No te conformes con procesar datos. Aprende a dominar Data Science, Big Data, Machine Learning e IA y a convertirlos en decisiones que mueven negocio, con un enfoque práctico, conectado al mercado y orientado a resultados. El sector busca criterio y dedicación, no solo background técnico.
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8 meses
+85% mejora o encuentra empleo
Data · IA · MLOps
El dato no es el fin. Es la materia prima para tomar mejores decisiones, automatizar procesos, crear productos y detectar oportunidades.
Desarróllate con profesionales en activo, trabaja con herramientas actuales y forma parte de un entorno donde conocimiento práctico, comunidad, empresas y oportunidades avanzan en la misma dirección. El aprendizaje va mucho más allá de un temario.
Aplicar bien la tecnología va mucho más allá de saber de herramientas. Va de desarrollar criterio, ganar posición y demostrar que puedes aportar valor donde los datos y la inteligencia artificial ya importan.
Para que cada análisis, modelo o visualización responda a una decisión real.
Para usar modelos, automatizaciones y herramientas generativas con sentido profesional.
Potenciarás tus fortalezas, entrevistas de práctica con feedback y tu marca (CV + LinkedIn) adaptada a cada oferta. Orientación de carrera hasta la incorporación.
Conexión real con empresas que buscan perfiles tecnológicos como tú: hiring days, jornadas de inmersión con Deloitte o PepsiCo, hackathons de datos e IA y comunidad de alumni.
Las empresas tienen más información que nunca, pero no todas saben convertirla en decisiones útiles. Ahí aparece el perfil Data: alguien capaz de ordenar la complejidad, construir modelos, interpretar patrones y aplicar IA para que la información se convierta en acción.
No vas a salir preparado para un puesto aislado, sino para una trayectoria. Este máster te ayuda a construir una base sólida para analizar datos, desarrollar modelos, aplicar IA y traducir información compleja en decisiones de negocio que te abre las puertas de una proyección de futuro.
De las empresas no encuentra talento Data e IA cualificado en España.
Roles de entrada como Data Analyst, BI Analyst o Reporting Analyst.
Data Scientist, Machine Learning Specialist y consultoría analítica.
ML Engineer, MLOps Engineer, Data Strategist y responsables de inteligencia de negocio.
Rangos salariales indicativos en España (2025) · Fuente: Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad e Informe Adecco/Spring Professional Tech.
El objetivo no es solo que aprendas Data Science. Es que tu perfil gane claridad, valor y conexión con un mercado que necesita convertir información en decisiones.
Qué vas a aprender
Un recorrido diseñado para que cada línea de código tenga un propósito de negocio.
Aprenderás a trabajar el dato desde su base, construir modelos, aplicar IA generativa y llevar soluciones al entorno real de una empresa.
Este programa es para quienes quieren ir más allá de dashboards, herramientas sueltas o análisis sin contexto. Para quienes quieren entender cómo se construye inteligencia a partir de datos y cómo se aplica en problemas reales de negocio.
Buscas dominar Python, estadística, análisis, Machine Learning, IA generativa y despliegue con una visión práctica.
No quieres jugar con datos. Quieres construir modelos y soluciones que ayuden a decidir, automatizar y crecer.
Sabes que en IA seis meses pueden cambiarlo todo. Necesitas trabajar con herramientas, casos y enfoques conectados al mercado.
Vienes a especializarte en Data, IA, BI, Machine Learning, MLOps o estrategia analítica, sea cual sea tu punto de partida. El pre-work nivela; tu dedicación marca el techo.
Experiencias reales de alumnos que eligieron prepararse con una metodología práctica, conectada al mercado y orientada a empleabilidad.
En Evolve no estudias Data Science en aislamiento. Formas parte de un sistema donde el aprendizaje, la práctica, la comunidad, las empresas y las oportunidades trabajan en la misma dirección.
Un mes antes del primer día accedes al módulo de nivelación para que todos los alumnos lleguen con la misma base, independientemente de su perfil de partida. Trabajarás fundamentos de programación, lógica de datos, conceptos clave del análisis y primeros pasos con las herramientas que después usarás a diario. Llegarás listo para aprovechar al máximo cada módulo sin que la base te frene en las primeras semanas.
Python es el lenguaje más utilizado en ciencia de datos y aquí lo dominarás desde la base. Trabajarás sintaxis, estructuras de datos, control de flujo, funciones, programación orientada a objetos y librerías esenciales como NumPy y Pandas. Saldrás capaz de escribir código limpio, reutilizable y preparado para resolver problemas reales de análisis, modelado y automatización.
El código profesional no se escribe solo, se mantiene, se versiona y se comparte. Trabajarás Git y GitHub como sistemas de control de versiones, organización de proyectos, documentación, code review y metodologías colaborativas que aplican los equipos técnicos en empresas reales. La diferencia entre un script aislado y un proyecto escalable está exactamente aquí.
La estadística es la ciencia que está detrás de cada modelo. Revisarás los fundamentos de estadística descriptiva e inferencial, probabilidad, distribuciones, intervalos de confianza y pruebas de hipótesis, aplicándolos a casos prácticos de análisis de datos. Saldrás capaz de interpretar resultados con rigor, distinguir señal de ruido y justificar tus decisiones con base científica, no con intuición.
Un dato que no se entiende, no se usa. Aprenderás a explorar, limpiar y analizar grandes volúmenes de información con Pandas, y a visualizar resultados con librerías como Matplotlib, Seaborn y Plotly, además de herramientas profesionales de BI como Power BI. Saldrás capaz de transformar datos complejos en conclusiones claras y comunicarlas a perfiles técnicos y de negocio con el mismo nivel de impacto.
El núcleo técnico del máster. Trabajarás modelos supervisados (regresión, clasificación) y no supervisados (clustering, reducción de dimensionalidad), entrenamiento, validación cruzada, evaluación de métricas y selección de algoritmos con Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch. Saldrás capaz de elegir el modelo adecuado para cada problema predictivo y de justificar técnicamente por qué uno funciona mejor que otro en un contexto real de negocio.
La capa que está redefiniendo el oficio. Explorarás los fundamentos de la inteligencia artificial generativa, modelos de lenguaje (LLMs) como GPT y Claude, generación de imágenes y audio, ingeniería de prompts, RAG (Retrieval Augmented Generation) y construcción de aplicaciones con LangChain. Aprenderás a usar y adaptar estos modelos en procesos profesionales, productos digitales y soluciones internas que las empresas ya están integrando hoy.
Trabajar con grandes volúmenes de datos requiere arquitectura, no solo código. Conocerás los principios del Big Data, procesamiento distribuido, ingestión y modelado de datos, ecosistemas Lakehouse y entornos cloud como AWS y Azure. Saldrás capaz de entender cómo se diseña una infraestructura de datos moderna y de moverte en los entornos donde hoy se ejecutan los proyectos reales de Data Science.
Un modelo que no se despliega, no genera impacto. Aprenderás a llevar modelos de Machine Learning e IA del entorno de prueba al mundo real: pipelines de datos, contenedores, APIs con FastAPI, monitorización, control de versiones de modelos y despliegue en la nube. La diferencia entre un Data Scientist y un perfil de impacto en empresa está exactamente en este módulo.
El máster integra la preparación de cuatro certificaciones oficiales reconocidas por el mercado Data e IA:
Trabajarás laboratorios alineados con los dominios oficiales de cada examen y saldrás con credenciales que van directas a tu CV y a LinkedIn.
En el tramo final aplicarás todo lo aprendido en un proyecto integrador que reproduce un problema real de negocio con datos reales. Recorrerás las cuatro fases del ciclo profesional: Dato (recopilación, limpieza y estructuración), Modelo (entrenamiento y evaluación con Machine Learning o IA), Despliegue (puesta en un entorno funcional y presentable) e Impacto (qué decisión permite tomar). Defenderás el proyecto y saldrás con una solución que demuestra tu criterio técnico, lista para enseñar en procesos de selección reales.
Data Science cambia demasiado rápido como para aprenderlo de pura teoría. En Evolve aprendes con perfiles en activo que trabajan con datos, modelos, IA y negocio en entornos reales. No solo te enseñan herramientas. Te muestran cómo se piensa, se decide y se ejecuta para que los datos tengan impacto en una empresa.
El temario integra la preparación de cuatro certificaciones oficiales del ecosistema Data e IA. La PL-300 es transversal, común a todo el programa. Las otras tres se activan según la ruta de especialización elegida.
Microsoft Power BI Data Analyst · credencial transversal del máster.
Modelado semántico, DAX, visualización profesional y reporting con Power BI, el estándar de facto en analítica de negocio.
Microsoft Fabric Analytics Engineer · ruta Analytics & Business Intelligence.
Prepara para diseñar y desplegar soluciones analíticas end-to-end sobre Microsoft Fabric, la plataforma unificada de datos que las empresas están adoptando.
AWS Solutions Architect Associate · ruta Data Engineering & Cloud.
Servicios clave de AWS para almacenamiento, procesamiento y despliegue de arquitecturas de datos escalables. La certificación cloud más demandada del mercado.
Databricks Certified · ruta Modern Analytics & Lakehouse.
Delta Lake, Spark y arquitecturas Lakehouse sobre Databricks, la plataforma que unifica data warehouse y data lake en proyectos de producción.
En el tramo final del máster aplicarás todo lo aprendido en un proyecto integrador que reproduce las condiciones de un problema real de negocio. Construirás una solución de datos end-to-end: desde la obtención y estructuración del dato hasta el despliegue del modelo, integrando Inteligencia Artificial dentro del flujo.
Defenderás el proyecto ante tribunal y saldrás con una solución completa —análisis, modelo, despliegue e impacto de negocio— que pasa a formar parte de tu portfolio técnico para procesos de selección reales.
Obtención, limpieza y estructuración de la información que alimenta todo el proyecto.
Entrenamiento y evaluación de soluciones de Machine Learning o IA, eligiendo el algoritmo adecuado.
Puesta del modelo en un entorno funcional y presentable aplicando MLOps real.
Qué problema resuelve y qué decisión de negocio permite tomar. Defensa ante tribunal.
¿Tienes alguna duda?
No necesitas ser experto, pero sí interés técnico y compromiso. Antes de empezar tendrás acceso a un pre-work para reforzar bases de programación, lógica y análisis de datos.
El máster se imparte online en directo, con clases programadas de lunes a viernes y acompañamiento durante el recorrido.
Trabajarás programación con Python, estadística, análisis y visualización de datos, Machine Learning, IA generativa, MLOps, despliegue y proyecto final.
Puedes orientar tu trayectoria hacia roles como Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Developer, MLOps Engineer, BI Analyst o Data Strategist.
El enfoque Evolve combina práctica real, profesores en activo, conexión con empresas, comunidad profesional, orientación a empleabilidad y proyectos aplicados. Además, el programa cuenta con los recursos y la flexibilidad para evolucionar al mismo ritmo que el mercado: cada convocatoria incorpora los cambios técnicos y de IA que las empresas ya están aplicando.
Trabajarás con herramientas habituales en entornos de Data Science, análisis, visualización, Machine Learning, IA y despliegue. El objetivo no es solo usarlas, sino saber cuándo, por qué y para qué aplicarlas.
Sí. Desarrollarás un proyecto integrador donde aplicarás análisis, modelado, IA, despliegue y comunicación de resultados.
Evolve cuenta con comunidad, eventos, vacantes activas y relación con empresas que buscan perfiles tecnológicos preparados.
Sí, existen modelos de pago flexible para facilitar el acceso al programa.
Voces de Pernod Ricard y L'Oréal sobre cómo viven, aplican y comparten lo que aquí descubren.
La tecnología evoluciona rápido. Los datos también. Prepárate para aplicar Data Science e Inteligencia Artificial con criterio, práctica y conexión real con el mercado.
El sector busca dedicación y criterio técnico, no exige siempre venir de tech para empezar.
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