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Online con clases en directo

Maestría Oficial en Data Science & Business Analytics

Marzo 202516 meses

2 Sesiones semanales de clases en directo

Te preparamos para certificarte en:

Microsoft Certified FundamentalsIT Specialist Data AnalyticsCommunication Skills fot BusinessPMI Project Management Ready
UMECITTítulo oficial en Panamá, Colombia y Ecuador por la Universidad Metropolitana de Educación, Ciencia y Tecnología (UMECIT).
UMECIT
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UMECIT
Título oficial en México por la Secretaría de Educación Pública (SEP).

Plan de estudios

Prework

Este Prework permite introducir conceptos en los que el programa profundizará, haciendo que el alumno se sienta cómodo desde el primer día y consiguiendo que todo el grupo tenga un nivel parejo, lo que permite avanzar más y mejor, así como mejorar la cooperación entre todos los integrantes.

  1. Funcionamiento básico de un ordenador: Conceptos como hardware y software, CPU, memoria, dispositivos de almacenamiento, sistemas operativos y redes.
  2. Introducción a los lenguajes de programación: Explicar qué es un lenguaje de programación, para qué sirve y los tipos de lenguajes (compilados e interpretados).Dar una visión general de los lenguajes más utilizados en la actualidad, y por qué se usan.
  3. Conceptos fundamentales de programación: Hablar de elementos como variables, tipos de datos, operaciones, estructuras de control de flujo (if/else, bucles) y funciones.Enseñar cómo descomponer un problema complejo en subproblemas más pequeños y manejables.Contarlo todo de forma muy básica para evitar meterse en el módulo de Fundamentos de Programación (ya con python).
  4. Herramientas de desarrollo y buenas prácticasIntroducir el uso de un IDE, como PyCharm o VSCode, así como los notebooks. Hablar sobre el control de versiones con Git.Mencionar buenas prácticas de programación, como la importancia de comentar el código y seguir convenciones de estilo (pythonic code).
  5. Introducción a las estructuras de datos: Presentar conceptos como arrays, listas, conjuntos, diccionarios/mapas y árboles.Enfocarlo no dentro de un lenguaje de programación específico, más a nivel de pseudocódigo también. El objetivo es que los estudiantes comprendan qué son, para qué se utilizan y cuándo podría ser apropiado utilizar una estructura de datos sobre otra.
  6. Conceptos fundamentales de bases de datos: Explicar qué es una base de datos, para qué se utiliza y qué tipos existen (por ejemplo, bases de datos relacionales y no relacionales).Introducir conceptos clave como tabla, registro, campo, clave primaria y relaciones entre tablas.
Las herramientas del científico de datos

50h.

Revisión de los conceptos claves de programación necesarios para abordar el tratamiento y aprovechamiento de los datos mediante código. Introducción al lenguaje de programación R y amplia presentación de las capacidades que ofrece Python.

  1. Fundamentos de Python y librerías para ciencia de datos: Numpy, Pandas
  2. Python intermedio y avanzado
  3. Procesamiento de datos y visualización con Python
Inteligencia de negocio y visualización

80h.

En este módulo aprenderemos qué son las bases de datos y los principales tipos que existen. Entraremos en el mundo del modelado de las bases de datos relacionales y aprenderemos a programar en SQL. Ademas, estudiaremos qué son los procesos ETL y cómo se diseñan e implementan.

  • Diseño de base de datos
  • Estándar SQL I
  • Estándar SQL II
  • El almacén de datos / Datawarehouse y Herramientas y procesos de extracción, transformación y carga ETL"
La ciencia de datos. Técnica de análisis, minería y visualización

80h.

En esta asignatura repasaremos el ciclo de vida del dato y cómo afecta en el proceso a de análisis de los datos. Además, nos introduciremos en el mundo de la visualización de datos, dónde aprendemos a diseñar dashboards en PowerBI.

  1. Ciclo de vida y calidad del dato
  2. Preparación y pre proceso de datos
  3. Herramientas y técnicas de visualización I
  4. Herramientas y técnicas de visualización II
Impacto y valor del Big Data

80h.

Este módulo tiene como finalidad conocer el análisis big data como herramienta para abordar temas sustantivos y preguntas de investigación. Aprenderás qué se entiende por big data, su evolución en el contexto histórico, entender las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y compararlo con la inteligencia de negocio tradicional.

  1. Introducción al mundo del Big Data
  2. Inteligencia de Negocio vs. Big Data
  3. Tecnologías Big Data
  4. Valor del dato y aplicaciones por sectores
Tecnología y herramientas Big Data

80h.

Conocer y utilizar las herramientas que componen el ecosistema para el manejo de gran cantidad de datos. Entre estos, está Spark, Hadoop o las BBDD NoSQL.

  1. HADOOP y su ecosistema
  2. SPARK
  3. Bases de datos NOSQL
  4. Plataformas CLOUD
Estadística para el científico de datos

80h.

En este módulo aprenderás los fundamentos de Programación en R, un lenguaje de programación para estadística. En paralelo, se introducirán los principales conceptos estadísticos que son esenciales para el análisis de datos.

  1. Introducción a la estadística
  2. Probabilidad y muestreo
  3. Inferencia y regresión lineal
  4. Diseño de experimentos
Aprendizaje automático

64h.

Aprender los conceptos y algoritmos fundamentales en una de las piezas angulares de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, el denominado “aprendizaje automático”.

  1. Herramientas para machine learning y técnicas y aplicaciones del aprendizaje supervisado
  2. Técnicas y aplicaciones del aprendizaje no supervisado
  3. Modalidades y técnicas de deep learning
  4. Soluciones en la nube para machine learning
Investigación dirigida I

64h.

La asignatura de Investigación Dirigida I tiene como propósito mostrar al estudiante que lainvestigación es un proceso sistemático y ordenado dirigido a gestionar el conocimiento. Por lo tanto, en todo profeso de formación académica se hace necesario el desarrollo de un trabajo de investigación orientado a las necesidades del contexto que demuestre las competencias en investigación del estudiante.

  1. La pregunta de investigación
  2. La justificación de la investigación
  3. La formulación de objetivos de investigación
  4. La delimitación contextual y temporal de la investigación
Inteligencia artificial para la empresa

80h.

Comprender el concepto de inteligencia artificial, su significado y el tipo de problemas que puede resolver. Identificar las técnicas para la toma de decisiones (sistemas expertos y aprendizaje supervisado), así como sus aplicaciones. Analizar el aprendizaje por refuerzo, su ciclo de vida, sus componentes más importantes y el tipo de problemas que resuelve...

Inteligencia artificial y aplicaciones para la toma de decisiones. Aprendizaje por refuerzo y aplicaciones. Técnica y aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural NLP. Sistema de recomendaciones y aplicaciones.

Big Data en la empresa

80h.

Analizar el concepto de transformación digital desde el punto de vista de las tecnoogías que la impulsan poniendo especial interés en las siguientes tendencias: Big data, inteligencia Artificial, Blockchain, Internet de las Cosas, Industria 4,0 y Ciudades Inteligentes.

La transformación digital. Blockchain. Internet of Thinngs. Industria 4,0 y Ciudades Inteligentes

Aplicaciones por sectores. Masterclass, estudio de casos y talleres prácticos

80h.

Entender cómo la analitica se aplica a escenarios concretos y espefícicos. Conocer métodos analíticos especializados que pueden aplicarse a datos de distinta naturaleza

Analítica escalable. Análisis de redes sociales e Internet de las Cosas. Análisis del área financiera y servicio al cliente. Análisis de técnicas de recuperación de la información.

Investigación dirigida II

64h.

  • Reconocer los tipos de investigación según el conocimiento generado
  • Estudiar los diseños de investigación
  • Estudiar las técnicas e instrumentos de recolección de los datos en el proceso de investigación
  • Estudiar los criterios que caracterizan las unidades de estudio, población
  • Construir los instrumentos de recolección de datos
  • Aplicar las pruebas de validez y confiabilidad al (los) instrumento (s) de recolección de datos
  • Recoger los datos según los criterios definidos en el estudio.
  • Conocer el proceso de análisis de los datos y sus fases
  • Identificar las técnicas de análisis a utilizar según los códigos de los datos (códigos verbales o numéricos)"

Técnicas de recolección de datos. Instrumentos de recolección de datos. La población o unidades de estudio de la investigación. Procedimiento de validez y confiabilidad de los instrumentos. Análisis de datos. Técnicas de análisis.

Trabajo de grado

192h.

La presentación del documento escrito y la generación de productos científicos que emerjan de la experiencia investigativa es un aspecto fundamental en un nivel de maestría. En esta asignatura el estudiante organiza la presentación del informe escrito.

Introducción. Aspectos formales para la presentación del trabajo de grado. Procedimientos institucionales. Sustentación. Divulgación.

* El programa académico puede estar sujeto a cambios en función de la diferente variedad en la demanda de skills dominantes del mercado. Nuestro objetivo es tu empleabilidad.

Storytelling como recurso pedagógico

Una experiencia de aprendizaje única

¿Alguna vez te imaginaste formando parte de los grandes de la industria tecnológica? ¿Quieres convertirte en un experto en análisis de datos capaz de resolver problemas complejos y tomar decisiones estratégicas basadas en datos? Con este máster, podrás vivir una experiencia educativa inmersiva y adentrarte en el apasionante mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial.

A través de un enfoque práctico y basado en el storytelling, nuestro programa te permitirá poner a prueba los conocimientos adquiridos en un entorno profesional simulado.

Nos rodeamos de los mejores

Ana Patricia García

Ana Patricia García

Master’s in Data Science Director | IT Internal Control Officer

Emilio Caba Batuecas

Emilio Caba Batuecas

Senior Software Engineer

Layla Scheli

Layla Scheli

Analista de BI, Big Data y Data Science

León Beleña Lamor

León Beleña Lamor

PhD Inteligencia Artificial & Associate Professor

Pablo Hidalgo García

Pablo Hidalgo García

Freelance Data Scientist y Profesor

Paul Kuhle

Paul Kuhle

Software Engineer

Víctor Manuel Tenorio Gómez

Víctor Manuel Tenorio Gómez

Estudiante investigador de doctorado

Preparación para certificaciones

Con este programa adquirirás las competencias necesarias para trabajar en un entorno profesional. Para que puedas demostrarlo, IMMUNE te ofrece estas certificaciones oficiales de manera gratuita:

Microsoft Certified FundamentalsIT Specialist Data AnalyticsCommunication Skills fot BusinessPMI Project Management Ready
ElizaSalidas profesionales

Data Scientist | Data Analyst | Data Engineer | Experto en visualización de datos | Experto en arquitecturas de almacenamiento y procesamiento de datos | Experto en machine learning | Experto en inteligencia de negocio | Chief Data Officer (CDO) | Business Analytics | Business Intelligence


Microsoft Azure

Microsoft Certified

DP-900 Azure Data Fundamentals

Pearson

IT Specialist

Data Analytics

Communication Skills for Business

PMI Project Management Ready™

IMMUNE

IMMUNE Technology Institute

Máster en Data Science

Información académica

Especialízate en la ciencia de datos desde cero y domínalo: las competencias non-tech, código, ciencias de datos, Inteligencia Artificial y Machine learning, haz upskilling de manera escalable con un programa innovador y una metodología de aprendizaje online y colaborativa.

Objetivos
  • Lenguajes de programación: Python, R, y SQL.
  • Extraer, procesar y analizar datos para la toma de decisiones utilizando técnicas y herramientas actuales.
  • Gestionar proyectos basados en ciencia de datos y big data. Impulsar iniciativas de analítica avanzada desde diferentes áreas del negocio.
  • Adquirir una visión integral y transversal de soluciones Big Data y Cloud.
  • Generar informes, cuadros de mando y representaciones visuales de datos.
  • Anticipar y detectar patrones, tendencias y causas con analítica predictiva y Machine Learning.
  • Dominar la aplicación estratégica de Data Science en áreas como marketing, CRM, banca y finanzas, operaciones, RRHH, e IoT entre otras.
Career Readiness

Ofrecemos a nuestros alumnos una formación integral que les prepara para el mercado laboral. A través de un itinerario personalizado, les ayudamos a desarrollar sus competencias profesionales, a establecer relaciones con empresas y a superar los procesos de selección.

Una formación alternativa

En todos nuestros contenidos incluimos un porcentaje de Human Sciences para relacionar la tecnología con las soft skills.

Metodología Learning By Doing

Se centra en la aplicación práctica de conocimientos y habilidades para fomentar un aprendizaje significativo y duradero.

En UMECIT Afianza tu Conocimiento ProfesionalUmecit
Requisitos de Ingreso

Todos los aspirantes deben presentar la siguiente documentación debidamente escaneada de su original y enviados al promotor para ser alojados en la plataforma respectiva:

  • Diploma de licenciatura o su equivalente créditos o notas de licenciatura o su equivalente.
  • De ser extranjero los documentos antes enunciados deberán estar apostillados por el Ministerio de Relaciones Exteriores de su respectivo país.
  • En el caso de que el país no tenga consulado, deberá realizar trámite ante las autoridades oficiales que lo validen.
  • Documento de identidad (pasaporte en caso de extranjeros residentes en Panamá).
  • Una foto actual, tamaño carnet
  • Diligenciar el formulario de admisión en formato electrónico con el promotor.

Nota: Los estudiantes matriculados en modalidad virtual cuya nacionalidad sea diferente a la panameña, deben presentar una copia de su documento de identidad personal del país de origen. En caso de ser estudiante extranjero estos documentos deben ser aportados con sello de apostilla o legalización por vía diplomática y su traducción en idioma castellano.

Requisitos de Permanencia

La permanencia en la Universidad dependerá de la motivación, capacidad y visión del estudiante para obtener el título elegido.

Dado el perfil del modelo educativo curricular “CIBERHUMANISTA” de la universidad, el estudiante debe:

  • Estudiar en equipo e individualmente.
  • Desarrollar habilidades de investigación partiendo del aprendizaje por descubrimiento.
  • Profundizar en los conocimientos disciplinares que resulten de su interés.
  • Respetar y cumplir los reglamentos establecidos por los estatutos que regulan las relaciones entre la Universidad y los estudiantes.
  • Estar al día con sus Asistir al menos al 80% de los encuentros en la modalidad semi presencial.
  • Para los estudios bajo la modalidad virtual la asistencia se regula mediante la interacción constante en todas las actividades planificadas en plataforma, incluyendo encuentros sincrónicos, asincrónicos, así como el desarrollo del trabajo autónomo del estudiante.
  • En caso de ausencia prolongada presentar debidamente la argumentación justificada.
  • Todos los estudiantes de los programas de Especialización deberán tener conocimientos básicos de informática.

Índice: Mantener un índice mínimo acumulativo de 2 en una escala de 1 a 3.

Nota: Aprobar cada asignatura con una nota mínima de 81 en una escala de 1 a 100 lo cual equivale al literal B.

Requisitos de Graduación

Para la obtención del Título de Especialista se requiere:

  • Índice: Mantener un índice académico acumulativo no inferior a dos (2.00) de una escala de tres (3.00).
  • Presentar examen de certificación de una segunda lengua reconocida por la UNESCO, de conformidad con la normatividad interna.
  • Cursar y aprobar todas las materias del plan de estudios con una calificación mínima de 81 puntos equivalente a una B.
  • Realizar una pasantía de 80 horas y presentar un informe final con estudio de casos. Debe estará alineado a la última asignatura de la especialización: Investigación I: Planificación, Seguimiento y Evaluación de Proyectos.
  • Estar a paz y salvo con la institución (financiero, académico y biblioteca).

Para la obtención del título de Magister se requiere:

  • Mantener un índice académico acumulativo no inferior a dos (2.00) de una escala de tres (3.00).
  • Segundo idioma reconocido por la UNESCO
  • Cursar y aprobar todas las materias del plan de estudios con una calificación mínima de 81 puntos equivalente a una B.
  • Presentar examen de certificación de una segunda lengua reconocida por la UNESCO, de conformidad con la normatividad interna.
  • Trabajo final (Grado)

Para la obtención del Título de Magíster se requiere:

  • Trabajo final (Grado)
  • Elaborar, sustentar y aprobar el trabajo de grado.
  • Alinear a Investigación-acción: Desarrollo del trabajo de grado.
  • Cursar y aprobar todos los contenidos académicos del programa matriculado.
  • Estar a paz y salvo con la institución (financiero, académico y biblioteca).
Perfil del Egresado

Conocer

  • Recibe el entendimiento de los datos, su importancia, su uso, su interpretación y la forma de sacar valor de las mismas.
  • Averigua sobre las principales herramientas en ciencia de datos que permita que la empresa u institución pueda ser beneficiada con la cantidad de datos que recopila.
  • Logra saber cómo se utilizan los paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
  • Entiende que es big data, las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y conocer la evolución del big data en su contexto histórico.
  • Comprende el concepto de “ciencia de datos”, su relación con otras disciplinas, sus métodos y su aplicación práctica.
  • Domina las técnicas de procesamiento de los datos y entender su relevancia, tanto en la mejora de la calidad de los datos como en el incremento de su utilidad para los modelos, algoritmos, consolidaciones, visualizaciones y demás elementos que se requieran.
  • Sabe sobre los principios y beneficios de la inteligencia de negocio.
  • Identifica una solución completa de big data en un ecosistema de Hadoop y practicarlo sobre una máquina virtual.
  • Comprende que las técnicas que permiten extraer el conocimiento de la población a partir de la muestra que sea el más evidente para la aproximación a la realidad de la población cuanto más representativa sea la muestra de esta.
  • Aprende sobre el aprendizaje automático y la forma en que puede ayudar al negocio; así como entender sobre los principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático y el momento en que se debe aplicar cada tipo.
  • Conoce y comprende la inteligencia artificial, su significado y el tipo de problemas que puede resolver; las técnicas para la toma de decisiones (sistemas expertos y aprendizaje supervisado), así como sus aplicaciones.

Hacer

  • Interpreta la información que puede extraerse de los datos y saber qué preguntas pueden plantearse resolver ante los datos, es ser conocedores del dominio que presenten los datos.
  • Utiliza las principales herramientas de la ciencia de datos para poder presentar los datos con precisión y valor a los mismos.
  • Instala y utiliza paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
  • Aplica los principales elementos fundamentales de programación, tanto para Python como para R.
  • Desarrolla el modelo de la empresa data-driven y cómo esta se articula alrededor de la explotación de su plataforma de datos; al caracterizar los nuevos perfiles que surgen en la empresa como consecuencia de la adopción de una estrategia basada en la explotación de datos.
  • Formula un proyecto de ciencia de datos a partir del establecimiento del problema a resolver, incluyendo las distintas etapas, el tipo de herramientas a utilizar, los perfiles profesionales que es necesario involucrar, el tipo de obstáculos que pudieran surgir y las formas de sortearlos.
  • Realiza visualizaciones efectivas de información y transmitir el mensaje apropiado.
  • Resuelve una solución de procesamiento de datos con Spark en un entorno con notebooks.
  • Analiza e interpreta los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias.
  • Utiliza otras herramientas y servicios de empresas que están listos para apoyar en los proyectos propios.
  • Logra procesar el lenguaje natural, qué tipos de problemas resuelve y sus aplicaciones.

Ser

  • Analiza situaciones en forma crítica y propone soluciones viables con objetividad y realismo.
  • Elabora una visión global y totalizadora de las complejas relaciones socio-laborales que surgen en los distintos modos de producción históricamente desarrollados y vigentes.
  • Perfecciona las bases teóricas de la especialidad y de orientarla en la mejor dirección posible.

Vivir

  • Siente la dinámica del manejo de los datos y los transforma en información apoyándose en la fuerza laboral especialista.
  • Entiende la trascendencia de los recursos humanos dentro del desarrollo de una empresa.
  • Contribuye a la construcción de tejido social desde el manejo del talento humano de la empresa

Emprender

  • Presenta propuestas para la optimización de los recursos informáticos.
  • Genera modelos de análisis y optimización de los datos en una empresa.
  • Capacidad para generar nuevas empresas con evaluación de factibilidad de los datos y la forma en crear valor a partir de ellas.
En SEP Afianza tu Conocimiento Profesional
Umecit
+
Umecit
Requisitos de Ingreso
  1. Acta de nacimiento
  2. Identificación Oficial de mayoría de edad (según país)
  3. Anterior certificado de Educación Superior (En el caso de la Maestría en México es la "Licenciatura")
  4. Foto para el título en miñón b/n (puede pedirse después, ya que solo es para el título electrónico nacional)
  5. CURP (o similar)
Test de admisión

Este cuestionario nos permitirá conocer a fondo tu perfil y asegurarnos de que este curso se adapte perfectamente a tu nivel de conocimiento y a tus expectativas garantizando que saques el máximo partido a nuestro programa.

¿Por qué debes realizar el test?
  • Para evaluar tus conocimientos previos.
  • Para asegurarnos de que este curso sea para ti.
  • Para ofrecerte una experiencia de aprendizaje personalizada y única.
¿Cómo funciona?

El test es completamente en línea, sin necesidad de preparación previa y no te llevará más de 25 minutos.

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Testimonios

Financiación

Financiación IMMUNE

Pago al contado

Si realizas el pago en una sola cuota te beneficiarás de un 10% de descuento.

9 / 16 Cuotas sin intereses

En 9 cuotas si es presencial y en 16 si el tipo de máster es online.

Financiación externa

Sequra

Sequra

Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Quotanda

Quotanda

Te permite pagar a plazos, aunque estés desempleado y no dispongas de un aval.

Fundae

Fundae

Bonifica tu formación con la Fundación Estatal para la formación en el empleo. Dirigido a trabajadores en activo que quieren financiar su programa a través de formación bonificada.

FAQs
Este programa es para ti

Quieres level up

Quieres quedarte en tu área o sector, pero sientes la inquietud de seguir aprendiendo y explorar nuevos retos. Es hora de darle un empujón a tu perfil profesional y alinearlo con las tendencias tecnológicas.

Estás terminando tu carrera, y quieres upgrade en tech

Nos encanta tu perfil porque te atreves. Y el mundo profesional es de los valientes. Si eres emprendedor, o freelance, este programa te ayudará a llevar tus proyectos profesionales al próximo nivel.

Quieres darle una vuelta a tu vida profesional

Si quieres redirigir tu carrera, y entrar pisando fuerte al ámbito tecnológico, el programa te ayudará a especializarte, y completar tu perfil profesional.

Eres emprendedor o freelance

Este programa te pondrá en el punto de mira, porque la tecnología es el motor de la innovación y la clave para mantenerse competitivo en un mercado en constante evolución.

¿Están incluidas las herramientas dentro del coste del programa?

Las herramientas que se utilizan a lo largo del programa tienen licencia de uso gratuito, en algunos casos porque utilizamos licencias educativas y en otros porque se trata de software libre.

¿Existe un servicio de empleo y orientación profesional?

Sí, disponemos de un área de empleabilidad que a través de nuestro programa Talent Hub se encarga de potenciar el acceso al mercado laboral de nuestros alumnos. Dentro de los servicios que ofrecemos encontrarás, recursos para tu búsqueda y preparación de entrevistas, test de inglés, revisión de currículum y/o Linkedin, preparación de entrevistas y elevator pitch, y acceso a nuestra exclusiva bolsa de prácticas y empleo.

¿Qué características tiene que tener mi ordenador?

Es necesario que tengas acceso a un ordenador portátil que cuente con cámara, micrófono y con unos requisitos mínimos de 8 gigas de memoria RAM y procesador i5.

¿Qué es el Capstone?

Es el proyecto final donde se debe aplicar y consolidar todo lo aprendido en el programa. La presentación final de este proyecto se realiza ante un tribunal compuesto por profesionales de empresas del sector y constituye una oportunidad única para que el alumno demuestre sus conocimientos ante potenciales empleadores y realice networking.

¿Se puede hacer online?

Sí, el programa tiene formato online con clases en directo. Así, estarás en contacto directo y bajo supervisión de los profesores, lo que te permitirá seguir las clases e interactuar de forma ágil y natural.

¿Qué título o acreditación se entrega al terminar?

Una vez finalices y superes el programa recibirás un diploma emitido por IMMUNE Technology Institute en formato digital verificable mediante tecnología blockchain.

¿Tenéis becas?

Sí, disponemos de becas o ayudas al estudio así como métodos de financiación en función del perfil de los alumnos. Consulta nuestras opciones de becas y financiación.

Proceso de admisión

Nuestros alumnos se caracterizan por su pasión por la tecnologíaEl proceso de admisión se centra en quién eres, cómo piensas, qué has logrado y compartir tus metas.

El objetivo es conocerte mejor, identificar aquello que te hace único y asegurarnos que el modelo educativo de IMMUNE encaja con tu perfil.

1. Solicitud de admisión
2. Entrevista personal
3. Comisión académica
4. Matrícula
Solicitar informaciónPlan de estudiosCertificacionesInformación académicaFinanciaciónFAQs
Nuestro campus

Un Tech Hub innovador y vibrante

No somos convencionales, nuestro campus todavía menos.
Diseñado para replicar un ecosistema de startups y empresas tech, hemos creado un oasis de Silicon Valley en el corazón de Madrid. Ven a comprobarlo.

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+2000m²
Paseo de la Castellana, 89
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