Analiza, comprende y comunica los datos de manera ágil
Inicio
2 nov 2026
Duración
1 curso
Créditos
60 ECTS
Exámenes
Online y/o presenciales
Modalidad
Online interactivo
Titulo
Oficial
Maestría en Ciencia de Datos*: domina la gestión y análisis de datos para mejorar la toma de decisiones
Especialízate en big data, el perfil más deseado por las empresas
La Maestría en Ciencia de Datos es un postgrado oficial de UNIR con el que adquirirás una visión profesional 360º de los aspectos clave sobre el análisis de datos. Aprenderás sobre infraestructuras para la captura, procesamiento distribuido y almacenamiento de datos, así como sobre minería y analítica para extraer información relevante utilizando la inteligencia artificial generativa, machine learning o el NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural).
Con esta formación online de un curso de duración conseguirás dominar la visualización interactiva para mostrar resultados, así como la toma de decisiones para anticiparte a los riesgos. Todo esto en un momento en el que las empresas utilizan un gran volumen de información de forma permanente, los científicos de datos se han convertido en uno de los perfiles con mayor demanda y futuro laboral.
Cumplimos con los estándares de enseñanza y aprendizaje fijados por el Espacio Europeo de Educación Superior, desde un enfoque inclusivo e innovador. Una excelencia académica que es posible gracias a la suma de tu esfuerzo, la experiencia profesional de nuestros docentes y el compromiso de los asesores personales. Consigue un perfil internacional único.
Descubre los datos de empleabilidad de la Maestría en Ciencia de Datos
+95%
de los estudiantes tiene trabajo al finalizar la maestría
+90%
señala que al terminar los estudios ha mejorado a nivel laboral
¿Por qué estudiar la Maestría Data Science en UNIR?
Diseña y apoya estrategias ganadoras sacando partido desde el primer momento a la información y los datos masivos. Conseguirás mejorar la eficiencia y competitividad de las empresas. Te especializarás en:
Las bases de datos más habituales en entornos big data, como MongoDB, Cassandra, Neo4J y Redis.
Técnicas de inteligencia artificial como clustering, aprendizaje automático y diseño de sistemas expertos capaces de inferir nuevos conocimientos.
Estadística aplicada al análisis e interpretación de datos.
Ingeniería para el procesado masivo de datos a través del ecosistema Hadoop, MapReduce e Impala, Docker y Kubernetes, el tratamiento de datos con Spark (Spark MLlib y Spark Streaming) y la captura de datos en tiempo real con Kafka.
Técnicas eficientes para la visualización del dato mediante D3.js, Google Charts, Tableau, Power BI, Qlik Sense y Carto.
Profundiza en la analítica avanzada de datos en el ámbito empresarial y conoce casos de éxito del sector a través de asignaturas, talleres autoguiados y seminarios actualizados. Además, dispondrás de escritorios en la nube personalizados para procesos de big data y podrás realizar 126 horas de prácticas en empresas reconocidas del sector.
Prepárate para certificarte en cloud computing
Antes de iniciar esta maestría tendrás acceso a formación sin coste con la que profesionalizarás tu perfil. Conseguirás ser un experto en visualización de datos y acreditarás el conocimiento en estas herramientas
Certificaciones deCloud Computingde Microsoft Azure y AWS
Podrás realizar dos cursos de preparación de un mes de duración en los que demostrarás tus conocimientos y competencias en la gestión de datos para conseguir las Certificaciones de Cloud Computing de las empresas líderes en soluciones de cloud computing.
Microsoft Certified Azure Fundamentals: verifica tu conocimiento de los conceptos de la nube, tales como los servicios, las cargas de trabajo, la seguridad, la privacidad, los precios o el soporte de Azure. Si quieres realizar el examen, te ofrecemos un cupón para que lo hagas sin coste.
AWS Certified Cloud Practitioner: demuestra tu comprensión general del funcionamiento de la nube de AWS, la infraestructura, los principios arquitectónicos y los aspectos básicos de conformidad y seguridad de la plataforma.
Cursos de Programación en Python
Podrás formarte en las claves del lenguaje básico de programación con el Curso de Programación en Python. Lograrás dominar con soltura los fundamentos y sus librerías.
Especialízate en Ciencia de Datos con un Programa Superior Universitario
Esta maestría online de UNIR es la única del mercado que ofrece dos especialidades. Prepárate para obtener mejores condiciones en tu puesto de trabajo con una especialización enfocada en la ciencia de datos. Elige el Programa Superior Universitario que mejor se adapte a tu perfil, objetivos e intereses profesionales:
Visual Analytics y Big Data + PSU en Data Analyst con IA
Adquiere los conocimientos necesarios para aplicar técnicas avanzadas en análisis e interpretación de datos en entornos de IA. Desarrollarás soluciones analíticas basadas en IA generativa y herramientas low-code para la extracción de insights en grandes volúmenes de datos, optimizando la toma de decisiones en los negocios.
Visual Analytics y Big Data + PSU en IA Generativa en Aplicaciones Empresariales
Descubre técnicas de ajuste fino, evaluación y despliegue de modelos de lenguaje masivo (LLM) en producción, garantizando seguridad, ética y regulación en su uso. Además, conoce la integración de estos modelos en aplicaciones empresariales mediante su modularización e incorporación a sistemas de softwarea través de API, SDK, arquitecturas de microservicios y otras estrategias de interoperabilidad.
Explora su implementación en plataformas cloud, entornos híbridos y soluciones on-premise, asegurando escalabilidad, rendimiento y compatibilidad con infraestructuras tecnológicas existentes.
¿No cumples los requisitos para acceder al máster oficial?
Aprovecha la oportunidad de estudiar Visual Analytics & Big Data con nuestro programa propio
Gracias a nuestro Máster en Formación Permanente en Big Data y Ciencia de Datos dominarás el uso estratégico de los datos para impulsar la transformación digital, mejorar procesos y fomentar la innovación mediante una formación práctica en big data, IA y cloud. Capacítate para roles como data engineer, CDO, data architect o data scientist.
Malla Curricular
¿Qué asignaturas forman parte del plan de estudios?
Prepárate para lograr un perfil versátil capaz de aportar valor en diferentes sectores y empresas. El programa de esta maestría en línea tiene un enfoque multidisciplinar e incluye asignaturas específicas de Ingeniería como Procesado masivo de datos, Herramientas de visualización o Análisis e interpretación de datos. Además, puedes realizar tu Trabajo de Fin de Maestría (TFM) sobre casos reales de la empresa en la que ya estés trabajando.
Adquirirás competencias prácticas utilizando diversas herramientas de software comercial y open-source, tales como Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch, Power BI y Tableau, lo que te permitirá abordar el ciclo completo de análisis de datos, desde la extracción y el procesamiento hasta la modelización avanzada y la visualización interactiva de resultados.
Estructura del plan de estudios
Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:
TIPO
ECTS
Obligatorias
42
Prácticas Académicas Externas
6
Trabajo Fin de Estudios
12
Créditos totales
60
Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.
Las prácticas profesionales son obligatorias y suponen una carga de 6 ECTS (126 horas). Tienes la opción de realizarlas presencialmente u online en empresas con las que tenemos convenios como Telefónica, Banco Santander o Vodafone España. También puedes hacerlas en tu propia empresa si trabajas actualmente en ella.
Estas prácticas te brindarán experiencia y abrirán oportunidades laborales en el mundo del big data. Además, puedes convalidarlas si cumples con el requisito de horas de trabajo en análisis de datos. Tienes la posibilidad de convalidar las prácticas de la Maestría en Ciencia de Datos, si así lo deseas, siempre y cuando acredites un mínimo de 180 horas de trabajo realizado en el ámbito del análisis de datos.
Trabajo Fin de Maestría
El TFM se realiza en la parte final del plan de estudios, con carácter obligatorio y bajo la supervisión del director asignado y una carga lectiva de 12 ECTS (360 horas). El trabajo debe ser inédito y original donde aplicarás y desarrollarás los conocimientos y competencias adquiridos a lo largo de la titulación
Sistema de evaluación
Para saber si has cumplido tus objetivos generales y específicos definidos en el programa, la evaluación del aprendizaje se efectuará teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:
Evaluación continua: a través de test, trabajos, proyectos, casos y tu participación en foros, debates y otros medios colaborativos, además de la resolución de casos prácticos.
Exámenes online y/o presenciales: al final de cada cuatrimestre. Elige en cada asignatura y convocatoria si quieres realizarlos desde tu ordenador o en los centros habilitados por UNIR.
Prácticas externas: te permitirán aplicar tus conocimientos, interactuar con profesionales del campo y desarrollar habilidades que permitan mejorar el rendimiento académico del alumnado. Se califican mediante una evaluación continua. Durante su realización, un tutor asignado por la empresa y el profesor de la asignatura valorarán tus avances en el aula.
Trabajo Fin de Maestría: el director del TFM seguirá tu progreso y una comisión realizará una evaluación final. Se valorará tanto el proyecto como su defensa oral.
Una metodología adaptada a ti
Clases 100% online
Fórmate con sesiones en directo y plantea tus dudas directamente a los docentes. En caso de que no puedas, accede a las grabaciones cuando lo necesites.
Recursos didácticos
Accede a nuestro Campus Virtual, una plataforma online con conexión directa a las clases, los profesores, otros compañeros, masterclass o foros de debate.
Networking activo
Establece relaciones con personas de todo el mundo con intereses comunes, a través de espacios de debate y chats que te permitirán crear una agenda profesional.
Modelo 4P
Gracias a esta metodología exclusiva de UNIR aprenderás a resolver problemas, completarás un proyecto, elaborarás un plan de desarrollo personal y crearás un porfolio que impulsará tu CV.
Seguimiento personalizado
Nuestros asesores personales te acompañarán y resolverán tus dudas a lo largo de todo el curso.
Exámenes online y/o presenciales
Elige en cada asignatura y convocatoria si quieres realizar el examen desde tu ordenador o en los centros habilitados por UNIR.
CONSULTAR SEDES
Campo Laboral
¿Qué opciones laborales ofrece la Maestría en Big Data?
Las posibilidades de los macrodatos son infinitas. Las empresas y organizaciones requieren de profesionales preparados y versátiles que sepan analizar y extraer valor del big data en diferentes sectores y entornos de trabajo. Conviértete en un especialista del data sciencie en Perú y ejerce en puestos como:
Ingeniería de datos(data engineer): te encargarás de extraer y preparar los datos para que puedan ser tratados. Para ello deberás determinar la tecnología e infraestructuras necesarias, tanto a pequeña como a gran escala, para que la extracción de la información se haga de forma eficiente y logrando una alta escalabilidad.
Chief data officer(CDO): serás el máximo responsable de los datos en una empresa. Definirás las políticas de seguridad para el almacenamiento de datos, garantizar el cumplimiento de la legalidad, coordinación entre los departamentos afectados, fomentar la toma de decisiones basadas en datos, etc.
Arquitectura de datos (data architect): diseñarás y construirás las infraestructuras que soportan los macrodatos, garantizando su buen funcionamiento y seguridad.
Científico de datos(data scientist): además de la extracción y visualización de datos, te encargarás de analizarlos y darles valor adaptándote a las particularidades de cada organización.
Perfil profesional
Al finalizar el programa estarás capacitado para:
Identificar las diferentes fases que requiere la elaboración de una buena visualización, como recogida de datos, procesado y representación.
Diseñar un método de recogida de datos que consiga mapear en datos concretos una actividad, tarea o proceso.
Usar las técnicas y herramientas existentes de minería de datos, estadísticas y visualización de la información.
Desarrollar visualizaciones interactivas, usables y elocuentes.
Crear y desarrollar un sistema para el apoyo a la toma de decisiones, contemplando el proceso completo: recogida de datos, procesado y visualización.
Reconocimientos académicos
Centro certificado por ANECA, según el modelo AUDIT
La Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología cuenta con el sello de calidad otorgado por la Agencia Nacional de Evaluación y Acreditación, el órgano encargado de garantizar la calidad de las titulaciones impartidas en el sistema universitario español en línea con el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).
UNIR: una universidad de 5 estrellas, según QS Stars
UNIR alcanza la máxima calificación en el rating de la reconocida consultora británica. Estamos entre las mejores universidades en línea del mundo tras superar ampliamente todos los requisitos exigibles en una rigurosa auditoria centrada en la excelencia y la calidad educativa.
UNIR, la universidad en línea nº1 del mundo en español, según Times Higher Education
La prestigiosa revista THE, que publica uno de los tres rankings más influyentes en el ámbito de la educación superior internacional, reconoce a UNIR en 2024 como la primera universidad hispanohablante en línea del mundo.
Líderes en innovación educativa, según ‘Forbes’
Forbes nos posiciona entre las tres mejores universidades de España y como la primera online. Además, destaca a UNIR como un referente global en la formación onlinepor su metodología y la experiencia interactiva que ofrece a sus estudiantes, así como su reconocimiento en los rankings internacionales más relevantes.
FAQ
Resuelve tus dudas
¿Qué formación previa necesito para acceder a la Maestría en Ciencia de Datos?
Para poder acceder a esta maestría es necesario contar con un pregrado y tener conocimientos básicos de programación. Una buena métrica para saber si tus conocimientos son adecuados es que debes ser capaz de leer e interpretar correctamente código fuente, un programa relativamente complejo, escrito por otra persona en un lenguaje de programación que ya conozcas.
¿Cuál es la función de un profesional del big data?
Hay varios puestos y muchas funciones diferentes que se pueden asociar a un profesional de la ciencia de análisis de datos. Todas ellas requieren de las habilidades que adquieren los estudiantes al completar esta maestría. En concreto:
Identificar las diferentes fases que requiere la elaboración de una buena visualización: recogida de datos, procesado y representación.
Diseñar un método de recogida de datos que consiga mapear en datos concretos una actividad, tarea o proceso.
Desplegar las infraestructuras apropiadas para el análisis de datos en entornos de big data.
Usar las técnicas y herramientas existentes de minería de datos, estadísticas y de visualización de la información.
Diseñar y desarrollar visualizaciones interactivas, usables y elocuentes.
Diseñar y desarrollar un sistema para el apoyo a la toma de decisiones, contemplando el proceso completo: recogida de datos, procesado y visualización.
¿A quién va dirigido el curso de Python?
Este título va dirigido a estudiantes que ya sepan programar y que quieran iniciarse o reforzar su conocimiento en el lenguaje Python. No es para aprender a programar sino conocer este lenguaje con mayor profundidad.
¿Cuál es el enfoque de esta maestría?
Tiene un enfoque global y, por tanto, se otorga importancia a los siguientes bloques: infraestructuras para almacenaje y procesado masivo de datos, análisis de datos, visualización de datos y aplicación dentro de la empresa.
Con la maestría universitaria de UNIR aprenderás a diseñar un sistema de análisis e interpretación de la información, a mapear una realidad a partir de un conjunto de datos y representar ese conjunto de datos de tal forma que su visualización ayude a la toma de decisiones empresariales.
¿Son gratuitas las herramientas que se utilizan dentro del programa?
Todo el software que se utiliza en la maestría tiene licencia de uso gratuito, bien porque se trata de software libre, bien porque se ofrece una licencia educativa que permite su uso no comercial.
¿Cuánto es el mínimo de experiencia laboral para el reconocimiento de prácticas?
Para poder realizar el reconocimiento de prácticas, se debe acreditar un mínimo de 180 horas de trabajo realizado en el ámbito del análisis de datos, lo que incluye las siguientes posibilidades:
Diseño/implementación/administración de repositorios de datos basados en estrategias no-SQL.
Diseño/implementación/administración de técnicas avanzadas de análisis de datos; diseño/implementación de estrategias de computación distribuida para el big data.
Diseño/implementación de estrategias visuales para la representación de datos en apoyo a la toma de decisiones.
Plana Docente
¿Qué profesores integran el claustro de la Maestría en Ciencia de Datos online?
El equipo docente combina los perfiles académicos y profesionales. Esto permite ofrecer una formación integral, con aplicación en casos reales de las múltiples posibilidades del big data y ciencia de datos. Todos los profesores de UNIR se someten a continuos controles de calidad de forma interna para asegurar la calidad en la titulación.
Dirección
Directora académica
Magdalena Ruiz Abad cuenta con amplia experiencia en analítica de cliente en el sector financiero. Actualmente es docente en Ciencias de la Computación, especializada en ciencia de datos, inteligencia artificial y gestión de proyectos tecnológicos.
Nuestros expertos y docentes destacados
Gestor de proyectos de software de eficiencia energética y cofundador de una startup de sistemas RTLS y WSN. Es doctor en Ingeniería Informática por la Universidad de Salamanca e ingeniero de Telecomunicación por la Universidad de Valladolid.
Doctor en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, ingeniero en Informática y licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas por la Universidad de Granada (segundo premio nacional). Además, es científico de datos en la empresa privada.
Co-organiza UX Spain, el evento más importante sobre UX en España. Es director de la revista digital 'No Solo Usabilidad' y coordinador del Máster en UX de UNIR.
Profesional especializado en seguridad de la información y protección de datos. Lic. en CC Físicas por la Universidad Complutense de Madrid. Máster en auditoria informática y MBA internacional por la UPM. CISA, CISM y 'Gold Member' de ISACA.
Ha desarrollado aplicaciones cliente servidor y web por 21 años; ha impartido cátedra y dirigido tesis a nivel licenciatura y posgrado por 18 años, principalmente en el la enseñanza sobre el manejo, diseño, administración y minería de Bases de Datos.
Actualmente es responsable del área de Data Science en la compañía Sopra Steria y lidera varias iniciativas de proyecto en el área de la analítica avanzada.Doctor en Ingeniería Informática e investigador en el área de los sistemas multiagente y la IA
Profesional de IT con una trayectoria en empresas de servicios y producción, y experiencia en la implementación y gestión de diferentes proyectos relacionados con servicios de infraestructura, tecnológicos e informáticos.
Ingeniero y doctor especializado en redes neuronales e inteligencia artificial aplicada a las ciencias sociales. Investiga análisis inteligente de datos y salud laboral, especialmente burnout, combinando estadística y modelización.
“La maestría me ha ayudado mucho en mi trabajo, ya que al ser tan novedoso poca gente lo tiene en su currículum; además, me abrió las puertas a Harvard y todo lo que pude aprender allí: una de las oportunidades de mi vida”.
Pablo Ruíz Ruíz
Egresado de la Maestría Universitaria en Análisis de Datos Masivos & Big Data
“La maestría me ha abierto muchísimas puertas: gracias a estos estudios conseguí ser ponente en el congreso de Big Data Spain tan solo un año después de terminar mi postgrado; para mí fue como tocar el cielo, más aún al lograrlo en tan poco tiempo”.
Sandra Cobos
Egresada de la Maestría Universitaria en Visual Analytics & Big Data
Nuestros estudiantes valoran la titulación
La opinión que nuestros alumnos tienen de nuestras carreras, maestrías oficiales y títulos de educación continua es muy valiosa. Nos sirve para seguir mejorando y para quienes vengan por detrás tengan una referencia sobre las titulaciones, los docentes o nuestra metodología 100% online.
valoración media de 6 valoraciones
Acceso
¿Cómo acceder a los estudios de la Maestría en Ingeniería de Datos?
Perfil recomendado
Esta maestría está enfocada a estudiantes y profesionales que quieran especializarse en el análisis y gestión de datos y cuyos objetivos son:
Saber gestionar, extraer y analizar macrodatos.
Obtener información relevante y de valor del big data.
Mejorar la eficiencia de empresas y organizaciones, sus procesos y estrategias.
Requisitos de acceso
Para acceder al Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos es necesario poseer una titulación universitaria. Esto se basa en los requisitos de acceso establecidos en el RD 822/2021, que incluyen:
Tener un título universitario oficial español o de una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior de otro Estado miembro que habilite para cursar un posgrado.
Ser un titulado de un sistema educativo fuera del Espacio Europeo de Educación Superior, sin necesidad de homologar sus títulos, siempre y cuando la Universidad compruebe que estos equivalen a títulos oficiales que dan acceso a enseñanzas de maestría.
Criterios específicos
En el caso de que el número de solicitudes de plaza (que cumplen con los requisitos recogidos en las vías de acceso) exceda al número de plazas ofertadas, la resolución de las solicitudes de admisión tendrá en cuenta el siguiente criterio de valoración:
Nota media del expediente académico de la titulación que da acceso al título: 100%
En caso de empate en puntuaciones, se elegirá al que tenga mayor número de matrículas de honor y, en su caso, sobresalientes y así sucesivamente.
Además, se considera necesario:
Ser capaz de leer e interpretar correctamente un programa pequeño escrito en un lenguaje de programación conocido.
Ser capaz de leer pequeños fragmentos de código fuente en un lenguaje de programación no conocido.
Ser capaz de escribir el pseudocódigo que describe un algoritmo e implementarlo en un lenguaje de programación de alto nivel.
Dominio del inglés suficiente como para leer e interpretar manuales técnicos y consultar dudas técnicas en foros especializados.
Conocimiento básico de bases de datos SQL.
Conocimiento de los paradigmas de computación en servidor y cliente y computación distribuida.
Conocimiento básico de técnicas de estadística descriptiva.
Se considera que un estudiante cumple con el perfil competencial si dispone de una titulación afín al área de conocimiento, como en el caso de:
Egresados en Ingeniería Informática, Licenciados en Informática, Ingenieros o Ingenieros Técnicos en Informática.
Egresados en Ingeniería Telemática.
Ingenieros o Ingenieros Técnicos en Telecomunicaciones.
Licenciados o Graduados en Matemáticas, Estadística, etc.
La competencia también es posible por la experiencia profesional demostrable en el sector durante un mínimo de dos años. Se podrá solicitar certificado de la empresa que acredite el perfil competencial descrito.
Proceso de admisión
En UNIR Perú te ofrecemos un programa de becas y ayudas muy completo, que te permite estudiar y graduarte con nosotros. Si estás motivado para estudiar y cumples con los requisitos de acceso, estamos abiertos a escuchar tu historia para saber cuál es la mejor ayuda económica que podemos ofrecerte.
También contamos con ayudas por diversidad funcional a padres/madres de familia numerosa y ayudas por desempleo. Para más información, visita nuestra sección de Financiación y Becas o contacta con nosotros.
Inscribirse como alumno de UNIR en Perú es muy sencillo. Solo tiene que seguir estos pasos:
Recibirás la llamada de un asesor personal, que te guiará durante todo el proceso de admisión. Él te ayudará a verificar que cumples con los requisitos exigidos y te ayudará a elaborar tu plan de estudios personalizado: reconocimiento, número de créditos, tiempo que le puedes dedicar, etcétera.
Rellena la inscripción de matrícula, seleccionando la forma de pago más adecuada a tus posibilidades.
Envía la documentación requerida, debidamente legalizada, para formalizar la inscripción.
Cuando hayamos verificado tu documentación, nos pondremos en contacto para programar una entrevista personal de admisión.
Una vez confirmado, recibirás tu clave de acceso única para el Campus Virtual. Te asignaremos un asesor personal, quien te acompañará y aclarará cualquier inquietud que tenga antes y durante tu etapa de estudios en UNIR.
Desde ese momento, ya podrás organizar tu tiempo y carga académica de la mejor manera para iniciar tus estudios según el calendario escolar.
Becas y ayudas para estudiar
En UNIR Colombia te ofrecemos un programa de becas y ayudas muy completo, que te permite estudiar y graduarte con nosotros. Si estás motivado para estudiar y cumples con los requisitos de acceso, estamos abiertos a escuchar tu historia para saber cuál es la mejor ayuda económica que podemos ofrecerte.
También contamos con ayudas por diversidad funcional, a padres/madres de familia numerosa, y ayudas por desempleo. Para más información, visita nuestra sección de Financiación y Becas o contacta con nosotros.
Calidad
Documentación de Calidad de la titulación y normativa
Los documentos oficiales emitidos por esta universidad llevarán la denominación de Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos conforme al artículo 3.1 del Real Decreto 1002/2010, al artículo 16.3 del Real Decreto 822/2021, así como a la denominación dispuesta en el Registro de Universidades, Centros y Títulos de España.
