«Cada vez que tenemos que ir a Tajamar te aseguro que el equipo está entusiasmado, es fantástico ver lo fácil que nos ponéis las cosas y lo inmejorable del ambiente.»
Máster Big Data & Inteligencia Artificial «in collaboration with Microsoft®»
Máster presencial gratuito, 100% becado por la Fundación Alfonso Martín Escudero, realizado en colaboración con Microsoft.
Exámenes de certificación oficial incluidos.
- Duración: 951,50 horas
- Fecha de inicio: septiembre de 2026 | Fecha finalización: junio de 2027
- Horario: lunes a viernes, de 09:00 a 14:30 h.
- Modalidad: presencial (Tajamar, Madrid, España)
- Importe: gratuito, becado 100% por la Fundación Alfonso Martín Escudero -becas Turing-. Exámenes de certificación oficial incluidos
- Número de plazas: 20
- Dirigido a: jóvenes con conocimientos informáticos en programación que quieran especializarse en desarrollo de Inteligencia Artificial
- Requisitos: estar en situación de desempleo o con empleo precario (15 horas semanales o menos); no poseer titulación universitaria homologada en España; disponer de permiso de trabajo en España; prioridad de acceso a personas menores de 40 años
- Plazo de solicitud máster becado: convocatoria 2026-2027 pendiente de aprobación
Resumen del contenido
El objetivo es formar al alumnado para que pueda dar soluciones rápidas a problemas empresariales.
El alumnado conocerá, aplicará e implantará servicios (algoritmos) predefinidos para entender los datos
Los servicios de Inteligencia Artificial a usar se alterarán mínimamente bien a través de la lA Generativa o directamente en la IA Tradicional (Tecnología Microsoft)
Los alumnos se podrán incorporar al mundo laboral de las nuevas tecnologías en calidad de Profesional Junior
Muy orientado a la empleabilidad, se irá a un perfil mixto entre Data Engineer y Data Scientist, al que llamaremos Data Valuing Engineer
- Fundamentos de IA y Big Data (DP-900)
- Matemáticas para IA
- Administración de bases de datos en la nube (DP-300)
- Inteligencia Artificial Tradicional y Generativa (DP100, AI-102)
- Desarrollo y aplicación de IA en entornos reales
- Exámenes de certificación oficial de Microsoft: DP-900 DP 300 , DP-100 y AI-102
Máster 100% becado
La Fundación Alfonso Martín Escudero (www.fundame.org) concede 20 becas -becas Turing-, por un importe de 8.000 euros/Beca, para la realización del Máster encaminado a adquirir y desarrollar los conocimientos y competencias inherentes al perfil profesional de ingeniero/a de “Inteligencia Artificial” y, como consecuencia, obtener las certificaciones oficiales de Microsoft Azure Data Engineer Associate, Microsoft Azure Data Scientist Associate y Azure AI Engineer Associate.
Máster gratuito, 100% becado. Estas becas cubren la totalidad de los costes académicos. Todos los alumn@s tienen el Máster becado. Además, Tajamar cubre los derechos de los exámenes de Microsoft (valorados en 600 euros).
Dirigido a
- Jóvenes con conocimientos informáticos en programación orientada a objetos que quieran especializarse en el desarrollo de Inteligencia Artificial, tanto generativa, como tradicional.
- Valorable: tener Ciclo Formativo de Grado Superior en informática + conocimientos de Business Intelligence y Big Data.
Beneficios de la certificación
Certificación = Empleabilidad para los Estudiantes.
El número de empleos en la industria de la computación en la nube está creciendo tan rápidamente que no hay profesionales cualificados para cubrir los puestos de trabajo disponibles. Obtener la certificación es parte de la solución.
Contratación: El 86% de los gerentes de contratación indican: las certificaciones TI son una prioridad alta o media durante el proceso de evaluación de candidatos. Ocho de cada diez directores de Recursos Humanos verifican la certificación entre los candidatos al puesto de trabajo. El 99% de los responsables de RRHH consideran la certificación como parte de sus criterios de contratación.
Progreso: En una encuesta a 700 profesionales de TI, el 60 por ciento dijo que la certificación le condujo a un nuevo empleo.
Comparativa de skills entre los perfiles típicos
| Características | Data Engineer | Data Scientist | Data Valuing Engineer |
|---|---|---|---|
| Responsabilidades | Gestionar infraestructuras o plataforma, ETL, pipelines de datos, calidad de datos, generar el Data Lake | Exploración y limpieza de datos, modelado estadístico, interpretación de resultados. Desarrollo de modelos de machine learning, pruebas de concepto de IA, aplicación de algoritmos |
|
| Lenguajes de programación | Python, SQL, Scala, Java | Python, R, SQL, KQL | Python, Scala y SQL [introducción a C#] |
| Infraestructura | Suele ser estándar | La suelen generar | Utilizará servicios específicos |
| Bases de Datos | Hive, Impala, Cassandra, MongoDB, Neo4j | - Se las crean | MongoDB y Neo4j |
| Procesamiento de datos | ETL y ELT, transformación | Limpieza de datos y analítica | Ambas cosas |
| Herramientas de visualización | Tableau, Power BI, Qlik | TensorBoard, Matplotlib, Seaborn | Power BI |
| Machine learning | - | Algoritmos estadísticos, redes neuronales, aprendizaje profundo, visión artificial | Analítica avanzada tradicional muy apalancada en la generativa |
| Experiencia en la Industria | Ingeniería de datos | Estadística, conocimiento del negocio | Ingeniería de datos orientada al negocio |
| Enfoque principal de su rol | Gestión de infraestructuras y plataformas, flujos de datos, convierte los datos en las entradas adecuadas | Análisis de datos y modelado | Perfil mixto entre Ingeniero y Científico de datos |
Comparativa de skills entre los perfiles típicos
data_thresholding
Manejarán las herramientas para el desarrollo de software inteligente: Jupyter Notebook, Python, Scala, C#, otros lowcode (Power platform).
Implementarán servicios preexistentes basados en Inteligencia Artificial.
Implementarán servicios preexistentes basados en Inteligencia Artificial.
manage_search
Conocer y aplicar algoritmos inteligentes para la toma de decisiones y la planificación de tareas.
(Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo)
(Análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo)
visibility
Conocer y aplicar modelos de percepción computacional y visión artificial.
forum
Conocer y aplicar servicios para implementación de modelos LLM (Lenguaje Natural)
P.ej: GPT, análisis de sentimiento o la creación de agentes conversacionales.
P.ej: GPT, análisis de sentimiento o la creación de agentes conversacionales.
Contenidos del curso
Obtención de los datos y limpieza
Extracción de valor / Información
Transformación digital
Ingesta y tratamiento (Big Data)
Visualización de la información
IA tradicional
IA generativa
- Un proceso continuo
- Los cuatro vectores y tecnología
- Orientación al dato
- Perfiles tecnológicos
- Gestión de plataforma
- Procesamiento conforme al servicio
- Automatización de extracción
- Limpieza y calidad
- Dashboards y Dash
- Entrada de información a herramientas
- Modelos de aprendizaje
- Entrenamiento de algoritmos
- Visión artificial
- Análisis predictivo
- Prompt Engineering
- Fundamentos de LLM
- Tratamiento de imágenes
- Agentes y Ajustes
BIG DATA
- FUNDAMENTOS DE CLOUD
- Creación del entorno
- FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN PARA DATOS E IA
- SQL
- Python
- Scala
- CONTENERIZACIÓN Y ORQUESTACIÓN
- SISTEMAS DE BASES DE DATOS
- SQL
- NoSQL
- vectoriales
- FUNDAMENTOS DE BIG DATA CON PYSPARK
- Hadoop -MapReduce y Spark
- INGENIERÍA Y PIPELINE DE DATOS
- Ingesta ETL/ ELT
- Procesamiento
- Limpieza (Data cleansing)
- Orquestación y monitoreo de Pipelines
- Gobernanza de datos
- VISUALIZACIÓN Y BUSINESS INTELLIGENCE CON POWER BI
- Explotación Front
MATEMÁTICAS PARA LA IA
- INTRODUCCIÓN
- ÁLGEBRA Y OPTIMIZACIÓN
- ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS PARA IA
- ALGORITMOS BAYESIANOS
- MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
- SELECCIÓN DE MODELOS Y VALIDACIÓN CRUZADA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- IA TRADICIONAL (usuario)
- Introducción a la Inteligencia Artificial y Azure Machine Learning
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en Azure
- Visión por Computadora en Azure
- Implementación de servicios de Visión por computadora en Azure
- IA TRADICIONAL (desarrollo)
- Aprendizaje automático en Azure
- Entrenamiento del algoritmo
- Otras aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial en Azure
- IA responsable – consideraciones de ética y seguridad de IA en Azure
- IA GENERATIVA (usuario)
- Conocimientos básicos sobre IA Generativa
- Speech
- Técnicas de ajuste
- IA GENERATIVA (desarrollo)
- Conocimientos específicos sobre IA Generativa
- Imágenes y vídeo
- IA AGÉNTICA
- Agentes teoría
- Agentes chat
- Copilot Studio
- Azure Foundry
- Sistemas Multi-agentes
Esta estructura combina la utilización de Jupyter Notebook con los servicios de Azure para proporcionar a los alumnos una formación práctica y aplicada en Inteligencia Artificial, con un enfoque específico en la implementación de algoritmos predefinidos y soluciones de IA en la nube.
EXÁMENES DE CERTIFICACIÓN OFICIAL
- Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900)
- Azure Database Administrator Associate (DP-300)
- Azure AI Engineer Associate (AI-102)
- Azure Data Scientist Associate (DP-100)
Los números que identifican los exámenes de certificación están sujetos a posibles actualizaciones por parte de Microsoft.
Ejemplos de casos de uso de negocio que podrán abordar los alumn@s del máster como profesionales junior
Metodología
La metodología del Máster se basa en el desarrollo de los siguientes aspectos:
- Formación teórico-práctica
- Proyectos prácticos individuales y en equipo
- Realización de Post y videotutoriales
- Preparación de exámenes de certificación
- Extras: Tech Riders, Camps, eventos
Lugar de impartición
El Máster es PRESENCIAL, se imparte en Tajamar, C/ Pío Felipe, 12. 28038 Madrid (España).
Por qué hacer este Máster en Tajamar
Además de la formación que vas a recibir, disponemos de varios extras, lo que facilitará tu aprendizaje:
- SOFTWARE para que lo utilices a nivel privado desde el primer día
- LABORATORIOS
- TALLERES
- CONFERENCIAS
- PROYECTOS
- TECH RIDERS
- FORO DE EMPLEO -EmpleaTECH-
- BOLSA DE EMPLEO
Ventajas
Aquí puedes ver las ventajas de estudiar en Tajamar, benefíciate de la mejor experiencia, los mejores profesionales y las mejores instalaciones.
Con el respaldo y colaboración de Microsoft
José Bonnin
Director Digital & App Innovation - Western Europe HQ
Lydia Mora
Responsable Canal Partners Microsoft Educación
«Muy agradecidos por la oportunidad de colaborar durante estos meses junto a Tajamar, donde la calidad humana y el compromiso han sido increíbles en este proyecto educativo en el que la tecnología y la solidaridad se unen para garantizar el éxito profesional y el desarrollo de las personas que cursarán el máster de IA.»
David Suz
Partner Technology Strategist en Microsoft
«Colaborar en el Máster de IA de Tajamar ha sido una experiencia única. La pasión y compromiso del equipo docente por la excelencia educativa y la innovación han sido fuente de inspiración y satisfacción personal. Su visión de formar líderes en IA es admirable.»
Testimonios
Son muchos los estudiantes que han pasado por nuestras aulas y programas de formación. Tajamar Tech ha dejado una impronta en su perfil humano y profesional. Les hemos cambiado la vida; es nuestra motivación.
Requisitos
- Estar en situación de desempleo o con empleo precario (15 horas semanales o menos)
- No poseer titulación universitaria
- Disponer de permiso de trabajo en España
- Edad: prioridad de acceso a personas menores de 40 años
Proceso de selección
Para la selección, se tendrá en cuenta:
- El Currículum Vitae
- La situación de desempleo o de empleo precario (15 horas semanales o menos)
- Entrevista (si procede, tras valorar C.V.)
Tajamar se encargará de seleccionar a los participantes e informará a la Fundación Alfonso Martín Escudero sobre el proceso de selección llevado a cabo y propondrá a la Fundación los candidatos para la adjudicación nominativa de la beca. Quedarán excluidas del proceso de selección aquellas solicitudes cuyos candidatos no reúnan las condiciones establecidas, así como las que presenten la documentación incompleta.
Formulario de solicitud
- Plazo de solicitud máster becado: convocatoria 2026-2027 pendiente de aprobación
Gráfica
Tech
Deporte
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