Máster en Inteligencia Artificial & Data Management (Madrid)

La mayor parte de la información que mueve el mundo hoy en día es digital y proviene de una gran cantidad y variabilidad de fuentes. ¿Cómo almacenar esos datos en un mundo de recursos finitos, procesarlos y obtener información a partir de ellos? Esto es, básicamente, en lo que consiste el Big Data.

Con el Máster en Inteligencia Artificial & Data Management de EOI adquirirás las competencias técnicas necesarias para afrontar la ejecución de proyectos enmarcados en el ecosistema de Big Data. Aprenderás a diseñar una arquitectura completa, desde la capa hardware hasta la de aplicación. Obtendrás una visión de conjunto de las distintas fases que presenta un proyecto de este tipo y conocerás las alternativas tecnológicas que le dan soporte.

Finalmente, impulsaremos tu espíritu emprendedor y tu capacidad de detectar nuevas oportunidades de negocio utilizando tecnologías de Inteligencia Artificial.

Titulados superiores con un máximo de 5 años de experiencia profesional procedentes de cualquier disciplina.

Buscamos personas con interés en desarrollar su carrera profesional en el ámbito del Big Data o de la Inteligencia Artificial, que abarca desde la extracción y análisis de grandes volúmenes de datos hasta la implementación de soluciones de inteligencia artificial que optimizan procesos y generan valor en diversas industrias.

NIVELACIÓN EN TECNOLOGÍA Y PROGRAMACIÓN
Nociones de programación con Python
Fundamentos de sistemas operativos y arquitecturas de computación
Introducción a bases de datos relacionales y SQL
Conceptos básicos de redes y cloud computing
Introducción básica de redes de computadores
Nociones de programación R

INTRODUCCIÓN A BIG DATA, IA Y CONCEPTOS DE NEGOCIO
Evolución de Big Data hacia la IA moderna
Gestión basada en Datos
Uso legal y ética de los datos y la IA / Estrategia y explotación del dato

INGESTA DE INFORMACIÓN
Procesos de ingesta: ETL, Crawlers y API
Extracción de datos desde redes sociales y plataformas digitales

ALMACENAMIENTO Y PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO
Procesamiento batch: Ecosistema Apache Hadoop
Apache Spark
Procesamiento en streaming y real-time analytics
Bases de datos NoSQL
MongoDB y bases documentales
Bases de datos clave-valor y Apache Cassandra
Bases de datos en grafo y Neo4j
Bases de datos analíticas y Data Warehouses modernos

ANÁLISIS DE DATOS
Programación científica con R y Python
Análisis estadístico y exploratorio de datos
Machine Learning: Modelos Clásicos y AutoML
Deep Learning.
Minería de texto, NLP y análisis de sentimientos

IA GENERATIVA Y GRANDES MODELOS DE LENGUAJE
Introducción a transformers y modelos fundacionales
Arquitectura y entrenamiento de LLMs: GPT, BERT, LLaMA
Aplicaciones empresariales de IA generativa (chatbots, copilots, generación de contenido)
Introducción a Retrieval-Augmented Generation (RAG) y bases de datos vectoriales

EXPLOTACIÓN DE LA INFORMACIÓN Y VISUALIZACIÓN AVANZADA
Principios de visualización de datos y storytelling
Herramientas de visualización modernas (Power BI, Tableau, Looker)
GIS y análisis geoespacial

INFRAESTRUCTURA PARA IA Y MLOPS
Cloud Computing y despliegue de modelos en producción (AWS, GCP, Azure)
MLOps y automatización del ciclo de vida de los modelos (MLflow, Vertex AI)

CASOS DE USO
Este módulo estará compuesto por “Master Classes” que ilustran casos de usos de estas tecnologías en diversos sectores y ambientes (Marketing, Smart Cities, IoT, Retail, Audiovisual, Industria, Riesgos Financieros...), contados por expertos en cada uno de los sectores tratados.

Científicos de datos: perfil especializado en técnicas de análisis de datos y machine learning, con notable conocimiento del negocio.
Analistas/desarrolladores: perfiles de desarrollo de aplicaciones con uso de las distintas herramientas que forman el paradigma Big Data.
Arquitectos: perfiles del ámbito de los sistemas con capacidad de diseñar, mantener y administrar arquitecturas físicas o virtuales que den soporte de infraestructura a proyectos Big Data.