PREGRADO EN INGENIERÍA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Título propio
Virtual
Descripción
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Tipología
Título propio
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Metodología
Virtual
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Duración
9 Semestres
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Inicio
Febrero 2026
Para ser un gran profesional, hoy en día es muy importante tener una buena formación en cuanto a las nuevas tecnologías. ¿Estás en busca de unos estudios que te permitan actualizar tus conocimientos respecto a la Inteligencia Artificial y las bases de datos? Si la respuesta es afirmativa, debes aprovechar la oportunidad que se te presenta.
A lo largo de este Pregrado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial, que puedes encontrar disponible en la plataforma digital Emagister, te prepararás para ser un experto en la ciencia de datos y en el uso de la IA. Para lograrlo, deberás comprender, por una parte, todos los aspectos relacionados con los datos, lo que incluye comprender su estructura, cómo almacenarlos, utilizarlos para realizar estadísticas, etc. Por otra parte, te capacitarás en cuanto al uso de la Inteligencia Artificial, lo que supone descubrir cómo funciona, el modo en el que procesa el lenguaje, utilizarla de forma ética y coherente, entre otros aspectos.
Además, esta enseñanza, que ha sido diseñada por profesionales expertos del centro ESEIT - Escuela Superior de Empresa, Ingeniería y Tecnología, no sólo te proporcionará conocimientos tecnológicos, sino que te preparará para que te conviertas en un profesional de alta calidad, brindándote la oportunidad de cursar asignaturas como Inglés u ofreciéndote la posibilidad de realizar una estancia de formación práctica.
Información importante
¿Qué objetivos tiene esta formación?: El programa de Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de ESEIT prepara profesionales para enfrentar los retos del mundo digital mediante el uso estratégico de los datos y la inteligencia artificial.
¿Esta formación es para mí?: El Ingeniero de Datos e Inteligencia Artificial de ESEIT podrá desempeñarse como científico de datos, ingeniero de machine learning, arquitecto de inteligencia artificial, entre otros roles. Estará capacitado para liderar proyectos de transformación digital, desarrollar aplicaciones inteligentes y extraer valor estratégico de los datos en sectores como salud, finanzas, educación, industria, transporte y comercio.
¿Qué pasará tras pedir información?: Un asesor académico se pondrá en contacto contigo para ofrecerte la información al completo e iniciar el proceso de matriculación.
Precio a usuarios Emagister:
Requisitos:
-Haber completado la Educación Secundaria.
-Presentar una fotocopia del documento de identidad
-Presentar el diploma de Bachillerato
-Se puede solicitar una certificación de idioma inglés
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Bachillerato o en último curso, CFGS, FP2 o en último curso, Grado, Licenciatura, Diplomatura..., Máster, Posgrado, Doctorado o en último curso
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
Materias
- Inteligencia artificial
- Estrategias de comunicación
- Virtualización
- Data science
- Data mining
- Bases de datos
- Ciencia de datos
- Datos
- Gestión de datos
- Matemáticas
- Ingenieria
- Ingeniería de datos
- Programación
Programa académico
SEMESTRE 1
Matemáticas I
Cátedra ESEIT I
Taller de Argumentación
Estrategias de Formación Virtual
Introducción a la Programación
Introducción a la Ciencia de Datos
SEMESTRE 2
Matemáticas II
Lectura universitaria
Probabilidad y Estadística
Algoritmos y Estructuras de Datos
Lenguajes de Programación
Ciencia de Datos I
SEMESTRE 3
Cátedra ESEIT II
Gestión de Proyectos
Física I
Algoritmos y Lógica Matemática
Bases de Datos para Ciencia de Datos
Inteligencia Artificial
SEMESTRE 4
Álgebra Lineal
Minería de Datos
Inglés Aplicado I
Escritura técnica y científica
Ética de los Datos y la IA
Visualización de Datos
SEMESTRE 5
Física II
Matemáticas III
Investigación e Innovación
Matemática Financiera
Probabilidad y Procesos Estocásticos
Ciencia de Datos II
SEMESTRE 6
Procesos Químicos y Biológicos
Modelamiento y Análisis Numérico
Cátedra ESEIT III
Bases de Datos NoSQL
Aprendizaje Automático
Análisis Predictivo
SEMESTRE 7
Matemáticas IV
Cátedra ESEIT IV
Redes Neuronales
Procesamiento de Lenguaje Natural
Profundización I
Electiva I
SEMESTRE 8
Proyecto Integrador I
Práctica Profesional
Inglés Aplicado II
Profundización II
Electiva II
SEMESTRE 9
Proyecto Integrador II
Procesos Bioquímicos en Contexto
Profundización III
Profundización IV
Soluciones Cognitivas
Electiva III
PREGRADO EN INGENIERÍA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL