Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Es un programa eminentemente práctico, que brinda experiencias de aprendizaje aplicadas a la gestión y análisis de datos en entornos reales.
La combinación de cursos de programación, técnicas de visualización, aprendizaje automático, deep learning y modelos de lenguaje con conocimientos aplicados a casos reales proporcionan una formación integral y orientada a la práctica.
Las tecnologías emergentes como la IA generativa, el blockchain, la computación cuántica y la visión por computadora son esenciales para convertirse en un experto en ciencia de datos. Además, se aborda el aprendizaje automático vinculado a las decisiones de inversión financiera, así como el procesamiento del lenguaje natural.
Se trabajan bases de datos junto con técnicas de extracción, transformación y carga (ETL) y métodos de predicción basados en series temporales.
La protección de las personas frente al uso de datos y la IA, es otro de los pilares del programa académico, abordando aspectos clave como privacidad, protección de datos, ética y regulación de la inteligencia artificial.
Programa
El Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de CUNEF Universidad es una titulación oficial que consta de 60 créditos ECTS distribuidos de la siguiente manera:
- Asignaturas obligatorias: 42 créditos
- Prácticas Académicas Externas: 12 créditos
- Trabajo de fin de Máster (TFM): 6 créditos
| ASIGNATURA | ECTS | CUATRIMESTRE |
|---|---|---|
Fundamentos para el Análisis de Datos y la Inteligencia Artificial | 3 | 1º |
Herramientas de Programación para la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial | 6 | 1º |
Bases de Datos | 3 | 1º |
Aprendizaje Automático | 6 | 1º |
Técnicas de Visualización | 3 | 1º |
Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo | 3 | 1º |
Técnicas de Predicción: Series Temporales | 3 | 1º |
Extracción, Transformación y Carga | 3 | 1º |
Procesamiento del Lenguaje Natural e Inteligencia Artificial Generativa | 3 | 2º |
Ética y Regulación de la Inteligencia Artificial (1,5 ECTS) Privacidad y Protección de Datos (1,5 ECTS) | 3 | 2º |
Tecnologías Emergentes (3 ECTS): Aprendizaje Automático e Inversiones (3 ECTS) | 6 | 2º |
Prácticas Empresariales | 12 | 2º |
Trabajo Fin de Máster | 6 | 2º |
Intensificación en Finanzas: - Valoración Corporativa - Gestión Activa, Factor Investing e Inversiones Alternativas | Total ECTS: 6 3 3 | Cuatrimestre: 2º 2º |
Intensificación en Negocios: - Marketing Digital (3 ECTS) - Estrategia y Modelos de Negocio Digitales (3 ECTS) | Total ECTS: 6 3 3 | Cuatrimestre: 2º 2º |
Empleabilidad
CUNEF Universidad tiene una estrecha y activa relación con el entorno empresarial y profesional. El departamento de Carreras Profesionales gestiona activamente los programas de prácticas empresariales, las ofertas de empleo, así como la organización de seminarios y actividades complementarias, cuyo principal objetivo es dotar a los estudiantes de CUNEF Universidad de todas las herramientas y habilidades necesarias, así como de las mejores oportunidades posibles, para facilitar su incorporación al primer empleo y potenciar su futuro desarrollo profesional.
Calidad
El Sistema de Garantía de la Calidad (SGC) de CUNEF Universidad tiene como finalidad establecer un proceso sistemático para la gestión y mejora continua en todos los aspectos de los títulos oficiales que conforman su oferta formativa.
El SGC permite obtener información, cuantitativa y cualitativa, para adoptar decisiones referidas a la formación ofertada y a la gestión de la universidad favoreciendo la mejora continua. Este sistema integra distintos mecanismos y procedimientos, relativos tanto a la recogida y análisis de la información sobre diferentes aspectos de la implantación del plan de estudios, como al modo en que se utilizará esta información para el seguimiento, revisión y la toma de decisiones.
La estructura del SGC y la definición de los procedimientos que rigen su funcionamiento responden a lo establecido en el Real Decreto 822/2021 por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de su calidad, así como a lo indicado en los Criterios y Directrices para el Aseguramiento de la Calidad en el Espacio Europeo de Educación Superior (European Standards and Guidelines for Quality Assurance of Higher Education, ESG), aprobados en mayo de 2015.
Acceso al Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT):
La Fundación para el Conocimiento Madri+d evalúa la calidad del Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial / Master in Data Science and Artificial Intelligence
El Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial / Master in Data Science and Artificial Intelligence está participando en el proceso de Renovación de la Acreditación llevado a cabo por la Fundación para el Conocimiento Madri+d.
CUNEF Universidad presentó ante la Fundación el informe de autoevaluación del título el pasado 22 de septiembre de 2026 y recibirá la visita del panel de expertos asignado por la agencia evaluadora los días 2 y 3 de diciembre de 2026.
El informe de autoevaluación supone un análisis del grado de cumplimiento de los estándares de calidad establecidos por la agencia, en línea con el marco normativo y cultural nacional y europeo en materia de calidad.
La visita de renovación de la acreditación consiste en una reunión con los responsables académicos del título, representantes de los estudiantes, de los egresados, del personal académico y empleadores.
Dado que el número de participantes en estas audiencias es limitado, la Fundación para el Conocimiento Madri+d habilita un mecanismo de “Audiencia abierta” para que cualquier persona interesada con vinculación con el título (PDI, estudiantes, PTGAS, etc.) pueda trasladar al panel su opinión sobre cualquier aspecto relacionado con el título evaluado, mediante la cumplimentación de un formulario.
A continuación, se detalla cómo acceder a esta información:
- A través del siguiente enlace se puede acceder al Informe de Autoevaluación del Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial / Master in Data Science and Artificial Intelligence.
- A través del siguiente enlace se puede acceder al Formulario de Audiencia Abierta, mediante el cual cualquier persona interesada puede emitir su opinión sobre cualquier aspecto relacionado con el título oficial que está siendo objeto de evaluación para renovar su acreditación.
Las opiniones recabadas serán puestas a disposición de los miembros del panel de expertos que realiza la evaluación para la Renovación de la Acreditación de cada título.
Información adicional:
Página web de la Fundación para el Conocimiento Madri+d.
Para conocer los detalles del proceso se puede consultar la Guía de Evaluación para la Renovación de la Acreditación de la Fundación para el Conocimiento Madri+d.