor de los datos aplicando técnicas de Data Science para mejorar la toma de decisiones.
OPINIÓN ALUMNOS
Abrán Yuen
Senior Data Analyst
Mónica Rupérez
Data Training Content Manager
Jorge González
¿Dónde se imparte?
Campus Madrid. Calle Marqués de Villamejor, 5, Madrid
Información de interés
CONTENIDOS
El programa docente del Master Executive Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial se desarrolla a través de los siguientes temas
- Módulo 0
HERRAMIENTAS PARA CIENCIA DE DATOS
Programación en R
• Fundamentos
• Estructuras de datos en R
• Tratamientos de datos: lectura (readr, data.table), manipulación (dplyr, data. table), limpieza (tidyr, reshape2)
Programación en Python
• Fundamentos
• Cálculo matricial y Arrays (numpy)
• Tratamientos de datos (pandas) Bases de datos relacionales y SQL Git y code best practices.
- Módulo IDIGITALIZACIÓN
Digitalización y contexto. Sectores.
- Módulo IIVISUALIZACIÓN, ADQUISICIÓN, EXTRACCIÓN Y LIMPIEZA DE DATOS
Visualización de datos estática y dinámica
Datos abiertos (Open Data) y web scraping
- Módulo IIIANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA INFORMACIÓN
Fundamentos de la estadística
• Estadística descriptiva
• Distribuciones y simulación
• Intervalos de confianza y contraste de hipótesis
• Regresión lineal
Análisis multivariante
• Distribuciones multivariantes e inferencia estadística
• Reducción de la dimensionalidad Componentes principales Análisis factorial
Optimización
• Programación lineal y entera
• Programación con restricciones
- Módulo IVDATA ENGINEERING & BIG DATA
Fundamentos de bases de datos NoSQL
• Modelos no relacionales y datos no estructurados
• Bases de datos columnares (Cassandra, HBase)
• Bases de datos orientadas a documentos (MongoDB)
• Bases de datos orientadas a grafos (Neo4J)
Tecnologías Big Data
• Ecosistema Hadoop: HDFS y MapReduce
• Procesamiento de datos distribuidos con Spark:
- Spark Core (pySpark)
- Spark SQL
- Procesamiento de datos en tiempo real (Spark Streaming)
• Técnicas de ingesta, consulta y análisis de fuentes masivas de datos
- Módulo VMACHINE LEARNING
Análisis de datos con dependencia temporal
• Modelización de series temporales
• Regresión con datos dinámicos
• Machine learning (aprendizaje automático)
• Metodología de aprendizaje automático:
- Ingeniería de variables: extracción, selección y generación de variables
- Selección, evaluación de rendimiento de modelos
- Técnicas de regularización
Modelos de aprendizaje no supervisado
• Clustering Jerárquico y no jerárquico.
Modelos de aprendizaje supervisado
• Modelos lineales generalizados (GLM)
• Árboles de decisión y random forest
• Métodos de Kernel y Máquinas de vector soporte (SVM)
- Módulo VIREDES NEURONALES, DEEP LEARNING, IA
Redes neuronales Deep learning Reinforcement learning
Balanceo de modelos y reducción de sesgos
IA generativa
- Módulo VIITEXT MINING Y REDES SOCIALES
Análisis de redes
• Fundamentos de teoría de grafos
• Análisis de redes: medidas de centralidad, mundo pequeño y comunidades
• Modelos estadísticos de redes
• Redes sociales
Análisis de datos no estructurados
• Text Mining:
- Clasificación y agrupación de textos
- Análisis de sentimiento
- Herramientas de text-mining (nltk, MeaningCloud…)
-Módulo VIIIAPLICACIONES
Privacidad de la información y aspectos éticos
Gobierno del dato
Aplicaciones de Data Science a distintos sectores
• Recommendation Systems
• Credit Scoring
• Deep Learning en análisis de imagen
• Pricing en Seguros
• Gobierno del dato
• Detección de Fraude en tarjetas
• Blockchain
Para más información acerca del temario de este máster executive no dudes en descargarte el folleto.
CLAUSTRO
Borja Foncillas García
Consejero Delegado de Afi y Socio-Director Área de Soluciones Digitales. Ingeniero Informático por UAM.
DIRECCIÓN ACADÉMICA
José Manuel Rodríguez
Responsable del Área de Analytics, Afi. Ingeniero en Informática por UAM.
DIRECCIÓN ACADÉMICA
Miguel Ángel Corella
Founding Engineer, Capably. Ingeniero en Informática por UAM.
Fernando Agudo
Big Data Architect, Santander Global T&O. Diplomado en Informática por la Universidad de Alicante Profesor certificado por Cloudera.
Álvaro Barbero
Chief Data Scientist, Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC). PhD in Computer Science por la UAM.
Ángel Berges Lobera
Vicepresidente, Afi. Catedrático de Economía Financiera en la UAM. Ph. D. Management por Purdue University.
Carlos Ruiz
Profesor Visitante, Departamento de Estadística, UC3M. PhD in Electrical Engineering, Universidad de Castilla-La Mancha.
Javier Nogales
Catedrático. Departamento de Estadística, UC3M. PhD in Mathematics por UC3M.
Pedro Fernández
Strategy & Insights Director, The Coca-Cola Company. Licenciado en Economía por UAM.
Sonia Casado
Head of Modelling & Data Science, DENTSU. Máster en Finanzas, CUNEF
José Manuel Rodríguez
Responsable del Área de Analytics, Afi. Ingeniero en Informática por UAM.
Esteban Moro
Profesor Asociado, UC3M. Profesor visitante, MIT Medialab. PhD en Ingeniería matemática, UC3M. Máster en Física,Universidad de Salamanca
Esteban Sánchez
Socio área de Servicios Financieros en Afi Analistas Financieros Internacionales Doctor en Economía de la Empresa por la Universidad Autónoma de Madrid
Pedro Fernandez
Strategy & Insights Director, The Coca-Cola Company. Licenciado en Economía por UAM.
Rocío Parrilla
Responsable de Data Science en Atresmedia. Máster en Data Science y Big Data por Afi Escuela
Ignacio Charfolé
Gerente en Desarrollo, Gobierno y Arquitectura Big Data, Telefónica.
Borja Adsuara
Experto en Derecho, Estrategia y Comunicación Digital
Fernando Velasco
Senior Data Scientist, Electronic Arts (EA)
Verónica Ruiz
Consultora del Área de Data Analytics, Afi
Lucas Álvarez
Senior Machine Learning Engineer, Openbank.
David Cano Martínez
Socio Director General de Afi Inversiones Financieras Globales, EAFI. MFC por Afi Escuela de Finanzas.
Esteban Moro
PhD en CC Físicas por la UC3M Profesor Titular Departamento de Matemáticas, UC3M
Federico Castanedo
Data Science Advisor, Snowplow. PhD en Computer Science y Artificial Intelligence, UC3M.
Alberto Gómez Toribio
R&D Principal Engineer, Bitso
Irene Rodríguez
Data Scientist, Openbank
Ángela Fernández
Assistant Professor, UAM
Abel Fernández
Business Performance Director, King (Stockholm).
José Ramón Sánchez
Data Scientist, Endesa.
Jorge Sueiras
Chief Data Officer, ATRESMEDIA. PhD en Inteligencia Artificial, URJC.
Fernando Agudo
Big Data Architect, Pragsis Bidoop. VP Product Management, Analyticmate.
BECAS
Becas Executive
Estas becas cubren hasta el 30% de la matrícula teniendo en cuenta criterios como: posiciones de alta dirección o cargos de consejero, experiencia internacional, años de experiencia profesional o situación de desempleo.
Becas #MujesQueTransforman
Las becas #MujeresqueTransforman están dirigidas a Programas Executive en los que se detecta un porcentaje de mujeres menor. El objetivo es potenciar el acceso a mujeres a este tipo de formaciones.
- Estas becas cubren hasta el 30% del importe de la matrícula para Másteres Executive.
MATRÍCULA
El coste de la matrícula del Máster Executive en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial es de 13.000€.
- Este coste incluye los derechos de matrícula incluyen la asistencia a las sesiones que componen el programa y a aquellas conferencias, jornadas y sesiones de trabajo que se organicen en el marco del mismo.
- Incluye toda la documentación y material de trabajo que se utilizará durante el Máster y la cesión de un ordenador portátil con el software necesario para el seguimiento del programa.
Descuentos por pronta matriculación:
1ª Ronda: 11.700€
Solo admitidos en la 1era ronda que paguen la reserva de plaza antes del 15 de diciembre.
2ª Ronda: 12.350€
Solo admitidos en la 1era o 2da ronda que paguen la reserva de plaza antes del 31 de enero.
La Escuela mantiene acuerdos preferentes con entidades financieras para obtener condiciones favorables de financiación. Solicítanos más información.