Fondo Mejor Master Machine Learning

Comparativa de los mejores Másteres de Machine Learning en calidad-precio

Mejor Máster de Machine Learning

Si quieres conseguir una formación de calidad, aprovecha la investigación que hemos hecho de los mejores programas de Máster.

ESCUELAS DE MACHINE LEARNING MÁS POPULARES

Cuál es el mejor Máster en Machine Learning en rendimiento-coste de 2024

Aquí tienes la lista de los 6 programas de Máster en Machine Learning más populares, con información útil sobre sus características.

PosiciónEscuelaTítuloBecasPrácticasUbicaciónDuraciónPrecio
1MIOTIMáster en Deep Learning Hasta el 25% Bolsa de Empleo Presencial y online5 meses
200 horas
7750 €
2 =IEBS Digital SchoolPostgrado en Inteligencia Artificial y Machine LearningHasta el 40%Bolsa de EmpleoOnline10 meses
375 horas
3950 €
3 =InesemMáster en Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big DataHasta el 20%Garantizadas:
INESEM Emplea
Online1500 horas 1795 €
4UNEDMáster en Machine LearningHasta el 40%Portal ConveniosOnline10 meses
60 ECTS
2520 €
5Universidad de AlcaláMáster en Deep LearningHasta el 75%Portal ConveniosPresencial10 meses
60 ECTS
5900 €
6Máxima FormaciónMáster en Machine Learning con R Software (Universidad de Nebrija)NoNoOnline10 Meses
66 ECTS
2600 €

Más abajo analizamos los mejores Másteres en Machine Learning. Descubre la formación que mejor se adapta a tus aspiraciones profesionales para que no pierdas el tiempo.

Evaluamos los mejores Másteres en Machine Learning

El mejor máster debe ayudarte a convertirte en un profesional sin hacerte perder el tiempo. Desafortunadamente, muchas comparativas no sirven, porque no comparan programas similares ni sus contenidos.

Una comparativa útil debe tener en cuenta los siguientes factores:

Contenidos Formativos y Especialización

Un buen Máster debe tener una buena relación entre contenidos teóricos y prácticos. La aplicación práctica de los conocimientos adquiridos es esencial.

Innovación

Los materiales formativos de calidad promueven la innovación y se actualizan constantemente. La capacidad de aprender y evolucionar en un entorno tecnológico cambiante es esencial para destacar en la carrera de Machine Learning.

Oportunidades Laborales

Un punto principal para los alumnos de máster es la colocación laboral. Se valoran las conexiones con la industria a través de prácticas profesionales, proyectos reales y colaboraciones con empresas.

Conocimientos Previos Necesarios

Entre los requisitos de admisión deben quedar claros los conocimientos previos. Esto te evitará sorpresas en el futuro y es una de las razones más comunes de abandono.

Satisfacción y opiniones de Estudiantes

Investigando la perspectiva de aquellos que han completado el programa podemos determinar cómo de satisfechos están los estudiantes.

Coste Total

El mejor máster no tiene por qué ser el más caro. El coste total y los gastos asociados deben ser proporcionales a la calidad de la formación y a la preparación de los estudiantes.

Reputación de la Escuela

La reputación de la escuela es importante para asegurar el empleo.

Flexibilidad

Un Máster flexible es un máster que facilita el aprendizaje. Debemos evaluar si es una formación online o presencial y la presencia de tutorías.

Duración del Programa

Los programas de formación en Machine Learning deben estar muy enfocados y especializarse, aprovechando de forma cuidadosa el tiempo de los estudiantes.

ANÁLISIS DE LAS MEJORES ESCUELAS DE MACHINE LEARNING

¿Dónde Estudiar un Máster de Machine Learning en 2024?

La elección de un Máster para formarte en inteligencia artificial es un paso importante en tu desarrollo profesional. Con la proliferación de programas y especialidades, esta tarea puede resultar complicada.

Tengo la suerte de conocer y haber trabajado con alumnos de los programas de máster que analizo, por lo que conozco de primera mano las características, sus ventajas y desventajas.

El mejor máster debe ayudarte a convertirte en un profesional sin hacerte perder el tiempo.

Planes de Estudio

MIOTI
Deep Learning

Computer Vision

Natural Language Processing

Entrepreneurship II

Machine Learning II

Reinforcement Learning

Machine Learning III

Kaggle Challenge

Final Project

Inesem
Introducción a la Inteligencia Artificial

Machine Learning y Deep Learning

Procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Chatbots e inteligencia artificial

Visión artificial y su aplicación en la industria 4.0

Programación de visión artificial con Python y OpenCV

IOT (Internet de las cosas) y sistemas ciberfísicos en la industria 4.0

Proyecto de fin de Máster

Universidad de Alcalá
Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Redes Convolutivas

Redes Secuenciales

Aprendizaje automático escalable

Programación en Python

Seminarios

Redes Profundas

Técnicas de paralelización y computación en procesadores

Aprendizaje no supervisado y reforzado

Trabajo de fin de Máster

IEBS Digital School
Fundamentos de IA y Machine Learning

Aprendizaje supervisado I

Aprendizaje supervisado II

Aprendizaje no supervisado

Redes neuronales y Deep Learning

Redes neuronales convolucionales (CNNs)

Sistemas de recomendación

Procesamiento del lenguaje natural

Global project

UNED
Introducción al Machine Learning

Gestión y Exploración de Datos con R

Lazy Learning. Clasificación Usando Nearest Neighbors

Aprendizaje Probabilístico. Clasificación Mediante Naive Bayes

Clasificación Mediante Árboles de Decisión

Métodos de Regresión

Métodos Black Box: Redes Neuronales y Máquinas de Vector Soporte

Búsqueda de Patrones Mediante Reglas de Asociación

Agrupación de Datos. El Algoritmo K-Means

Evaluación de Modelos de Machine Learning

Mejorando un Modelo de Machine Learning

Aspectos Computacionales del Machine Learning

Trabajo Fin de Máster

Máxima Formación
Introducción al Machine Learning

Programación en R e investigación reproducible

Obtención, preprocesado y visualización de datos

Correlación, regresión lineal y regresión logística

Árboles de decisión, modelos de bagging y random forest

Clasificación por K-Vecinos (KNN) y máquina de vectores de soporte (SVM)

Análisis cluster (Jerárquico y por k-Medias) y análisis de componentes principales (PCA)

Análisis de series temporales: modelos Arima y Sarima

Ordenación y reproducción de la dimensión

Trabajo de Fin de Máster

Precio Completo

Comparativa de costes base de los Másteres

Al igual que otros factores, el precio es algo a tener en cuenta. Sin embargo, esto no debe limitarte a la hora de elegir un Máster que merezca la pena.

El Máster de MIOTI tiene pago fraccionable sin intereses. Además, cuenta con un plan de becas de hasta el 25%. También colabora con la Fundación Universia y la Fundación ONCE para becar alumnos y es bonificable por FUNDAE. En ocasiones elaboran campañas de descuento que puedes aprovechar.

Inesem1795 €
UNED2520 €
Máxima Formación2600 €
IEBS Digital School3950 €
Universidad de Alcalá5900 €
MIOTI7750 €

Flexibilidad y Duración del Programa

5 de los 6 programas de Máster que evaluamos se pueden cursar en la modalidad online. Esto nos facilita compatibilizarlos con cualquier trabajo.

En general, la duración de los programas de Máster de universidades es de un año o curso académico, puesto que deben ceñirse a un número de créditos ECTS que llevan asociadas una cantidad de horas lectivas.

Por otro lado, los Másteres de MIOTI, IEBS e Inesem aportan una mayor flexibilidad, al condensar los temarios, reduciendo el número de horas necesarias.

El Máster de MIOTI en particular cuenta también con instalaciones en Madrid, lo que puede aportar gran valor a los alumnos al actuar como un hub de tecnología. Compartirás este espacio con otros profesionales que podrás conocer de empresas relacionadas con el sector de la inteligencia artificial. Es una gran oportunidad para desarrollar tu red de contactos.

¿Por qué estudiar un Máster en Machine Learning?

Actualmente, no existen suficientes profesionales formados en Machine Learning y se espera una gran demanda en este sector para los próximos años. Si te conviertes en uno de estos profesionales a tiempo, tendrás poca competencia y podrás subirte a la ola de la inteligencia artificial y proyectar tu carrera.

Crecimiento esperado de Machine Learning
Crecimiento esperado de Machine Learning

Muchos alumnos también son profesionales que están buscando progresar y ascender en sus empresas. Estar actualizado en tecnologías es fundamental par aportar valor a tu organización y un Máster te aportará estos conocimientos. Por esta razón, la mayoría de los programas que analizamos serán compatibles con tu horario laboral.

Cómo Formarme en Machine Learning

Antes de comenzar la búsqueda de un Máster en Machine Learning (también llamados postgrado o Maestría en Machine Learning), toma tiempo para reflexionar sobre tus metas específicas.

¿En qué estás más interesado? ¿Investigación? ¿Aplicaciones en la empresa? ¿Gestión de proyectos de inteligencia artificial?

Aunque el campo del Machine Learning pueda parecer un sector muy concreto, la realidad es que también agrupa diversas especialidades, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la visión artificial. Cada una de ellas necesitará de sus conocimientos específicos, así como un enfoque de aprendizaje distinto.

Aclarar estas cuestiones te va a ayudar a enfocar tu búsqueda y a seleccionar un programa que realmente esté alineado con tus aspiraciones.

Examina detenidamente las especialidades ofrecidas por cada programa y elige aquella que se alinee con tus intereses y metas profesionales.

¿Dónde se aplica el Machine Learning?

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial enfocada en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los programas informáticos aprender y mejorar su desempeño a partir de los datos.

Las aplicaciones más conocidas son el reconocimiento de imágenes y vídeo para la conducción autónoma o la detección facial, la predicción de patrones, por ejemplo, para meteorología o la optimización de caminos y la clasificación de correos electrónicos o imágenes médicas.

A medida que los algoritmos mejoran (con mucha rapidez) están surgiendo nuevas aplicaciones en todos los sectores que hace unos años nos parecían ciencia ficción.

¿Qué aprenderé en un Máster en Machine Learning?

Cada programa de Máster tiene un contenido orientado a determinados temas. Por esta razón es tan importante analizar cuál se adapta mejor a tus objetivos profesionales y tiene la profundidad necesaria.

Los temas que no pueden faltar en un buen Máster de Machine Learning son las redes neuronales, deep learning, el aprendizaje escalable y paralelo, sistemas de recomendación y de clasificación, visión artificial y el procesamiento de lenguaje natural. También, deberás comprender herramientas imprescindibles como Tensorflow, Python, R o Keras.

¿Quién debe estudiar un Máster en Machine Learning?

El Machine Learning es una disciplina que necesita de conocimientos técnicos. También necesita de una buena base matemática y estadística para comprender y aprovechar los algoritmos.

Por esta razón, los titulados con perfil técnico, estadísticos, ingenieros y matemáticos contarán con la base para exprimir al máximo estos programas. Aun así, muchos profesionales que trabajan con datos pueden ser muy buenos candidatos, ya que la visión particular de cada uno de ellos dará un enfoque distinto a la disciplina.

Lo más importante es que sientas ese interés en la materia del análisis de datos y la creación de modelos.

¿Qué salidas laborales tiene un Máster en Machine Learning?

Actualmente, las salidas profesionales de un Master en Machine Learning se pueden encontrar prácticamente en cualquier sector. Desde el sector de la salud, la automoción, marketing o finanzas. Lo más probable es que trabajes integrado en equipos de tecnología, con expertos ingenieros de datos, analistas de datos y científicos de datos y en departamentos de investigación, desarrollo e Innovación (I+D+i)

Una vez completada tu formación podrás comprender cuál de estos perfiles encaja mejor contigo:

Analista de Datos, Desarrollador de Inteligencia Artificial, Arquitecto de Datos, Profesional de Business Intelligence, Chief Data Officer, Profesional de Data Mining, Ingeniero de Datos, Especialista en Deep Learning, Científico de Datos, Ingeniero de Inteligencia Artificial, Especialista en Visión Artificial, Especialista en NLP o Integrador de Modelos son algunos de los títulos más comunes.

¿Qué requisitos previos tiene un Máster en Machine Learning?

Existen varios programas de Máster para elegir, algunos de ellos están orientados a perfiles más técnicos, mientras que otros se orientan a perfiles de negocio con competencias en tecnología.

Para comprender los conceptos técnicos de los Másteres en Machine Learning y sacar todo el partido posible a las herramientas con las que se trabajan, los estudiantes deberán tener una base sólida de matemáticas y estadística. Los algoritmos y técnicas esenciales del Machine Learning se basan en conceptos matemáticos que deberás entender.

Además de esto, es recomendable que estés familiarizado con algún lenguaje de programación como Python y SQL, que son los más populares en las profesiones enfocadas en los datos.

También, es recomendable tener conocimientos de inglés y comprensión lectora, puesto que mucha de la documentación relacionada con las tecnologías de Machine Learning se encuentra en este idioma.

Algunos Másteres requieren tener estudios universitarios, aunque es posible demostrar experiencia laboral en el sector para cursar el Máster sin estos estudios. Una alternativa popular es la realización de cursos de especialización que no tienen estos requisitos de acceso.

Precios de Máster en Machine Learning

Los precios son variados en cuanto al tipo de Máster, pero puedes estimar alrededor de los 4000 o 5000 euros, pudiendo llegar hasta los 10.000 euros. Es importante entender que un Máster más caro no tiene por qué ser mejor. Debe adecuarse a tus necesidades y a los conocimientos de los que partes. Además, no debe hacerte perder el tiempo con contenidos que no tendrán una aplicación práctica en el desempeño de tu actividad profesional.

Muchos de los programas ofrecen becas y financiación con distintos tipos de requisitos, que te ayudarán a acceder. En las universidades públicas que ofertan Másteres en Machine Learning puedes acceder también a las becas públicas, aunque deberás informarte bien y con antelación para cumplir con los plazos de solicitud establecidos.

Los Másteres online suelen ser más económicos y además promueven la especialización, con contenidos que actualizan con gran frecuencia. He tenido en cuenta todas estas variables para elaborar el ranking de mejores Másteres en Machine Learning para facilitarte la elección.