UFVMadrid

Máster de Formación Permanente en Data Science & Business Analytics

  • MÁSTER
  • Presencial

Cubre machine learning, análisis estadístico y visualización de datos aplicados a la toma de decisiones empresariales, con proyectos reales junto a empresas.

Modalidad
Presencial

En 30 segundos

  • 6

    salidas profesionales

    de data Scientist a analista de Machine Learning

  • 28-35 k€

    salario medio

    brutos al año

Sobre el programa

Máster propio que forma a analistas de datos y científicos de datos capaces de extraer valor de grandes volúmenes de información para la toma de decisiones empresariales. Cubre técnicas de machine learning, análisis estadístico y visualización de datos con herramientas del sector. Incluye proyectos reales en colaboración con empresas.

Perfil recomendado: Graduados en Ingeniería, Matemáticas, Economía, Informática o Estadística con interés en la analítica de datos aplicada a los negocios.

Requisitos de acceso: Titulación universitaria oficial. Conocimientos básicos de programación o estadística valorados.

Qué aprenderás

Te formarás en técnicas de machine learning, análisis estadístico y visualización de datos para transformar grandes volúmenes de información en decisiones estratégicas de negocio. El programa destaca por su enfoque práctico, utilizando herramientas reales del sector y colaborando directamente con empresas en proyectos aplicados.

¿Es para ti?

Está diseñado para graduados en carreras técnicas como Ingeniería, Matemáticas, Informática o Estadística, así como para perfiles de Economía interesados en la analítica. Para acceder necesitas una titulación universitaria oficial, valorándose positivamente que ya tengas nociones básicas de programación o estadística.

Salidas profesionales

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Business Intelligence Analyst
  • Data Engineer
  • Consultor de Business Analytics
  • Analista de Machine Learning
Salario medio28.000 € – 35.000 €

Preguntas frecuentes

¿Es presencial u online?

Es presencial.

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Actualizado el 3 de noviembre de 2026