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Campus Virtual

Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

Master de Ciencia de Datos para Ingenieria

Duración

12 meses

Fecha de Inicio

16-06-2026

ECTS

60

Modalidad

online

Horas

1500 horas

Precio

2361 €

Master de Ciencia de Datos para Ingenieria

Presentación del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

El Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería de ICTESS, con una duración de 1 año en modalidad 100% online, forma responsables de datos, heads of analytics y directores de información capaces de desplegar un modern data stack completo en compañías de ingeniería: Snowflake como warehouse, dbt para transformación, Airflow para orquestación, data mesh como modelo organizativo y analytics engineering como disciplina.

La orientación es de arquitectura y gobernanza: el alumno diseña la plataforma de datos de una organización, decide sobre descentralización en data mesh, establece contratos de datos entre dominios y define la función de analytics engineer. A lo largo del año construye un plan director de datos defendible ante comité ejecutivo, revisado por heads of data y chief data officers en activo en ingenierías, energéticas y fabricantes europeos.

INSCRIBIRSE

Propósito del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

Las ingenierías acumulan datos pero rara vez los convierten en decisiones operativas con calidad. El propósito del máster es darte las claves para desplegar el modern data stack y aplicar data mesh con gobernanza real, pasando de cuadros de mando aislados a una plataforma corporativa que sostiene el negocio. Lo articula con siete propósitos:

  • Arquitectar warehouse moderno sobre Snowflake con separación compute-storage, gestión fina de costes y control de acceso por rol.
  • Dominar dbt y analytics engineering, aplicando testing, documentación auto-generada y modelos modulares con control de linaje.
  • Orquestar pipelines con Airflow, aplicando patrones de idempotencia, reintentos controlados, SLAs claros y observabilidad completa.
  • Aplicar data mesh como modelo organizativo con dominios propietarios, productos de datos y una plataforma federada de autoservicio.
  • Establecer data governance con catálogo, contratos de datos, calidad medida y cumplimiento bajo marcos GDPR y NIS2.
  • Conectar datos con negocio, traduciendo casos de uso en KPIs operativos y cuadros de mando decisionales utilizados por dirección.
  • Liderar la función de datos, definiendo roles, rituales y hoja de ruta trianual defendible ante comité ejecutivo con métricas auditables.

Para qué te prepara el Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

El Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería te prepara para asumir funciones de head of data, chief data officer, director de información o responsable de analytics engineering en ingenierías, fabricantes, energéticas e integradores tecnológicos. Al finalizar serás capaz de:

  • Diseñar la plataforma de datos con Snowflake, dbt y Airflow aplicando buenas prácticas de analytics engineering y testing continuo.
  • Implantar data mesh con dominios propietarios, productos de datos documentados y plataforma federada de autoservicio bien gobernada.
  • Establecer data governance con catálogo, contratos de datos, métricas de calidad, linaje y cumplimiento regulatorio bajo GDPR y NIS2.
  • Controlar coste del warehouse, aplicando gobernanza de compute, políticas de retención, clustering y optimización continua en Snowflake.
  • Orquestar pipelines robustos con Airflow aplicando idempotencia, reintentos, SLAs, observabilidad y alertas sobre retrasos críticos.
  • Dirigir la función de datos, combinando analytics engineers, data engineers y analistas de dominio con rituales y KPIs bien definidos.
  • Justificar la inversión con modelo económico de coste por consulta, valor generado por caso y hoja de ruta trianual defendible ante consejo.

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Razones por las que elegir ICTESS

Formación 100% online

Plataforma accesible 24/7, laboratorios sobre Snowflake y dbt Cloud, tutor director y sesiones grabadas

Compatible con responsabilidad directiva

Pensado para heads of data y directivos de información: entregas quincenales, sin clases en directo obligatorias.

Stack Snowflake, dbt y Airflow

Trabajarás con Snowflake, dbt, Airflow y catálogos de datos equivalentes a los utilizados en corporaciones industriales.

Casos reales de modern data stack

Modelos dbt, pipelines Airflow y arquitecturas Snowflake extraídas de plataformas de datos de ingenierías.

En ICTESS el claustro está formado por heads of data y chief data officers en activo. Cada trimestre los materiales se revisan contra nuevas versiones de Snowflake, dbt y Airflow, y casos reales de adopción de data mesh en ingenierías europeas.

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Excelencia y compromiso en cada formación con ICTESS

En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.

VER FACULTADES

Objetivos del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

1

Diseñar un modern data stack completo sobre Snowflake, dbt y Airflow con gobernanza de coste, control de acceso por rol, retención bien definida y analytics engineering.

2

Implantar data mesh como modelo organizativo con dominios propietarios, productos de datos documentados, contratos entre dominios y plataforma federada de autoservicio sostenible

3

Establecer data governance con catálogo corporativo, métricas de calidad medibles, linaje end-to-end y cumplimiento bajo marcos GDPR, NIS2 y regulaciones sectoriales aplicables.

4

Orquestar pipelines robustos con Airflow aplicando patrones de idempotencia, reintentos, SLAs, observabilidad completa y alertas tempranas sobre retrasos críticos para negocio.

5

Liderar la función de datos de una compañía conectando arquitectura, organización y modelo económico, con hoja de ruta trianual defendible ante comité ejecutivo y KPIs auditables.

Beneficios del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

Finalizar el Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería te posiciona como arquitecto de la función de datos corporativa, una responsabilidad directiva muy demandada en compañías industriales y tecnológicas medianas y grandes.

  • Roles directivos: head of data, chief data officer, director de información o líder de analytics engineering son las salidas naturales tras el programa.
  • Retribución premium: los salarios directivos en datos superan ampliamente la media del sector técnico tradicional en Europa y Latinoamérica.
  • Plan director portable: saldrás con un plan de datos completo defendido ante tribunal, apto para procesos de selección y consultoría directiva.
  • Dominio modern data stack: operarás con soltura Snowflake, dbt, Airflow y catálogos equivalentes a los de corporaciones de referencia.
  • Criterio de gobernanza: sabrás diseñar data mesh con contratos, calidad medible y cumplimiento regulatorio bajo GDPR y NIS2.
  • Red profesional activa: los tutores son heads of data y chief data officers en activo en ingenierías, energéticas y fabricantes reconocidos.

Importancia del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

La ciencia de datos ha evolucionado: ya no se trata de crear dashboards sino de operar una plataforma corporativa con contratos de datos, calidad garantizada y gobierno federado coherente con los principios de data mesh.

  • Dashboards inservibles: sin analytics engineering los cuadros de mando contradicen entre sí y nadie confía en los datos que muestran.
  • Warehouse sin control: Snowflake y equivalentes disparan el coste si no se aplica gobernanza de compute y políticas fina de acceso y retención.
  • Cuellos de botella: el equipo central de datos se satura cuando cada pregunta pasa por él, y solo data mesh lo resuelve estructuralmente.
  • Regulación creciente: GDPR, NIS2 y marcos sectoriales exigen catálogo, linaje y trazabilidad end-to-end de cualquier dato sensible tratado.
  • Perfiles escasos: las ingenierías buscan heads of data y chief data officers con experiencia real en modern data stack y gobernanza federada.
  • Retribución directiva: los roles de liderazgo de datos figuran entre los mejor pagados del sector tecnológico en España y Europa occidental.

Plan de estudios del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

El plan de estudios recorre la cadena completa del modern data stack: parte del warehouse y modelado dimensional sobre Snowflake, consolida analytics engineering con dbt y Airflow, despliega data mesh con dominios propietarios y productos de datos, y cierra con gobernanza, calidad y liderazgo de la función de datos corporativa.

Cada bloque entrega piezas del Trabajo Final: diseño de warehouse con control de coste, modelos dbt con tests, pipelines Airflow con SLAs, blueprint de data mesh con contratos, catálogo de datos y plan económico. Las entregas se revisan con un tutor director y con un claustro de heads of data invitados, manteniendo el nivel de exigencia de una plataforma corporativa real en producción.

Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

Plan de estudios del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

Módulo 1. Introducción a ciencia de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a introducción a ciencia de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en introducción a ciencia de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a recopilación de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en recopilación de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a procesamiento de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en procesamiento de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a visualización avanzada
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en visualización avanzada
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a modelos predictivos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en modelos predictivos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a machine learning
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en machine learning
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a big data
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en big data
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a análisis industrial
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en análisis industrial
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a optimización de sistemas
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en optimización de sistemas
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a estrategia de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en estrategia de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a innovación tecnológica
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en innovación tecnológica
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a trabajo final de máster
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en trabajo final de máster

Requisitos del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

El máster se dirige a profesionales con experiencia en analítica, ingeniería de datos o sistemas de información que buscan liderar la función de datos en ingeniería:

  • Data engineers y analytics engineers senior que aspiran a head of data o chief data officer con visión arquitectónica y directiva plena.
  • Directores de sistemas de información que necesitan modernizar la función de datos aplicando modern data stack y data mesh corporativo.
  • Responsables de BI y analítica en pymes industriales que quieren profesionalizar la plataforma, pasando de dashboards sueltos a producto real.
  • Consultores senior y auditores de datos que acompañan a clientes industriales en la adopción de analytics engineering y gobernanza federada.
Para postular a nuestro Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería , debes cumplir con los siguientes requisitos:
  • Documento de identidad
  • Curriculum vitae
  • Si eres estudiante, conocimientos equivalentes en el área del curso al que estas postulando.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ICTESS. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 60 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 1500 horas de dedicación al estudio. Esta titulación de ICTESS no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso. Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.

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12 meses

16-06-2026

60 ECTS

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Números que respaldan a ICTESS

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Trabajo Final del Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

El Trabajo Final de Máster consiste en un plan director de datos completo para una compañía de ingeniería o manufactura —propia del alumno o asignada por ICTESS sobre empresa real—. El entregable incluye diagnóstico de madurez, diseño de warehouse sobre Snowflake, capa de transformación con dbt, orquestación en Airflow, blueprint de data mesh con dominios y contratos, catálogo de datos, marco de gobernanza GDPR/NIS2, modelo económico trianual y hoja de ruta de despliegue por oleadas.

La defensa se realiza ante un tribunal que replica un comité ejecutivo, formado por heads of data y chief data officers en activo. Se evalúa la coherencia del modelo, la madurez de la gobernanza, la realismo del modelo económico y la capacidad del alumno para argumentar decisiones de stack, organización y priorización frente a preguntas directas del panel.

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Preguntas frecuentes sobre el Máster en Ciencia de Datos para Ingeniería

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Se recomienda base consolidada en SQL, modelado dimensional y herramientas de BI, junto con al menos 3-5 años de experiencia en ingeniería de datos, analítica o sistemas de información. El programa está pensado para perfiles senior que ya operan con datos y necesitan saltar al plano arquitectónico, de gobernanza y liderazgo de la función de datos corporativa bajo modern data stack.
El diplomado de 6 meses profundiza en la práctica de ciencia de datos aplicada a casos de ingeniería. El máster de 1 año eleva el foco a la plataforma corporativa: modern data stack, data mesh, gobernanza GDPR/NIS2, analytics engineering como disciplina, modelo económico y liderazgo de equipo. Es la formación natural para quien aspira a head of data o chief data officer.
Es la opción recomendada. Cada entrega parcial se construye sobre la empresa del alumno, lo que permite aplicar arquitectura y data mesh sobre datos reales y recibir retroalimentación específica del tutor director. Protección formalizada vía NDA de todo el proyecto final y de las entregas intermedias del alumno.
Los laboratorios se realizan sobre Snowflake, dbt y Airflow porque son el estándar del modern data stack, pero los conceptos son transferibles a warehouses equivalentes como BigQuery, Redshift o Databricks. El máster es agnóstico de cloud, con ejemplos aplicables a AWS, Azure y GCP, y el alumno elige el entorno en el que aterriza su Trabajo Final final.