La universidad hispanohablante con la máxima calificación en el raking de la reconocida consultora QS World University Rankings
Curso 26/27
9º Edición
El Máster en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial de la UCM es el programa mas completo para quienes desean dominar el ciclo de vida del dato desde una perspectiva técnica y creadora. Mientras otros programas se centran en la interpretación de informes, aquí profundizamos en la construcción de sistemas inteligentes capaces de aprender y evolucionar. Este postgrado te especializa en el desarrollo de modelos avanzados y el entrenamiento de algoritmos, permitiéndote transformar grandes volúmenes de información en potentes motores de predicción y automatización que definen la vanguardia tecnológica actual.
Al cursar este programa en la Universidad Complutense, te sumerges en un entorno donde la innovación técnica es la prioridad absoluta. No solo aprenderás a gestionar datos masivos, sino a diseñar la lógica algorítmica que hay detrás de las soluciones de inteligencia artificial más disruptivas. Es un camino diseñado para perfiles que buscan una formación sólida en la aplicación de redes neuronales y el aprendizaje profundo, garantizando que seas capaz de liderar proyectos de innovación donde la tecnología es el núcleo de la solución. Es el paso necesario para convertirte en el arquitecto de la inteligencia que las empresas tecnológicas de primer nivel demandan para sus departamentos de I+D.
Información del Master
Universidad
Universidad Complutense de Madrid
Convocatorias / Fechas de inicio
1ª Septiembre / 2ª Febrero
Duración del master
1 Año
Créditos ECTS
60
Construye el futuro con datos. Metodología basada en la arquitectura real de modelos de IA, utilizando las herramientas de procesamiento masivo más potentes del sector.
Microsoft Azure
Git
Google Cloud
Linux
MondoDB
MySQL
Python
PyTorch
Qlik
Snowflake
Apache Spark
SQL
Tableau
TensorFlow
ChatGPT
Gemini
Claude
Keras
Plotly
Vertex
Big Query
Modalidades del Master
Flexibilidad total en tu formación de Big Data IA: Presencial, Online o Semipresencial
Sabemos que el aprendizaje técnico avanzado requiere adaptabilidad, por lo que ofrecemos este máster en modalidades presencial, online y semipresencial. Puedes unirte a nuestra comunidad en el campus de Madrid para un aprendizaje inmersivo y técnico, seguir las sesiones en vivo desde cualquier ubicación mediante nuestro campus virtual, o disfrutar de la libertad del formato híbrido. En todas las opciones, mantienes el contacto directo con expertos del sector del Big Data y la IA, y el respaldo de la excelencia académica de la Universidad Complutense.
Modalidad Presencial
6.955 €
Modalidad Online
4.805 €
Modalidad Semipresencial
5.830 €
Preinscripción UCM 40€
Programa del Máster
Un itinerario técnico para profesionales de soluciones inteligentes
Nuestro plan de estudios está estructurado para que domines las técnicas más potentes del Big Data e Inteligencia Artificial más modernas. El itinerario te lleva desde el procesamiento masivo de información en entornos distribuidos hasta la creación de modelos predictivos complejos y el despliegue de sistemas de inteligencia artificial. El foco está en que el alumno adquiera la capacidad de entrenar, validar y optimizar algoritmos que resuelvan retos reales, asegurando una base técnica robusta que te permita liderar cualquier ecosistema de datos de alto nivel.
Bases de datos SQL
Diseña y modeliza bases de datos relacionales con el modelo entidad/relación y la normalización. Domina SQL, tanto DDL como DML: consultas, subconsultas, JOIN, GROUP BY, vistas, triggers, procedimientos almacenados y funciones. Es la base sólida para manejar volúmenes de datos de cualquier tamaño.
GNU/Linux, GIT
Prepara tu entorno de trabajo con GNU/Linux, el sistema operativo de referencia en Big Data, y domina la terminal. Instala y configura Git, trabaja con ramas siguiendo GitFlow y colabora en equipo a través de GitHub, GitLab y Bitbucket, documentando tus proyectos en Markdown.
Bases de datos NoSQL
Distingue los tipos de bases de datos NoSQL (clave-valor, documentales, grafos y Column Family), compara ACID con BASE y entiende el teorema CAP. Trabaja a fondo con MongoDB: operaciones CRUD, filtros avanzados, índices, agregaciones mediante pipelines y modelado de datos.
Programación Python
Aprende Python, el lenguaje más utilizado en Big Data: variables, estructuras de control, funciones, lambdas, colecciones y programación orientada a objetos. Termina con las librerías especializadas para el procesamiento numérico, estadístico y el análisis y visualización de datos a gran escala.
Business intelligence con Tableau
Distingue el Business Intelligence del Machine Learning y la Data Science. Con un enfoque totalmente práctico, aprende Tableau, líder del Cuadrante Mágico de Gartner. Descubre insights sobre datos abiertos, usa cada tipo de gráfico con eficacia y comunica tus resultados a una audiencia de negocio.
Estadística para Big Data
Consolida las bases matemáticas necesarias para dominar el análisis de datos. Profundiza en conceptos de probabilidad, inferencia y estadística descriptiva. Este módulo te proporcionará el rigor analítico indispensable para comprender y aplicar con éxito los algoritmos más avanzados del Big Data y la Inteligencia Artificial.
Data Mining y Modelización Predictiva
Aprende a descubrir patrones ocultos en grandes volúmenes de información utilizando técnicas de Minería de Datos. Desarrolla potentes modelos predictivos que permitan a las empresas anticiparse a las tendencias del mercado, optimizar sus procesos corporativos y tomar decisiones estratégicas basadas en evidencias cuantitativas.
Algoritmos y Modelos de Machine Learning
Sumérgete en el aprendizaje automático y entrena algoritmos capaces de resolver tareas complejas. Comprende la arquitectura fundamental de las redes neuronales artificiales y domina las técnicas clave que permiten a las máquinas aprender de los datos, una de las habilidades tecnológicas más demandadas por las grandes empresas.
Deep learning: introducción y fundamentos de las redes neuronales
Adéntrate en el Deep Learning y en qué lo diferencia del Machine Learning clásico. Parte de los perceptrones para entender la arquitectura de una red neuronal y las funciones de activación, y construye tus propias redes con Keras y TensorFlow 2.
Deep learning II: procesamiento de imágenes con redes convolucionales (CNN)
Enseña a una red neuronal a ver. Comprende la convolución y las capas de pooling, rectificación y flatten, y diseña y entrena tus propias CNN para clasificar y segmentar imágenes. Termina con técnicas avanzadas como el transfer learning.
Inteligencia artificial: predicción de series temporales con redes recurrentes (RNN)
Anticipa ventas, demanda o precios con redes neuronales recurrentes. Entiende el procesamiento de secuencias, distingue LSTM, GRU y redes bidireccionales, y diseña y entrena modelos para obtener predicciones precisas de series temporales en aplicaciones reales.
Inteligencia artificial: introducción al procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Haz que una máquina entienda el lenguaje. Aprende los word embeddings y los modelos de secuencia a secuencia, los mecanismos de atención y los transformers, y termina con los grandes modelos de lenguaje (LLM) y el estado del arte en NLP.
Inteligencia artificial: modelos generativos
Crea imágenes, texto y sonido con IA. Conoce los autoencoders, las redes generativas adversarias (GAN) y los modelos de difusión, y aprende a entrenarlos y evaluarlos. Cierra con los últimos avances en IA generativa y sus aplicaciones comerciales.
Productivizar un modelo
Lleva tus modelos de Machine Learning a producción. Prepara los datos de entrada, integra el modelo en el sistema con sus interfaces, monitoriza su rendimiento con alertas y garantiza que escala y se actualiza con datos nuevos para seguir funcionando con precisión en un entorno real.
Data science aplicada a la empresa
Pon la ciencia de datos al servicio del negocio. Obtén una visión integral de la empresa orientada al dato, entiende el rol del Data Scientist, aprende a crear equipos y estructurar proyectos de Data Science y comunica tus conclusiones con eficacia ante cualquier audiencia.
Visualización avanzada
Domina los componentes de una buena visualización y trabaja en Python: gráficos estáticos con matplotlib, seaborn y plotnine, gráficos interactivos y animaciones con Plotly y Bokeh, y dashboards. Termina creando mapas con Geoplotlib y Folium a partir de tus propios datos.
Tecnologías de big data: Cloud
Conecta fuentes de datos heterogéneas e IoT, almacena con Hadoop, HDFS y Hive, y analiza en tiempo real con Stream Analytics. Cierra con el ecosistema Big Data de Google Cloud: Dataproc, Pub/Sub, BigQuery, Data Fusion, Composer, Vertex AI y Dataplex.
Spark
Procesa grandes volúmenes de datos con Apache Spark: su computación en memoria, su arquitectura y el DAG. Desarrolla aplicaciones con RDD y Datasets, y trabaja con Spark SQL, MLlib, Structured Streaming y GraphFrames. Termina desplegando tu propio clúster en Google Cloud con Dataproc.
Trabajo Fin de Máster: Estrategia de Inteligencia de Datos
Demuestra tu dominio tecnológico en el TFM. Diseñarás una estrategia global de Big Data para una empresa real, integrando análisis predictivo, Machine Learning y herramientas de visualización. Valida tus conocimientos resolviendo retos de negocio complejos y da el salto definitivo a tu nueva carrera como científico de datos.
Profesores del Máster
Mentoría directa con expertos en inteligencia artificial y modelos de lenguaje
En este programa te acompañan los ingenieros y científicos que están en la vanguardia profesional de los datos. El claustro está compuesto por especialistas en aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural y modelado predictivo que desarrollan su actividad en centros de I+D y gigantes tecnológicos. Su enfoque te permitirá no solo entender los modelos, sino aprender los «trucos de campo» para entrenar y optimizar sistemas de IA en entornos de producción real, elevando tu perfil técnico a un nivel superior.
Juan Antonio Guevara
Profesor Ayudante Doctor en la UCM
Inmaculada Gutiérrez
Docente en la UCM
Marlon Cárdenas Bonett
Technical leader AI & Generative AI
Jorge Centeno
Head of Data
Luis Fernando Llana Díaz
Doctor en Ciencias Matemáticas
Pablo Arcadio Flores Vidal
Doctor en Análisis y Ciencia de Datos
Daniel Martín García
Doctor en Data Science
Juan Fernando Sánchez Martínez
Data Analytics
Carlos Rodríguez Abellán
Lead NLP Engineer | Head of Artificial Intelligence
Alberto Ezpondaburu
NLP Specialist
Javier Domínguez Gómez
Responsable en Ciberseguridad
Eduardo Fernández
Data scientist e ML Engineer
Rosa Espinola
Doctora en la UCM e investigadora
Pablo J. Villacorta
Senior Data Scientist & Machine Learning Engineer
Álvaro Bravo Acosta
Ingeniero Técnico Informático en Sistemas
Santiago Mota Herce
Senior Data Scientist
Daniel Gómez González
Profesor titular en la UCM
Lorenzo Escot Mangas
Profesor titular de la UCM
Javier Monjas
AI Manager
Conrado Miguel Manuel García
Catedrático EU en la UCM
Cristóbal Pareja Flores
Catedrático EU en la UCM
Carlos Ortega Fernández
Senior Data Scientist
Pedro Pablo Malagón Amor
Principal Architect en Google
Perfil del alumno
El perfil ideal: Científicos de datos y programadores del aprendizaje automático
Buscamos perfiles con una base técnica o cuantitativa sólida —como ingenieros, matemáticos o estadísticos— que quieran profundizar en el desarrollo de algoritmos avanzados. Es el máster perfecto para programadores y analistas que desean especializarse en Machine Learning y Deep Learning, y que tengan la ambición de construir sistemas inteligentes que resuelvan problemas complejos. Si te apasiona el modelado predictivo y la innovación técnica, este es tu sitio.
Conviértete en experto de Big Data e IA. Tu formación técnica para diseñar sistemas inteligentes y liderar proyectos de innovación tecnológica en grandes organizaciones.
Más de
+1.900
alumnos formados
Metodología del master
Entrenamiento práctico: De la captura del dato al despliegue de modelos
Nuestra metodología rompe con la teoría pasiva para situarte en el centro de la creación tecnológica. Trabajamos en entornos simulados de producción donde los alumnos desarrollan sus propios sistemas, enfrentándose a datos reales y problemas de escalabilidad técnica. Este enfoque práctico asegura que no solo comprendas los conceptos matemáticos y algorítmicos, sino que sepas implementarlos con agilidad, desarrollando el portfolio técnico necesario para demostrar tu capacidad en entornos de alta exigencia tecnológica y científica.
Clases en la Universidad
A través de una combinación de clases teóricas, estudios de casos y proyectos prácticos, te proporcionaremos una experiencia de aprendizaje completa y orientada a la aplicación real.
Aprenderás las herramientas, técnicas e IAs más actuales en escenarios reales. Gestionarás proyectos de forma práctica con el apoyo del equipo docente.
Plataforma de aprendizaje
Los estudiantes del máster tendrán información actualizada sobre los conceptos que se estén aplicando, enlaces, contenidos adicionales, noticias, artículos, etc.
Mensajería individualizada para cada alumno.
Vídeos de las clases y de casos prácticos.
Tutorías online con el profesorado.
Documentación, noticias y contenidos.
Foro de los módulos del master.
Comunicación con los profesores vía mensajería.
Chat entre alumnos.
Salidas profesionales
Lidera la innovación como experto en Inteligencia Artificial y Big Data
Con una tasa de empleabilidad del 95%, este máster es el acelerador de carrera para roles técnicos de alto impacto. Te preparamos para destacar como Data Scientist, Ingeniero de Machine Learning o Especialista en IA, perfiles que actualmente lideran las tablas salariales del sector tecnológico global. Al finalizar, contarás con el respaldo de la UCM y una preparación práctica que te permitirá integrarte de inmediato en equipos de innovación, centros de computación avanzada o consultoras tecnológicas de primer nivel.
Científico de Datos (Data Scientist)
Extrae valor predictivo de grandes volúmenes de datos aplicando algoritmos y Machine Learning.
Ingeniero MLOps (Machine Learning Operations)
Automatiza el ciclo de vida de los algoritmos, desde su entrenamiento hasta el despliegue en la nube.
Ingeniero de Machine Learning
Desarrolla, entrena y productiviza modelos algorítmicos para integrarlos en entornos de producción.
Consultor de Business Intelligence
Traduce métricas técnicas en decisiones estratégicas de negocio a través de visualización de datos.
Especialista en Deep Learning
Crea redes neuronales para revolucionar el análisis de imágenes, texto (NLP) y series temporales.
Arquitecto Big Data
Lidera la infraestructura tecnológica conectando plataformas IoT, ecosistemas Hadoop y bases de datos.
Experto en IA Generativa y NLP
Desarrolla soluciones innovadoras usando Modelos de Lenguaje (LLMs) y técnicas de IA generativa.
Analista Predictivo (Data Miner)
Descubre patrones ocultos en la información corporativa para anticipar tendencias del mercado.
Responsable de Datos (CDO)
Lidera equipos Data-Driven y define la estrategia global de datos e IA en grandes organizaciones.
Especialista en Gobernanza de Datos (Data Governance)
Asegura la calidad, seguridad y cumplimiento normativo de la información corporativa a gran escala.
Preinscripción
Preinscríbete y realiza tu entrevista con un coordinador del máster que te informará y aconsejará.
Dossier informativo
Descarga el dosier informativo del máster de Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial.
