Online
10 meses - 66 ECTS
30 Noviembre 2026
Toma decisiones inteligentes basadas en la experiencia de los datos con nuestro excepcional Máster en Inteligencia Artificial Machine Learning. En un mundo impulsado por la información, la capacidad de analizar y extraer conocimientos valiosos de grandes conjuntos de datos se ha vuelto esencial. Este programa, no solo te proporcionará las habilidades esenciales en machine learning, sino que también profundizará en el innovador campo de la inteligencia artificial.
Con este Máster en Inteligencia Artificial y Machine Learning, desarrollarás un conocimiento práctico y profundo que te permitirá adentrarte de manera experta en el mundo del Machine Learning con el respaldo y la versatilidad del software R. Estarás perfectamente capacitado para enfrentar los desafíos contemporáneos en el ámbito de la inteligencia artificial, adquiriendo habilidades esenciales que te permitirán destacar en tu carrera profesional.
El programa abarca no solo la teoría sino también la aplicación práctica, asegurando que no solo entiendas los fundamentos del Machine Learning con R, sino que también seas capaz de implementarlos con éxito en situaciones del mundo real.
Al completar este máster, no solo habrás adquirido conocimientos avanzados en el campo, sino que también serás capaz de aplicarlos de manera efectiva en diversos escenarios profesionales.
El Máster en Inteligencia Artificial con R, es un programa práctico impartido con la metodología exclusiva de Máxima Formación, 100% on-line y learn by doing (aprender haciendo).
Este Máster no solo te proporcionará las herramientas teóricas y prácticas esenciales en el ámbito de la IA y el Machine Learning al mejor precio, sino que también te capacitará para diseñar proyectos ágiles y eficaces. Obtendrás información y respuestas de manera rápida y automatizada, aplicarás soluciones evolutivas y tomarás decisiones inteligentes basadas en la experiencia de los datos.
Las temáticas principales que abordarás incluyen:
- Pre-procesamiento de datos.
- Visualización de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Aprendizaje automático / Machine Learning.
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje profundo / Deep Learning.
Al finalizar este Máster Inteligencia Artificial con R, estarás equipado con las habilidades y el conocimiento necesario para destacar en el campo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, preparándote para desafíos futuros y oportunidades profesionales en constante evolución.
¿Por qué es único?
Porque está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos cuyo objetivo es transformar el saber en habilidades prácticas avanzadas con aplicación directa a su operativa con los datos.
Nuestro programa formativo con enfoque práctico:
- Garantiza una curva de aprendizaje progresiva y se adapta a tu nivel de desempeño, con independencia de los conocimientos previos sobre Machine Learning y R con los que inicies el Máster. Desde nivel cero a nivel experto.
- Pone el énfasis en el seguimiento diario de tus necesidades de aprendizaje particulares y en un asesoramiento de calidad que te permite aplicar los nuevos conocimientos adquiridos en tus proyectos, desde el primer día.
- Incluye el estudio de casos reales con códigos de programación disponibles, para que puedas extraer conclusiones extrapolables a tus proyectos profesionales.
El Máster en Machine Learning con R Software está acreditado con el Título Universitario Propio de la Universidad Nebrija de Madrid.
100% on-line y learn by doing.
Marca tu propio ritmo de aprendizaje, donde y cuando quieras, de forma progresiva y con la flexibilidad que te ofrece nuestra metodología con evaluación continua:
- Tutorización personalizada. Con el apoyo individualizado de un docente comprometido con tus necesidades de aprendizaje. Consulta sin límites.
- Enfoque Learn by doing. Pon en práctica los nuevos conocimientos analizando casos reales completamente aplicables a tu realidad profesional.
- A tu ritmo. Aprende cuándo y dónde quieras, marca tu propio ritmo de aprendizaje, sin fechas ni plazos de entrega.
- Contenidos de calidad. Evoluciona paso a paso con materiales didácticos, actualizados y prácticos aplicables a tus proyectos profesionales.
- Evaluación continua. Basada en el apoyo individualizado del alumno para garantizar la comprensión de conceptos y su capacidad técnica para resolver los ejercicios propuestos.
- Recursos. Materiales audiovisuales, guías prácticas y bibliografía complementaria, para ir más allá en tu desempeño.
Para acceder al Máster en Machine Learning con R Software, se establecen los siguientes requisitos:
- Alumnos de España: Título universitario compulsado.
- Alumnos de Latinoamérica: Título universitario apostillado.
Destinatarios
Profesionales del análisis de datos interesados en adquirir conocimientos avanzados sobre Machine Learning con aplicación directa a su realidad profesional.
Un Máster orientado a Graduados, Licenciados, PhD, doctorados universitarios, docentes e investigadores, interesados en:
- Aprender a capturar y gestionar tus datos con precisión y rigor.
- Dominar los conceptos teóricos y la aplicación práctica de los métodos de aprendizaje automático.
- Desarrollar tus propios modelos de Machine Learning, para realizar predicciones y reconocer patrones automáticos.
- Introducirte en el Deep Learning, una de las técnicas de Inteligencia Artificial (AI) con más proyección y potencial.
El Máster en Machine Learning con R Software es un programa de especialización pionero en la actual oferta formativa superior on-line.
Está diseñado con el enfoque práctico que requieren los profesionales del análisis de datos para transformar el conocimiento en competencias técnicas avanzadas y aplicables a su realidad profesional.
El enfoque práctico del programa garantiza que adquieras habilidades desde niveles básicos hasta avanzados, independientemente de tus conocimientos previos en Inteligencia Artificial y Machine Learning. Desde el nivel cero hasta el nivel experto, el máster se adapta a tus requisitos de aprendizaje, permitiéndote construir una base sólida y avanzar a tu propio ritmo:
- Progresar en tu operativa con los datos.
- Diseñar proyectos ágiles de Machine Learning, eficaces e impactantes.
- Obtener información y respuestas de forma rápida y automatizada.
- Aplicar soluciones que evolucionan por sí mismas.
- Tomar decisiones inteligentes, confiables e informadas basadas en la experiencia de los datos.
MÓDULO I
UNIDAD 1. INTRODUCCION AL MACHINE LEARNING
- ¿Cuál es el desafío que aborda el Machine Learning?
- ¿Qué es y qué no es el Machine Learning?
- Proceso de trabajo en Machine Learning
- ¿Cómo trabaja el Machine Learning? Aprendizaje supervisado, no supervisado y profundo.
- ¿Qué modelo de Machine Learning se ajusta mejor a cada tipo de problema? Clasificación, regresión, agrupación o reducción de dimensionalidad.
- Medidas de desempeño del modelo: rendimiento o error.
- ¿Qué se necesita para crear un algoritmo de Machine Learning valioso?
- Ejemplos prácticos.
UNIDAD 2. PROGRAMACIÓN EN R E INVESTIGACIÓN REPRODUCIBLE
- R y RStudio. Sintaxis básica y ayuda.
- Investigación reproducible con RMarkdown
- Estructura de datos. Vectores, matrices, listas, y data frames.
- Funciones, argumentos, condicionales, bucles, funciones propias.
- Conoce lo que R te puede ofrecer: gráficos avanzados, tableros y aplicaciones interactivas con Shiny.
UNIDAD 3. OBTENCIÓN, PREPROCESADO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
- Importar y exportar bases de datos.
- Introducción al mundo tidyverse.
- Manipular datos con dplyr.
- Transformar datos con tidyr.
- Realizar análisis exploratorio de datos y visualizar datos con ggplot2.
- Preprocesar datos con caret.
- Gestionar los datos atípicos (outliers) y datos perdidos (missing).
MÓDULO II
UNIDAD 4. CORRELACIÓN, REGRESIÓN LINEAL Y REGRESIÓN LOGÍSTICA
- Correlación simple y parcial.
- Regresión lineal simple.
- Regresión lineal múltiple.
- Regresión logística.
- Evaluación del desempeño: RMSE, R cuadrado.
- Selección de predictores: automática y por subconjuntos.
- Evaluación del modelo: gráficos de residuos y pruebas de hipótesis.
vUNIDAD 5. ÁRBOLES DE DECISIÓN, MODELOS DE BAGGING Y RANDOM FOREST
- Crear árboles de decisión individuales.
- Modelos de ensemble con árboles de decisión.
- Modelos de Bagging y de Random Forest.
- Clasificación vs. Regresión.
- Proceso de modelado.
- Entrenar el modelo de árbol.
- Búsqueda de hiperparámetros del modelo.
- Evaluación del desempeño: métricas de rendimiento y validación cruzada.
- Importancia de las características.
- Comparación de modelos.
- Predicción.
UNIDAD 6. CLASIFICACIÓN POR K-VECINOS (KNN) Y MÁQUINA DE VECTORES DE SOPORTE (SVM)
- ¿Qué son y cómo funcionan? Ventajas y desventajas de cada uno.
- Presentación del algoritmo k-Nearest Neighbor (kNN).
- Distancia y similitud.
- Selección del factor k.
- Presentación de las máquinas de vectores de soporte (SVM)
- ¿Qué es un hiperplano?
- Selección y ajuste de parámetros.
- Métodos kernel SVM
- Evaluación del desempeño.
Módulo III
UNIDAD 7. ANÁLISIS CLUSTER (JERÁRQUICO Y POR K-MEDIAS) Y ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA)
- ¿Qué son y cómo funcionan? ¿cómo interpretar los resultados?
- Agrupación jerárquica y no jerárquica (por k-medias).
- Medidas de distancia y métodos de agrupación.
- Visualiza e interpreta con el Dendrograma.
- Número óptimo de grupos.
- Estadísticas de validación y rendimiento.
- Interpretación de los grupos.
- Reducción de dimensionalidad con Análisis de Componentes Principales.
- Centrar y escalar los datos.
- Visualiza e interpreta con Biplots.
- Personalización de gráficos.
- Descripción de las dimensiones.
- Elementos suplementarios y filtrado.
UNIDAD 8. ANÁLISIS DE SERIES TEMPORALES: MODELOS ARIMA Y SARIMA
- Análisis exploratorio de series temporales.
- Identificar datos atípicos (outliers) y faltantes (missing).
- Identificar puntos de cambio en las series.
- Clúster jerárquico con series temporales.
- Descomponer la serie temporal: método clásico, SLT y SMA.
- Prueba de tendencia y prueba de estacionalidad.
- Estacionariedad de la serie temporal: pruebas formales e informales.
- Estacionarizar la serie en media y varianza.
- Correlación y autocorrelación: funciones ACF, PACF y CCF.
- Modelos ARIMA (AutoRegresive Integrated Moving Average).
UNIDAD 9. INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES (NN)
- Conceptos básicos de aprendizaje profundo y redes neuronales.
- Optimización y validación de la red neuronal.
- Construcción de redes neuronales simples.
- Predicción.
TFM
Trabajo de Fin de Máster (TFM)
Una vez aprobado el temario del Máster deberás realizar un TFM en el que aplicarás en la práctica las técnicas abordadas en el Máster.
El TFM es una oportunidad excelente para demostrar que cuentas con habilidades avanzadas en adquisición, preparación, visualización, programación, modelado, evaluación e interpretación de datos para resolver problemas de Machine Learning con aplicación a cualquier rama de conocimiento.
Claustro docente
El seguimiento personalizado es uno de nuestros puntos fuertes.
En este Máster contarás con el asesoramiento y las tutorías ilimitadas de dos docentes expertos que van compartir contigo todo su conocimiento y su experiencia en el sector de la Ciencia de Datos:
Rosana Ferrero
Data Scientist con más de 10 años de experiencia en consultoría, investigación y docencia.Colabora en proyectos de diversos centros de investigación como el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), CAPES-PUC, IAS-CSIC y LINCGlobal. Asesora y consultora en Biomáxima.
Ignacio García
Analista de Riesgos con más de 10 años de experiencia en la creación de modelos de riesgo, marketing y mejora de procesos, aplicando métodos de Machine Learning. Su capacidad para conjugar aspectos de negocio y técnicos lo convierte en el docente idóneo para esta formación especializada.
Compara otras opciones de la misma temática antes de solicitar información.
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