Máster de Formación Permanente en BigData e Inteligencia Artificial

El término BigData engloba las tecnologías que permiten procesar y gestionar volúmenes masivos de datos de forma eficiente. A su vez, el término Inteligencia Artificial (IA) se refiere al desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que requieren procesos cognitivos humanos, como el razonamiento, el aprendizaje y la capacidad de generar nuevos contenidos y soluciones. El Máster de Formación Permanente en BigData e Inteligencia Artificial propone aprovechar la sinergia entre estos dos campos, utilizando el gran volumen de información como el combustible necesario para que la IA pueda alimentar el motor que permita aprender e incluso crear.

Un experto en este ámbito debe ser capaz de integrar datos de distintas fuentes y gestionar infraestructuras masivas para alimentar modelos que no solo analicen la información, sino que generen resultados de valor. Todo ello se complementa con la explicabilidad, que permite entender y comunicar cómo se han generado dichas conclusiones.

Las técnicas de BigData e IA se potencian mutuamente en áreas como la salud, las finanzas, el reconocimiento biométrico, el procesamiento de lenguaje natural o la creación de contenidos multimedia. El mercado laboral demanda perfiles capaces de dominar esta convergencia, destacando roles como analistas y consultores especialistas en despliegues con IA . El objetivo de este título es formar a profesionales TIC en estas dos áreas que, al trabajar juntas, están transformando el mercado actual.

Competencias [148.19 KB]

Salidas profesionales

Algunos de los perfiles profesionales para los que capacita el máster en Big Data y Data Science son los siguientes:

• Consultor de Big Data y analítica de datos
• Consultor de Business Intelligence
• Analista de datos
• Científico de datos
• CDO (Chief Data Officer)
• Arquitecto de proyectos Big Data
• Marketing Digital
• eCommerce / eBusiness
• Responsable de Seguridad en proyectos Big Data
• Responsable de Privacidad en soluciones Big Data
• Auditor de sistemas Big Data

Plan de estudios (60 ECTS)

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Instructions: Registration, Admission and Enrollment

Antes de pulsar el botón de Preinscripción online, le sugerimos que lea detenidamente las  instrucciones para realizar correctamente su inscripción y matrícula.

Access requirements

Para acceder a las enseñanzas propias de Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización y Diploma de Experto, será necesario un título universitario oficial de Grado, Licenciatura, Ingeniería Superior o Técnica, Arquitectura Superior o Técnica, Diplomatura o equivalente.

Títulos universitarios conforme a sistemas educativos extranjeros sin necesidad de homologación, siempre que acrediten un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que faculten en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de posgrado.

Aquellos estudiantes que tengan pendientes de superar, como máximo, 60 ECTS del título universitario oficial que dé acceso al Máster de Formación Permanente, Diploma de Especialización y Diploma de Experto/-a podrán solicitar su admisión y matrícula condicionada a su finalización.

Specific admission requirements

El título está dirigido a profesionales, expertos y consultores en el ámbito de la ingeniería TIC y de cualquier sector en el que se requiera el análisis de grandes volúmenes de datos. También está dirigido a ingenieros, licenciados y graduados en ingenierías, ciencias experimentales u otras titulaciones universitarias que justifiquen un perfil de ingreso adecuado a las materias propias del título de máster. Excepcionalmente podrán acceder estudiantes próximos a la finalización de cualquiera de los estudios anteriormente relacionados.

También podrán acceder aquellas personas que, aun no cumpliendo los requisitos anteriores, cuenten con amplia experiencia, documentalmente acreditada, en el campo de las tecnologías TIC.

Selection criteria

• Expediente académico: 20 %
• CV que detalle la experiencia en programación: 30%
• Competencia documentada en el manejo de las TIC: 40%
• Nivel de inglés: 5%
• Otros méritos: 5%

Se realizará también una entrevista personal (cuando se considere pertinente) y será determinante.

Price

4.900€

Pago fraccionado: Sí.

• Primer plazo (al formalizar la preinscripción): 300€
• Segundo plazo (septiembre 2026): 1700€
• Tercer plazo (febrero 2027): 1500€
• Cuarto plazo (mayo 2027): 1400€

En el caso de segunda o sucesivas matrículas, el importe de las tasas se verá incrementado un 50% sobre el precio por ECTS de la tasa de primera matrícula.

Scholarships

10% mínimo del número de alumnos matriculados

Para la concesión de becas se dará prioridad a los solicitantes en situación de desempleo y a los inscritos en el primer plazo.

Otros criterios que se tendrán en cuenta son el currículum académico y/o profesional y la Declaración de la Renta o documento similar.

• IBM

Viernes de 17h a 21h, sábado de 10h a 14h (presencial) Jueves de 19h a 21h (online a través de Teams)

Dirección

• Francisco J. Gómez Arribas. Profesor Titular de la UAM

Subdirección

• José Luis García Dorado. Profesor Titular de la UAM 

Profesorado interno

• Alaiz, Carlos
• Bellogín Kouki, Alejandro 
• Cantador Gutierrez, Iván 
• Espósito, Carlos
• Fernández, Ángela
• Fiérrez, Julián
• García Dorado, Jose Luis
• Gómez, Francisco
• González, Ana María
• González, Iván
• Jorro Aragoneses, José Luis 
• Lago, Luis Fernando
• Martínez, Gonzalo
• Mora, Miguel Angel
• Oliva, Christian
• Perdices Burrero, Daniel
• Pulido, Estrella 
• amos, Daniel
• Ramos, Javier
• Rodríguez, Francisco
• San Miguel, Juan Carlos
• Sánchez Peña, Juan José
• Sánchez, Manuel
• Vera, Rubén
• Villegas, Paulo

Profesorado externo

• Cano, Francisco J., IBM
• Galán, Sergio, ITEFI
• Guerrero, Marta, IIC
• Leira, Rafael, Naudit
• Martínez, Sara, IBM
• Moreno, Victor, Conento
• Pérez, Pedro Luis, Telefónica Tech
• Torres, Alberto, Komorebi AI