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Curso 26/27
4º Edición
El Máster en Big Data y Data Engineering de la UCM es el programa especializado para quienes aspiran a convertirse en los arquitectos de las infraestructuras tecnológicas del futuro. En un mundo donde el volumen de información es masivo, el verdadero reto no es solo analizarla, sino construir los sistemas y tuberías que permitan que esos datos fluyan de manera eficiente, segura y escalable. Este postgrado te sitúa en el núcleo técnico de las organizaciones, enseñándote a diseñar y gestionar ecosistemas de datos complejos que sostienen las operaciones de las empresas líderes a nivel global.
Al cursar este programa en la Universidad Complutense, pasas de ser un usuario de tecnología a ser el profesional que la hace posible. Te especializarás en la creación de pipelines de datos, la integración de sistemas distribuidos y la gestión de entornos cloud, garantizando que la información esté disponible y procesada en tiempo real. Es el camino ideal para perfiles con mentalidad técnica que buscan dominar la ingeniería detrás del Big Data, asegurando que cada estructura diseñada sea capaz de soportar el crecimiento constante del entorno digital. Es, en definitiva, la formación necesaria para ser la pieza fundamental sobre la que se asientan el Data Science y la Inteligencia Artificial.
Información del Master
Universidad
Universidad Complutense de Madrid
Convocatorias / Fechas de inicio
1ª Septiembre / 2ª Febrero
Duración del master
1 Año
Créditos ECTS
60
Ingeniería de datos aplicada al mundo real. Domina la creación de infraestructuras y pipelines de datos con prácticas en entornos Cloud y arquitecturas escalables.
Microsoft Azure
Snowflake
Kubernetes
Docker
Keras
LangGraph
AWS
AWS Cloud Trail
Python
Scikit Learn
Apache Spark
Apache Kafka
Git
Linux
MongoDB
Modalidades del Master
Data Engineering a tu medida: Modalidades Presencial, Online y Semipresencial
Entendemos que el perfil técnico demanda soluciones que se adapten a su ritmo profesional, por lo que ofrecemos este máster en modalidades presencial, online y semipresencial. Puedes optar por la formación inmersiva en nuestro campus de Madrid, la flexibilidad absoluta de seguir las clases en directo desde cualquier lugar mediante nuestra plataforma digital, o el formato híbrido para gestionar tu tiempo de manera óptima. En cualquier opción, contarás con el respaldo académico de la Universidad Complutense y el contacto constante con profesionales en activo del sector.
Modalidad Presencial
6.900 €
Modalidad Online
4.755 €
Modalidad Semipresencial
5.830 €
Preinscripción UCM 40€
Programa del Máster
Un itinerario enfocado en la arquitectura y el flujo de datos a gran escala
Nuestro plan de estudios está diseñado para que domines el diseño de infraestructuras robustas y escalables. El itinerario recorre desde la ingesta de datos en entornos masivos hasta la orquestación de sistemas complejos y el almacenamiento eficiente en la nube. El objetivo es que el alumno sepa cómo construir arquitecturas que permitan el procesamiento de información tanto en lotes como en tiempo real, asegurando que la tecnología responda siempre a las necesidades de alta disponibilidad que exige el mercado actual.
Python para Desarrolladores
Adquiere un nivel avanzado de Python enfocado puramente a la ingeniería de datos. Domina el lenguaje más versátil del sector para programar integraciones robustas, automatizar flujos complejos e interactuar con APIs e infraestructuras. Una pieza clave para orquestar ecosistemas de datos eficientes y sistemas altamente escalables.
Desarrollo asistido por Agentes
Las herramientas de Inteligencia Artificial generativa están transformando la productividad del ingeniero de datos. En este módulo se aprende a utilizar asistentes de código, LLMs y agentes para acelerar la escritura de pipelines, automatizar tareas repetitivas, generar documentación y detectar errores, integrándose con los flujos de trabajo habituales de ingeniería.
Arquitecturas de datos
Aprende los componentes clave de las arquitecturas de datos modernas, incluyendo las fuentes de datos, la capa de ingesta, la capa de almacenamiento, la capa de procesamiento, capa de servicio y la capa de presentación. Se presentará su evolución a lo largo de los años, los principales patrones arquitectónicos actuales y su implementación en los distintos proveedores cloud.
Modelado de Data Warehouses
Prepárate para administrar volúmenes masivos de información desestructurada. Aprende a implementar y mantener sistemas NoSQL como MongoDB en entornos de alta exigencia. Dominarás las operaciones de lectura/escritura y la optimización de consultas, garantizando la fluidez y velocidad del almacenamiento en arquitecturas tecnológicas modernas.
Modelado de datos no estructurados
Este módulo aborda el modelado y almacenamiento de datos en cuatro paradigmas no relacionales ampliamente utilizados en entornos de datos actuales: documental, clave-valor, clave-valor en memoria y grafo. A lo largo del recorrido se trabajan los fundamentos, patrones de uso y criterios de aplicación de tecnologías representativas como Cassandra, Neo4j, Redis y MongoDB, prestando atención a las particularidades de cada modelo y a su encaje en arquitecturas modernas de información.
Apache Kafka y procesamiento en tiempo real
Construye la autopista central de los datos de tu empresa. Domina Apache Kafka para diseñar sistemas de procesamiento de eventos y streaming en tiempo real. Aprende a conectar y comunicar de forma instantánea múltiples aplicaciones, garantizando que la información circule sin cuellos de botella mediante un gran bus de datos unificado.
Apache Spark para pipelines de datos
Exprime el motor líder en procesamiento masivo. Domina la arquitectura interna de Apache Spark para ejecutar transformaciones complejas sobre clusters distribuidos. Aprende a paralelizar cargas de trabajo y gestionar volúmenes de Big Data a velocidades extremas, asegurando la eficiencia computacional de tus sistemas corporativos.
Diseño de Ingestas y Data Lakehouses
Construye repositorios analíticos de próxima generación. Diseña arquitecturas de almacenamiento escalables mediante Data Lakehouses, la última evolución de los data lakes. Aprenderás a orquestar motores de ingesta eficientes para capturar, limpiar y unificar terabytes de información estructurada y cruda en un entorno centralizado.
Cloud Data Engineering en Azure
Automatiza el flujo de información corporativa. Domina herramientas nativas de Microsoft Azure para orquestar pipelines de datos robustos. Desde la ingesta inicial hasta la transformación final (ETL/ELT), aplicarás tus conocimientos creando conductos seguros, escalables y tolerantes a fallos en entornos cien por cien Cloud.
Diseño y evaluación de Agentes
En este módulo aprenderemos a diseñar, construir y evaluar sistemas de agentes con LangChain y LangGraph, y a medir su calidad y fiabilidad con DeepEval.
Arquitecturas de agentes
El uso de múltiples agentes autónomos especializados y coordinados para realizar una tarea es clave para obtener buenos resultados. En el curso veremos la conexión de un LLM con herramientas, Function Calling y Model Context Protocol (MCP), Arquitecturas de Razonamiento y Estado, patrones para construir sistemas de agentes, y una introducción a LangGraph para orquestar agentes.
MLOps
Proceso de llevar los modelos de Inteligencia Artificial (IA) y sus resultados a un entorno de producción para que puedan ser utilizados de manera efectiva y generar valor en el mundo empresarial.
Arquitecturas basadas en contenedores
Proceso de llevar los modelos de Inteligencia Artificial (IA) y sus resultados a un entorno de producción para que puedan ser utilizados de manera efectiva y generar valor en el mundo empresarial.
Proyecto Fin de Máster: Arquitectura de datos
Demuestra tu capacidad técnica diseñando una infraestructura de datos completa. Construye un proyecto real de Data Engineering: desde la ingesta en streaming y el modelado en la nube, hasta la creación de pipelines y el despliegue en producción. Valida tu perfil como arquitecto de datos listo para el mercado laboral.
Profesores del Máster
Ingeniería de datos impartida por los creadores de infraestructuras masivas
Este máster cuenta con un equipo docente especializado en la estructura compleja del dato: ingenieros de datos y arquitectos de soluciones cloud que gestionan flujos masivos de información a diario. Son expertos que dominan la escalabilidad, la orquestación y la alta disponibilidad en entornos críticos. Su mentoría es fundamental para que comprendas cómo se construyen sistemas robustos que no fallan, transmitiéndote una experiencia práctica sobre herramientas y arquitecturas que solo se adquiere trabajando en la primera línea de la ingeniería de datos.
Pablo Hidalgo
Databricks Champion ML Engineer
Marlon Cárdenas Bonett
Technical leader AI & Generative AI
Jorge Centeno
Head of Data
Luis Garmendia
Ingeniero de Software e Inteligencia Artificial
Juan Fernando Sánchez Martínez
Data Analytics
Luis Leite
Business Intelligence Consultant
Alberto Ezpondaburu
NLP Specialist
Luis Gascó Sánchez
Senior NLP Research Engineer
Javier Domínguez Gómez
Responsable en Ciberseguridad
Eduardo Fernández
Data scientist e ML Engineer
Charles Flores Espinoza
Data Engineer | Data Architect | Machine Learning Engineer | MLOps
Pablo J. Villacorta
Senior Data Scientist & Machine Learning Engineer
Álvaro Bravo Acosta
Big Data Architect y Data Engineer
Santiago Mota Herce
Senior Data Scientist
Daniel Gómez González
Profesor titular en la UCM
Lorenzo Escot Mangas
Profesor titular de la UCM
Javier Monjas
Analytical Project Manager
Conrado Miguel Manuel García
Catedrático EU en la UCM
Cristóbal Pareja Flores
Catedrático EU en la UCM
Pedro Pablo Malagón Amor
Principal Architect en Google
Perfil del alumno
El perfil técnico más buscado. Prepárate para construir las «tuberías» de datos que sostienen a las empresas líderes y garantiza su eficiencia operativa.
Más de
+300
alumnos formados
Metodología del master
Metodología aplicada: Construye infraestructuras reales de datos
Nuestra metodología se centra en la resolución de retos de ingeniería de datos reales. No nos quedamos en la teoría de sistemas; situamos al alumno en entornos de producción donde debe diseñar, implementar y optimizar tuberías de datos y sistemas distribuidos. Este enfoque práctico garantiza que, al finalizar el máster, poseas la capacidad técnica para enfrentarte a problemas de escalabilidad y rendimiento, desarrollando un criterio arquitectónico que es vital para liderar proyectos tecnológicos de alto nivel.
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
Proyección profesional como Data Engineer o Ingeniero de Datos
Con una tasa de empleabilidad del 94%, este máster te posiciona en uno de los roles más buscados y mejor remunerados de la industria tecnológica. Te preparamos para destacar como Data Engineer, Arquitecto de Soluciones de Datos o Especialista en Cloud Data, perfiles que son la base de cualquier departamento de innovación moderno. Al finalizar, el sello de la UCM y tu preparación práctica te permitirán liderar la transformación técnica en grandes corporaciones, consultoras de infraestructuras o startups tecnológicas de rápido crecimiento.
Data Engineer (Ingeniero de Datos)
Diseña, construye y mantiene arquitecturas escalables y pipelines para el procesamiento masivo.
Arquitecto Cloud Data
Define y despliega la estrategia de infraestructura de datos en plataformas como Azure o AWS.
Especialista en Ecosistemas Big Data
Gestiona clústeres distribuidos y optimiza el rendimiento usando motores como Apache Spark.
Ingeniero MLOps
Automatiza y asegura el despliegue de modelos de Machine Learning en entornos de producción.
Desarrollador ETL / ELT
Crea flujos automatizados para extraer, transformar y cargar datos masivos de forma eficiente.
Arquitecto de Streaming de Datos
Implementa buses con Apache Kafka para procesar eventos y telemetría en tiempo real sin cortes.
Ingeniero de Data Lakes y Lakehouses
Diseña repositorios centralizados para gobernar terabytes de información cruda y estructurada.
Administrador de Bases NoSQL
Despliega, mantiene y optimiza bases de datos no relacionales de alto rendimiento como MongoDB.
Ingeniero DevOps de Datos
Aplica metodologías CI/CD y orquesta ecosistemas analíticos utilizando Docker y Kubernetes.
Lead Data Engineer
Dirige equipos técnicos responsables de construir las «tuberías» de datos de grandes corporaciones.
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 Ingeniería de datos.
