Una mirada técnica al Máster en Inteligencia Artificial y Data Science

La Inteligencia Artificial (IA) es mucho más que una palabra de moda: es un campo técnico en rápida evolución que impulsa innovaciones en sectores tan variados como salud, banca, energía o transporte. Para formarte en este ámbito y buscar qué máster en IA elegir en 2025, no basta con una visión generalista: necesitas una preparación sólida en matemáticas aplicadas, programación, modelado de datos y arquitecturas modernas de IA.

Este programa, dirigido por Unai Obieta, destaca como una de las opciones más completa y técnicamente rigurosas.

Un máster en IA con base científica y técnica real

Desde el primer módulo, el programa aborda los fundamentos esenciales que permiten comprender y desarrollar soluciones con IA. Algunos pilares técnicos:

Programación en Python (estructuras de datos, funciones, clases, manejo de errores, librerías: NumPy, Pandas, Matplotlib).
Fundamentos matemáticos: álgebra lineal, cálculo, estadística aplicada a modelos predictivos.
Modelado de datos con SQL y NoSQL (ej. MongoDB).
Diseño de procesos ETL/ELT y automatización con herramientas como Apache Airflow y dbt.

Aprendizaje automático y redes neuronales

A nivel de machine learning, el máster abarca desde algoritmos clásicos hasta deep learning:

Regresión, clasificación, clustering, reducción de dimensionalidad (PCA, t-SNE).
Técnicas de optimización: descenso por gradiente, regularización, validación cruzada.
Redes neuronales con TensorFlow y PyTorch.
Introducción a la inteligencia artificial generativa (GANs, diffusion models, transformers, LLMs como GPT).

Visualización y storytelling de datos

Los datos no solo deben analizarse, también deben comunicarse. Por eso, se trabaja con:

Power BI y Tableau para crear dashboards interactivos.
Storytelling de datos orientado a negocio.
Interpretabilidad de modelos con SHAP y LIME.

Infraestructura y despliegue en cloud

Aprenderás a trabajar con entornos reales de producción:

Contenerización con Docker y orquestación con Kubernetes.
Plataformas cloud: Azure y AWS.
MLflow para gestionar experimentos y modelos.
Entrenamiento distribuido en clusters Spark usando Databricks.

Capstone project y casos reales

El máster en IA culmina con un proyecto final donde se aplica todo lo aprendido. Algunos ejemplos:

Predicción de churn para una telco.
Clasificación de imágenes médicas.
Sistema de recomendación personalizado.
Uso de IA generativa para contenidos creativos.

Cada proyecto es evaluado por expertos técnicos y de negocio, en un entorno colaborativo y ágil (Scrum).

Certificación Databricks Certified Data Engineer Associate

Una de las grandes ventajas del máster en IA es que incluye la certificación oficial Databricks Certified Data Engineer Associate, una de las credenciales más valoradas actualmente en el ecosistema de big data e ingeniería de datos. Esta certificación acredita tus competencias para diseñar, construir, optimizar y gestionar canalizaciones de datos (data pipelines) en la plataforma de Databricks, utilizando Apache Spark.

A lo largo del máster en IA, los alumnos trabajan directamente con Databricks Notebooks, tareas de transformación y carga de datos, optimización de rendimiento con Delta Lake, y estrategias de ingestión en entornos distribuidos. Gracias a esta formación práctica, los alumnos no solo adquieren el conocimiento técnico, sino que salen del máster preparados para superar el examen oficial y aplicar estos conocimientos en entornos de producción reales.

Numerosas empresas líderes a nivel mundial utilizan Databricks para potenciar sus capacidades en análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. A continuación, se presentan algunos ejemplos destacados:

PwC: Firma global de servicios profesionales que emplea Databricks para mejorar sus soluciones de análisis de datos.
Avanade: Consultora de TI que utiliza Databricks en sus servicios de análisis y transformación digital.
Thermo Fisher Scientific: Empresa de biotecnología que aprovecha Databricks para procesar y analizar grandes volúmenes de datos científicos.
KPMG: Firma de servicios profesionales que integra Databricks en sus soluciones de análisis financiero y auditoría.
Atlassian: Empresa de desarrollo de software que utiliza Databricks para mejorar sus capacidades de análisis de datos internos.
PepsiCo: Multinacional de alimentos y bebidas que emplea Databricks para optimizar su cadena de suministro y análisis de mercado.
Deloitte: Firma de consultoría que integra Databricks en sus servicios de análisis y transformación digital.
Cognizant Technology Solutions: Empresa de servicios de TI que utiliza Databricks para ofrecer soluciones de análisis avanzadas a sus clientes.
Santander: Banco español que emplea Databricks para mejorar sus capacidades de análisis de datos y servicios financieros.
HSBC: Banco global que utiliza Databricks para potenciar sus operaciones de análisis de riesgos y cumplimiento normativo.

Estas organizaciones representan una muestra del amplio espectro de sectores que confían en Databricks para impulsar sus estrategias basadas en datos.