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Máster en Machine Learning para Ingeniería

Máster en Machine Learning para Ingeniería 1

Duración

12 meses

Fecha de Inicio

16-06-2026

ECTS

60

Modalidad

online

Horas

1500 horas

Precio

2410 €

Máster en Machine Learning para Ingeniería 1

Presentación del Máster en Machine Learning para Ingeniería

El Máster en Machine Learning para Ingeniería de ICTESS, con una duración de 1 año en modalidad 100% online, forma responsables de plataformas de ML, lead data scientists y directores técnicos capaces de industrializar machine learning en compañías de ingeniería: diseño de feature stores, AutoML, optimización de hiperparámetros, control de model drift y despliegue continuo sobre Kubeflow con prácticas MLOps avanzadas.

El enfoque es arquitectónico y directivo: el alumno diseña la plataforma de ML de una organización —no notebooks sueltos—, decide sobre feature store, pipeline de entrenamiento, estrategia de despliegue canario y monitorización continua. A lo largo del año construye un sistema de ML productivo defendible ante un tribunal de heads of data y lead ML engineers en activo en ingenierías, energéticas y fabricantes europeos.

INSCRIBIRSE

Propósito del Máster en Machine Learning para Ingeniería

La mayoría de modelos de machine learning mueren en PowerPoint: funcionan en un notebook y nunca llegan a producción estable. El propósito del máster es darte la madurez de ingeniería necesaria para industrializar ML con garantías de reproducibilidad, escalabilidad y observabilidad. Para ello articula siete propósitos concretos:

  • Dominar AutoML y HPO con frameworks de búsqueda bayesiana y bandits, equilibrando calidad, coste de cómputo y tiempo de entrega.
  • Construir feature stores online y offline consistentes, garantizando que entrenamiento y servicio comparten exactamente la misma definición de features.
  • Aplicar MLOps avanzado con pipelines reproducibles, versionado de datos, registro de modelos y despliegue canario con rollback automatizado.
  • Detectar model drift y concept drift en producción, con alertas por ventana temporal y playbooks de reentrenamiento bien definidos.
  • Desplegar en Kubeflow pipelines de entrenamiento e inferencia escalables, con orquestación declarativa y límites de recursos controlados.

Para qué te prepara el Máster en Machine Learning para Ingeniería

El Máster en Machine Learning para Ingeniería te prepara para asumir funciones de lead ML engineer, head of data, director técnico o responsable de plataforma de ML en ingenierías, fabricantes, energéticas y SaaS industrial. Al finalizar serás capaz de:

  • Diseñar la plataforma de ML de una organización con feature store, registro de modelos, CI/CD de pipelines y observabilidad end-to-end.
  • Seleccionar y aplicar AutoML con criterio, combinándolo con HPO manual cuando hace falta control fino sobre la arquitectura del modelo.
  • Operar Kubeflow u equivalentes, desplegando pipelines reproducibles con versionado, linaje y trazabilidad sobre Kubernetes corporativo.
  • Monitorizar modelos en vivo, detectando data drift y concept drift con ventanas temporales y actuando con reentrenamiento o rollback.
  • Evaluar modelos en producción con shadow deployments, canary y experimentación A/B disciplinada con análisis estadístico sólido.
  • Dirigir equipos de ML combinando data scientists, ML engineers y SRE con rituales, KPIs y OKRs alineados al impacto en negocio.
  • Justificar inversión en ML con modelo económico de coste por predicción, valor aportado por caso y plan de escalado por oleadas.

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Razones por las que elegir ICTESS

Formación 100% online

Plataforma accesible 24/7, laboratorios en cloud con Kubernetes gestionado, tutor director y sesiones grabadas.

Compatible con agenda técnica exigente

Pensado para lead engineers y directivos técnicos: entregas quincenales, sin clases en directo obligatorias.

Stack Kubeflow y feature stores

Trabajarás con Kubeflow Pipelines, MLflow, feature stores open source y herramientas de monitorización.

Casos reales de MLOps industrial

Plantillas de pipeline Kubeflow, paneles de drift y esquemas de feature store utilizados en plataformas de ML de ingenierías.

En ICTESS el claustro está formado por lead ML engineers y heads of data en activo. Cada trimestre los materiales se revisan contra nuevas versiones de Kubeflow, feature stores open source y publicaciones de referencia en MLOps avanzado.

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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 Machine Learning para Ingeniería

1

Diseñar una plataforma MLOps productiva con feature store consistente entre entrenamiento y servicio, registro de modelos MLflow, despliegue canario automatizado y observabilidad continua.

2

Aplicar AutoML y optimización de hiperparámetros con búsqueda bayesiana y bandits para equilibrar calidad predictiva, coste de cómputo y tiempo a producción en problemas reales de ingeniería.

3

Operar pipelines de entrenamiento e inferencia en Kubeflow con orquestación declarativa, versionado de datos, linaje de modelos y límites de recursos adecuados para SLOs.

4

Detectar y gestionar model drift y concept drift en producción mediante ventanas temporales, alertas y playbooks de reentrenamiento o rollback con trazabilidad completa.

5

Liderar la plataforma de machine learning de una compañía definiendo SLOs, modelo económico de coste por predicción y hoja de ruta trianual defendible ante comité ejecutivo.

Beneficios del Máster en Machine Learning para Ingeniería

Finalizar el Máster en Machine Learning para Ingeniería te posiciona como arquitecto de plataforma ML en un mercado que compite agresivamente por lead engineers con capacidad real de industrializar modelos en producción.

  • Roles premium: lead ML engineer, head of data, director técnico o arquitecto principal de ML son las salidas naturales tras el programa.
  • Retribución directiva: los salarios de lead ML y head of data superan ampliamente la media del sector técnico tradicional en Europa.
  • Plataforma portable: saldrás con una arquitectura MLOps defendida ante tribunal, reutilizable en procesos de selección y consultoría.
  • Dominio de Kubeflow: operarás con soltura pipelines, serving, feature store y registro de modelos sobre Kubernetes corporativo real.
  • Red profesional activa: los tutores son lead ML y heads of data en activo de ingenierías, energéticas y fabricantes reconocidos.
  • Criterio financiero: sabrás calcular coste por predicción, valor generado y retorno por caso para justificar la plataforma ML.

Importancia del Máster en Machine Learning para Ingeniería

El machine learning ha pasado de pilotos aislados a plataformas que sostienen decisiones operativas críticas: detección de fallos, optimización energética, control de calidad.

  • Brecha modelo-producción: la mayoría de pilotos nunca llegan a servicio estable por falta de arquitectura MLOps y feature stores consistentes.
  • Coste oculto de drift: sin monitorización sistemática los modelos degradan en silencio y generan decisiones erróneas con impacto operativo serio.
  • Reproducibilidad crítica: los comités de auditoría exigen linaje de datos y modelos, algo que solo entrega una plataforma MLOps bien diseñada.
  • Perfiles escasos: las ingenierías buscan lead ML engineers capaces de diseñar plataforma, no solo entrenar modelos sueltos para un caso aislado.
  • Retribución premium: los lead ML engineers y heads of data figuran entre los perfiles mejor pagados del sector tecnológico europeo actual.

Plan de estudios del Máster en Machine Learning para Ingeniería

El plan de estudios recorre la cadena completa del ML industrializado: parte de fundamentos avanzados y deep learning, consolida AutoML y HPO con criterio de coste, profundiza en feature stores online/offline consistentes, despliega pipelines sobre Kubeflow y cierra con monitorización de drift y liderazgo de la plataforma ML a nivel directivo.

Cada bloque entrega piezas del Trabajo Final: diseño de feature store, pipeline CI/CD de entrenamiento, despliegue canario en Kubeflow, panel de drift y análisis económico por predicción. Las entregas se revisan con un tutor director y con un claustro de lead ML engineers invitados, lo que eleva la exigencia al nivel de arquitectura interna de una gran compañía.

Máster en Machine Learning para Ingeniería 2

Plan de estudios del Máster en Machine Learning para Ingeniería

Módulo 1. Fundamentos de machine learning
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a fundamentos de 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 fundamentos de machine learning
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a preparación avanzada 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 preparación avanzada de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a algoritmos de aprendizaje
  • 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 algoritmos de aprendizaje
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a deep 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 deep learning
  • 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 evaluación de modelos
  • 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 evaluación de modelos
  • 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 aplicaciones industriales
  • 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 aplicaciones industriales
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a sistemas inteligentes
  • 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 sistemas inteligentes
  • 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 estrategia digital
  • 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 digital
  • 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 Machine Learning para Ingeniería

El máster se dirige a profesionales con base consolidada en ciencia de datos o ingeniería que buscan saltar al plano arquitectónico y de plataforma:

  • Data scientists senior que quieren evolucionar a lead ML engineer con dominio completo de MLOps, feature stores y despliegue sobre Kubeflow.
  • Ingenieros de software que aspiran a diseñar plataformas de ML corporativas con foco en reproducibilidad, observabilidad y escalado controlado.
  • Directores técnicos y arquitectos que necesitan incorporar ML a su stack y decidir sobre AutoML, HPO y estrategia de despliegue robusta.
  • Responsables de analítica avanzada en pymes industriales que buscan profesionalizar la función de datos con criterio de ingeniería de producción.
Para postular a nuestro Máster en Machine Learning 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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Trabajo Final del Máster en Machine Learning para Ingeniería

El Trabajo Final de Máster consiste en diseñar y prototipar una plataforma de ML completa para una compañía de ingeniería o manufactura —propia del alumno o asignada por ICTESS sobre empresa real—. El entregable incluye diagnóstico de madurez, arquitectura MLOps de referencia, implementación funcional de feature store, pipeline de entrenamiento con HPO, despliegue canario en Kubeflow, panel de drift en producción, modelo económico de coste por predicción y hoja de ruta trianual de evolución.

La defensa se realiza ante un tribunal que replica un comité técnico ejecutivo, formado por lead ML engineers y heads of data en activo. Se evalúa la solidez arquitectónica, la madurez MLOps, la consistencia entrenamiento-servicio del feature store, la gobernanza del drift y la capacidad del alumno para argumentar decisiones de stack, coste y escalado frente a preguntas directas del panel.

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Preguntas frecuentes sobre el Máster en Machine Learning para Ingeniería

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Se recomienda base consolidada en Python, estadística y algoritmos de machine learning, junto con al menos 3-5 años de experiencia en ciencia de datos, ingeniería de software o analítica avanzada. El programa está diseñado para perfiles senior que ya entrenan modelos y necesitan dar el salto a plataforma, MLOps, feature stores y liderazgo técnico de la función de ML.
El diplomado de 6 meses profundiza en construir modelos de ML aplicados a ingeniería. El máster de 1 año eleva el foco a la industrialización: MLOps avanzado, AutoML con control de coste, feature stores, Kubeflow, gestión de drift, dirección de equipo y modelo económico por predicción. Es la formación natural para quien aspira a lead ML engineer o head of data.
Es la opción recomendada. Cada entrega parcial se construye sobre la empresa del alumno, lo que permite aplicar arquitectura MLOps y feature stores sobre datos reales y recibir retroalimentación específica del tutor director. La información comercial del alumno queda cubierta por NDA con ICTESS y el claustro académico.
Los laboratorios se realizan sobre Kubernetes gestionado y Kubeflow porque son el estándar actual de MLOps avanzado, pero los conceptos son transferibles a plataformas equivalentes como SageMaker Pipelines o Vertex AI. El máster es agnóstico de cloud, con ejemplos aplicables a AWS, Azure y GCP, y el alumno elige el entorno donde despliega su Trabajo Final.