MSc in Artificial Intelligence, Data Science and Business Analytics

Adquiere una visión directiva impulsada por la analítica avanzada, la inteligencia artificial y la estrategia de datos.

Información del programa de formación

Titulación

Ipag Business School

Fecha

Septiembre 2026

Duración

1 Año

Título propio de Ipag

El objetivo fundamental del programa es consolidar tu perfil directivo y analítico, preparándote para liderar la transición hacia organizaciones 100% data-driven y maximizar la rentabilidad a escala global.

Contenido del programa de formación

El MSc in Artificial Intelligence, Data Science and Business Analytics de EUBI ofrece una inmersión profunda en los pilares técnicos esenciales para liderar la era del Big Data. El programa comienza estableciendo una base sólida en programación avanzada con Python y gestión de bases de datos mediante SQL, permitiendo a los estudiantes dominar la ingesta, limpieza y arquitectura de datos masivos. Esta formación técnica se complementa con un riguroso enfoque en la estadística para la ciencia de datos, proporcionando las herramientas analíticas y probabilísticas necesarias para transformar información cruda en conocimiento estructurado y modelos de alto valor descriptivo.

A medida que el plan de estudios avanza, los alumnos exploran las fronteras de la computación moderna a través de módulos especializados en Machine Learning e Inteligencia Artificial. Desde el aprendizaje supervisado hasta las arquitecturas de Deep Learning y técnicas de minería de datos, el máster capacita para construir modelos predictivos capaces de anticipar tendencias y optimizar patrones de comportamiento. Todo este potencial técnico se potencia con un enfoque práctico en la Visualización de Datos e Inteligencia Empresarial, donde el uso de herramientas líderes como Tableau y Power BI permite construir narrativas visuales impactantes que facilitan la interpretación de resultados complejos para audiencias no técnicas.

El programa culmina con una visión estratégica e integral, centrada en la toma de decisiones corporativas impulsada por datos (Data-Driven). Los estudiantes aprenden a aplicar soluciones de IA en áreas críticas como las finanzas, el marketing y las operaciones, siempre bajo un marco de gobernanza y ética profesional. Finalmente, a través de la Tesis de Máster, cada alumno consolida su aprendizaje desarrollando un proyecto de aplicación real o investigación avanzada, abordando desafíos específicos de la industria y demostrando su capacidad para liderar la innovación tecnológica en organizaciones globales.

Modalidades del programa de formación

Modalidad

Presencial

26.650

Modalidad

Semipresencial

Modalidad

Online

Consultar

Módulos del programa de formación

Nuestro programa actualizado y práctico

Módulo I: Programación en Python para IA y ciencia de datos

  • Introducción a la programación en Python
  • Estructuras de datos y flujo de control
  • Funciones y programación modular
  • Programación orientada a objetos
  • NumPy y computación vectorizada
  • Pandas para la manipulación de datos
  • Limpieza y preprocesamiento de datos
  • Manejo de archivos e ingesta de datos
  • Fundamentos del web scraping
  • Introducción a las API
  • Procesamiento de datos geoespaciales (GeoPandas)

Módulo II: SQL y gestión de datos

  • Conceptos de bases de datos relacionales
  • Modelado entidad-relación
  • Consultas SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING)
  • Lenguaje de definición de datos (DDL)
  • Lenguaje de manipulación de datos (DML)
  • Indexación y optimización de consultas
  • Transacciones y concurrencia
  • Seguridad de los datos y control de acceso
  • Introducción a las bases de datos NoSQL
  • Arquitecturas de almacenamiento de big data

Módulo III: Estadística para la ciencia de datos

  • Estadística descriptiva
  • Distribuciones de probabilidad
  • Estadística inferencial
  • Comprobación de hipótesis
  • Análisis de regresión
  • Correlación y causalidad
  • Estadística bayesiana
  • Modelización estadística para empresas
  • Conceptos básicos de series temporales

Módulo IV: Aprendizaje automático e inteligencia artificial

  • Introducción a la IA y al aprendizaje automático
  • Algoritmos de aprendizaje supervisado
  • Técnicas de aprendizaje no supervisado
  • Evaluación y validación de modelos
  • Ingeniería de características
  • Flujos de trabajo para la implementación de modelos
  • Fundamentos del aprendizaje profundo
  • Redes neuronales y arquitecturas
  • Aplicaciones de la IA en el ámbito empresarial

Módulo V: Visualización de datos e inteligencia empresarial

  • Principios de la visualización de datos
  • Diseño de paneles de control
  • Narrativa de datos
  • Herramientas de visualización (Tableau, Power BI)
  • Bibliotecas de visualización en Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
  • Diseño de indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas empresariales
  • Sistemas de inteligencia empresarial
  • Análisis visual para la toma de decisiones

Módulo VI: Minería de datos y modelos predictivos

  • Proceso de minería de datos
  • Preprocesamiento y limpieza de datos
  • Técnicas de selección de características
  • Métodos de agrupamiento
  • Algoritmos de clasificación
  • Modelos de regresión
  • Previsión de series temporales
  • Optimización de modelos
  • Modelos predictivos aplicados a casos reales

Módulo VII: Inteligencia artificial y ciencia de datos para la toma de decisiones empresariales

  • Estrategia empresarial basada en datos
  • La inteligencia artificial en la toma de decisiones corporativas
  • Casos de uso en distintos sectores
  • Análisis de clientes
  • Análisis financiero
  • Análisis de marketing
  • Optimización de operaciones
  • Inteligencia artificial ética y gobernanza
  • Estudios de casos y proyectos reales

Módulo VIII – Tesis de máster

La tesis de máster puede versar sobre temas como:

  • Aplicaciones de la inteligencia artificial en el ámbito empresarial
  • Análisis predictivo y modelos de previsión
  • Minería de datos y reconocimiento de patrones
  • Inteligencia empresarial y sistemas de apoyo a la toma de decisiones
  • Análisis de clientes y optimización del marketing
  • Análisis financiero y modelización de riesgos
  • Optimización de operaciones y de la cadena de suministro
  • Aplicaciones de datos específicas para cada sector (sanidad, finanzas, comercio minorista, etc.)

Metodología del programa de formación

Descubre nuestra metodología de inmersión ejecutiva. Enfréntate a la resolución de retos corporativos complejos mediante el análisis de casos reales, domina los ecosistemas tecnológicos más demandados por la alta dirección y aprende bajo la mentoría de líderes globales en inteligencia de negocios.

Plataforma de aprendizaje

Formación Online EUBI

Los estudiantes del Executive MSc in Data Science and Business Analytics tendrán información actualizada sobre los conceptos que se estén aplicando, enlaces, contenidos adicionales, noticias, artículos, etc.

Acreditación del programa de formación

Una formación acreditada

Certification EUBI Eduniversal
Certification EUBI Qualite Fle
Certification EUBI Eramus
Certification EUBI France Competence

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