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Sí a impulsar tu carrera en el entorno big data, preparate para participar en proyectos de transformación digital basados en datos e inteligencia artificial.
-43% ¡Descuento hasta el 15 de octubre!
Título oficial emitido por Universidad Europea de Madrid
| En línea con clases en directo (exámenes y TFM en línea) | Clases en Español | Inicio: octubre 2026 | 10 meses, 60 ECTS | Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación - STEAM | Diploma que recibirás: Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data) |
La Maestría en Ciencia de Datos en línea de la Universidad Europea es una titulación universitaria oficial cuyo objetivo es prepararte para convertirte en un profesional capaz de gestionar, analizar y transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica, con un modelo basado en prestigio internacional, calidad académica y conexión profesional.
Esta maestría está orientada a profesionales que quieran adquirir una visión práctica del análisis de datos, la inteligencia artificial y las tecnologías vinculadas a la transformación digital. Además esta maestría destaca por:
Tú decides cómo vivir la experiencia: 100% online u En línea & On Campus, en la que podrás disfrutar de la flexibilidad de la formación 100% online junto con los beneficios de una experiencia presencial en Madrid. Participarás en el Laboratorio 4.0 y obtener el Certificado Universitario en Proyecto de Industria 4.0.
La Universidad Europea En línea es un sí
Aprende en grupos reducidos, donde tus profesores saben quién eres y las clases son dinámicas con casos reales. Trabaja como en el mundo real, con acceso completo a softwares y herramientas de IA.
Cercanía real que transforma tu aprendizaje online.
Somos una universidad con más de 30 años de trayectoria, 12 campus entre España y Portugal y avalada por los rankings y sellos internacionales más reconocidos, como QS o THE.
Fórmate con la red universitaria nº1 en España.
Nuestro equipo de empleabilidad y job hunters te ayuda a impulsar tu carrera y nuestros profesores, profesionales en activo en empresas líderes como Google, Amazon o Pwc, te conectan con la industria profesional.
Adáptate con éxito a un mundo cambiante.
Descubre cómo es realmente trabajar en el sector del Big Data y la analítica avanzada a través de vídeos con expertos y profesionales de la industria tecnológica.
LORCA es la infraestructura de computación avanzada de la Universidad Europea. Los estudiantes accederán remotamente por SSH para trabajar en un entorno profesional, configurando y administrando recursos de supercomputación. Procesarán grandes volúmenes de datos con Apache Spark y Hadoop, ejecutarán IA y Machine Learning en GPUs NVIDIA y gestionarán Linux y bases de datos distribuidas. Desarrollarán simulaciones y proyectos de computación avanzada aplicados a entornos empresariales.
Accede a O´Reilly for Higher Education donde profundizarás en áreas clave como Python, data science, machine learning y cloud computing, trabajando además con casos reales de compañías referentes como Uber o Google. Dispondrás de materiales orientados a la preparación técnica en análisis de datos y computación, con contenidos actualizados en las tecnologías y herramientas más utilizadas actualmente en el entorno Big Data.
Tendrás acceso ilimitado a White papers ilimitados escritos por profesores, profesionales y doctores especialistas en cada materia de la Universidad. Son lecturas de máxima actualidad sobre diferentes temas de ingeniería y tecnología y que te ofrecen un contenido transversal con el que podrás adquirir conocimientos muy interesantes de otras áreas.
Esta maestría integra herramientas y plataformas avanzadas para el análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Utiliza infraestructuras como Amazon EC2, Google Cloud, Microsoft Azure, y el Centro de Computación Avanzada LORCA, con una capacidad de 4 Teraflops y tecnología avanzada como GPUs GeForce RTX 3080Ti.
Los estudiantes aprenderán a gestionar servicios de supercomputación y aplicar técnicas avanzadas de análisis y aprendizaje automático, preparándose para abordar retos complejos en el manejo de datos en diversos sectores.
Isabel Sutil Martín
Directora de la Maestría en Ciencia de Datos
Doctora acreditada en ingeniería de control y sistemas inteligentes. Profesora titular en ciencias de la computación e inteligencia artificial. Investigadora en el área de conducción autónoma y vehículos no tripulados.
Universidad Europea se encuentra en el Top 5 de Universidades españolas en la integración de Inteligencia Artificial generativa en el ámbito educativo, según Forbes.
Asimismo, ha sido distinguida como el mejor centro de la Palo Alto Networks Cybersecurity Academy por su liderazgo en la incorporación de innovación en la enseñanza, aplicando tecnologías emergentes como la IA. Además, ha recibido el galardón NEXT SPAIN - VOCENTO en la categoría de Inteligencia Artificial.
La escuela STEAM integra un ecosistema de alto nivel formado por:
Aliados estratégicos que participan en el diseño curricular y la impartición docente, garantizando que los contenidos estén alineados con las exigencias y tendencias del mercado nacional e internacional. Su implicación aporta una visión estratégica y profesional en los Trabajos Fin de Máster (TFM) y proyectos de innovación.
Socios industriales que impactan directamente en el desarrollo de nuestros estudiantes mediante formación especializada en herramientas y certificaciones más demandadas, talleres con casos reales, prácticas en laboratorios virtuales y mentorías, reforzando su empleabilidad y conexión con la industria.
La Maestría en Ciencia de Datos está formada por 8 módulos diseñados para ofrecer formación en el almacenamiento y procesamiento y gestión de grandes volúmenes de datos. Además, se profundiza en el tratamiento, análisis y visualización de datos masivos. Tendrás la opción de elegir entre un itinerario de prácticas profesionales o uno de investigación, culminando tus estudios con la presentación de un proyecto final. Este proyecto te permitirá aplicar los conocimientos adquiridos y utilizar herramientas exclusivas, consolidando así tu experiencia en el campo del big data.
Plan de estudios nuevo para el curso 2024-2025.
PRIMER CURSO
| Materia | ECTS | Tipo | Idioma de impartición |
|---|---|---|---|
| Arquitecturas Cloud Computing | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Procesamiento de Datos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Aprendizaje Automático | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Computación en Sistemas Distribuidos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Bases de Datos de Nueva Generación | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Modelos de Servicio | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Visualización de Datos | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Gestión de Proyectos | 3 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Trabajo Fin de Maestría | 6 | OBLIGATORIA | Español (es) |
| Investigación | 9 | OPTATIVA | Español (es) |
| Prácticas Académicas Externas | 9 | OPTATIVA | Español (es) |
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Te formarás en las bases del ecosistema Big Data y la analítica avanzada, adquiriendo conocimientos técnicos y estratégicos para comprender el ciclo completo del dato:
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Profundizarás en el uso avanzado de datos e inteligencia artificial en entornos profesionales, trabajando con metodologías y retos reales del sector:
Dispondrás de las asignaturas complementarias para empezar tu maestría en el campus virtual.
Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Ciencia de datos; Informática y Computación y afines; o Ingeniería de Telecomunicación u otras titulaciones afines:
Para los estudiantes que provienen de titulaciones oficiales del ámbito de Matemáticas, Estadística, Física y afines; u otras titulaciones oficiales del ámbito de Ingeniería, Arquitectura y afines:
La Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos (Big Data) de la Europea de Madrid se implantó por primera vez el curso 2015/2016 y el nuevo plan de estudios en 2021.
Esta maestría es 100% online. Podrás realizar los exámenes y el TFM de forma virtual.
150 plazas.
Conocimientos
Habilidades
Competencias
Nuestros alumnos trabajan en empresas como:
En la Maestría en Ciencia de Datos, te convertirás en un profesional altamente cualificado, con una visión integral que combina tecnología y negocio, estarás preparado para asumir posiciones de alta responsabilidad en empresas que apuesten por la transformación digital.
Podrás desarrollarte profesionalmente como:
Data Scientist
Profesional especializado en analizar datos y crear modelos predictivos para ayudar en la toma de decisiones.
Data Architect
Responsable de diseñar y estructurar la arquitectura de datos de una organización para garantizar su correcta gestión y almacenamiento.
Experto en análisis de datos y machine learning
Profesional que aplica técnicas de análisis e inteligencia artificial para detectar patrones y generar soluciones automatizadas.
Data Quality Engineer
Encargado de asegurar la calidad, fiabilidad y consistencia de los datos dentro de los sistemas de una empresa.
IT Manager / IT Architect
Profesional que gestiona la infraestructura tecnológica y diseña soluciones IT alineadas con las necesidades del negocio.
Chief Data Officer
Directivo responsable de definir y liderar la estrategia de datos de una organización para impulsar su crecimiento y transformación digital.
Audit Analyst
Especialista que analiza datos y procesos para detectar riesgos, evaluar controles y garantizar el cumplimiento normativo.
Compagina tus estudios con tu ritmo de vida gracias a una metodología flexible que te permite conectarte a las clases en directo desde cualquier lugar y dispositivo. Aprende junto a profesores expertos en activo que te acercarán a la realidad del mercado laboral desde el primer día.
¿Por qué elegir una maestría online?
El estudiante aprende haciendo, sin acción no hay aprendizaje.
El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.El docente relaciona los conocimientos, habilidades y experiencias previas, con los intereses, expectativas y características cognitivas de los estudiantes.
El estudiante experimenta la sensación de “aprender juntos”, ya que se ve motivado para lograr su propio aprendizaje y acrecentar también los logros de los demás.
El docente actúa como orientador y guía del aprendizaje hacia una aplicación profesional.
El estudiante explora para acceder a los conceptos. Esto le permite construir estructuras cognitivas a partir de la comparación, relación y reordenación de los nuevos conceptos.
El docente fomenta que los estudiantes aprendan por sí mismos. El estudiante se concibe como un agente activo y cooperativo, protagonista de su propio aprendizaje.
El docente atiende a la diversidad y a los diferentes estilos de aprendizaje de los estudiantes, ajustando las actividades formativas a las necesidades de los estudiantes.
El desarrollo de la creatividad y la manifestación de la propia iniciativa hacen percibir el conocimiento como algo abierto que siempre es posible comprender desde otros ángulos.
Te detallamos los perfiles recomendados para estudiar este posgrado y los requisitos de acceso.
La Maestría podrá ser cursada por alumnos que cumplan con alguno de los siguientes perfiles de ingreso:
El proceso de admisión para cursar un pregrado o maestría virtual en la Universidad Europea puede llevarse a cabo durante todo el año, si bien la inscripción en cualquiera de nuestros programas está supeditada a la existencia de plazas vacantes. Para completar el proceso deberás seguir estos sencillos pasos:
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Envía esta documentación a tu asesor personal:
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Realiza las pruebas de admisión, que consisten en:
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Formaliza la reserva de plaza por:
Queremos ayudarte. Si quieres estudiar en la Universidad Europea, tendrás a tu disposición una amplia selección de becas propias y oficiales.
El claustro de esta maestría cuenta con un 60% de doctores.
Directora de la Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos (Big Data). Ingeniera Informática experta en: Big Data, Analítica Avanzada de Datos (Inteligencia Artificial, Machine Learning/Deep Learnig), Gestión de Proyectos y Empresas Tecnológicas y experta en Metodologías Agile.
Supone una garantía de calidad de que los procedimientos que se siguen en la facultad han sido efectivos. Además, cabe destacar que el modelo SISCAL de la Fundación Madri+d está alineado con los requisitos europeos establecidos (European Standard Guidelines) y con el protocolo nacional acordado por la Conferencia General de Política Universitaria.