El Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial aplicadas a la Ingeniería se implanta en la USAL en 2026-27, una vez supere el proceso de verificación (de Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Castilla y León y del Consejo de Universidades).
Ofrece una formación avanzada en el análisis, procesamiento e interpretación de datos, así como en el desarrollo y aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la resolución de problemas complejos en el ámbito de la ingeniería y las ciencias aplicadas. El programa se fundamenta en la integración de metodologías matemáticas, computacionales y de ingeniería para el diseño de soluciones innovadoras basadas en datos.
Los principales objetivos formativos de este Máster son:
Estos estudios duran un curso académico (60 ECTS) y están organizados en siete asignaturas obligatorias (36 ECTS), tres o cuatro optativas (12 ECTS) y el Trabajo Fin de Máster (12 ECTS).
Se imparte en la modalidad de enseñanza virtual, a través de la plataforma Campus Virtual Studium de la USAL. Para tener acceso a todos los materiales y servicios solo es preciso disponer de un ordenador con conexión a internet y con equipamiento estándar para seguir una videoconferencia y también disponer de una cámara independiente (no integrada en el equipo informático.)
(C1) Explicar y fundamentar los principios estadísticos y probabilísticos aplicables al tratamiento e interpretación de datos en contextos de ingeniería complejos.
(C2) Identificar y describir los lenguajes y librerías de programación avanzada utilizados en el desarrollo de soluciones algorítmicas para ciencia de datos e IA tales como (Python, R, SQL, etc.).
(C3) Explicar los fundamentos del aprendizaje automático supervisado y no supervisado y los criterios para seleccionar las técnicas adecuadas según el tipo de datos.
(C4) Describir los principios teóricos y arquitecturas básicas de redes neuronales profundas (deep learning) y sus aplicaciones en ingeniería.
(C5) Explicar el funcionamiento de herramientas de procesamiento de Big Data en contextos industriales.
(C6) Describir las técnicas de inteligencia artificial utilizadas en el modelado de sistemas inteligentes en ingeniería y sus aplicaciones principales.
(C7) Explicar los fundamentos de los algoritmos heurísticos y métodos cuantitativos asistidos por IA, usados en la resolución de problemas de optimización y toma de decisiones en ingeniería.
(C8) Identificar y comparar herramientas de visualización de datos e inteligencia de negocio aplicables al análisis y diagnóstico de datos complejos.
(C9) Evaluar los riesgos éticos, legales y sociales asociados al uso de IA y datos, aplicando criterios de responsabilidad, transparencia y seguridad en el diseño de soluciones tecnológicas.
(C10) Explicar los elementos fundamentales que estructuran un proyecto técnico de aplicación de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en contextos reales de ingeniería.
(K1) Integrar conocimientos multidisciplinares de datos, inteligencia artificial e ingeniería para resolver problemas técnicos complejos en entornos nuevos o emergentes.
(K2) Analizar y sintetizar información técnica y científica, interpretando datos complejos con pensamiento crítico y rigor metodológico.
(K3) Aplicar conocimientos avanzados de IA y ciencia de datos en entornos profesionales de alta especialización, adaptándose a nuevas tecnologías y desafíos.
(K4) Liderar equipos multidisciplinares en proyectos de innovación tecnológica, gestionando recursos y tiempos de forma eficiente y colaborativa.
(K5) Emitir juicios técnicos informados, valorando aspectos sociales, éticos y económicos relacionados con la aplicación de la IA en la ingeniería.
(K6) Comunicar conclusiones, resultados y métodos de forma clara, estructurada y profesional, tanto a públicos técnicos como no técnicos.
(K7) Aprender de forma autónoma y continua, manteniéndose actualizado frente a los rápidos avances en ciencia de datos e inteligencia artificial.
(K8) Tomar decisiones bajo incertidumbre utilizando modelos analíticos y predictivos que incorporen múltiples fuentes de información y criterios.
(K9) Desarrollar soluciones respetuosas con la sostenibilidad, la privacidad y la equidad, fomentando una aplicación ética de la tecnología.
(H1) Programar y depurar algoritmos de procesamiento y análisis de datos en entornos técnicos utilizando herramientas como Python, R, SQL y plataformas de Big Data.
(H2) Implementar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales adaptados a problemas reales de ingeniería, incluyendo clasificación, regresión y clustering.
(H3) Desarrollar pipelines de datos robustos y eficientes, integrando fuentes heterogéneas de información y automatizando flujos ETL/ELT.
(H4) Construir dashboards interactivos y visualizaciones avanzadas que faciliten la toma de decisiones basada en datos para diferentes perfiles técnicos y de gestión, en procesos de ingeniería.
(H5) Aplicar técnicas de validación y evaluación de modelos predictivos, garantizando su robustez, generalización y aplicabilidad a entornos reales ingenieriles.
(H6) Seleccionar e implementar arquitecturas de almacenamiento y procesamiento distribuido, incluyendo tecnologías como Hadoop, Spark, y bases de datos NoSQL.
(H7) Modelar sistemas de ingeniería a partir de técnicas de simulación y optimizar su funcionamiento a partir de IA.
(H8) Gestionar proyectos de análisis de datos e inteligencia artificial desde su definición hasta la implementación, documentando resultados de forma clara y reproducible.
(H9) Adaptar soluciones inteligentes a diferentes dominios de la ingeniería, contextualizando los modelos y sus resultados en función de las restricciones del entorno.
El Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial aplicadas a la Ingeniería está orientado a la formación avanzada en el análisis, procesamiento e interpretación de datos, así como en el desarrollo y aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la resolución de problemas complejos en el ámbito de la ingeniería y las ciencias aplicadas. El programa se fundamenta en la integración de metodologías matemáticas, computacionales y de ingeniería para el diseño de soluciones innovadoras basadas en datos.
El perfil de ingreso recomendado corresponderá a titulados universitarios de la rama de Ingeniería y Arquitectura, así como de la rama de Ciencias (específicamente en las áreas de Matemáticas, Física o Estadística). Los candidatos deben poseer una base sólida en razonamiento matemático (álgebra, cálculo y estadística) y fundamentos de programación, además de una capacidad analítica para la resolución de problemas complejos mediante herramientas computacionales. Se establece el siguiente listado de acceso basado en la afinidad de las competencias de origen:
Los candidatos deberán acreditar una formación sólida en matemáticas, que incluya álgebra, cálculo, ecuaciones diferenciales y estadística, así como conocimientos fundamentales de programación y estructuras de datos, adquiridos durante sus estudios de grado.
Recomendaciones adicionales y competencias previas:
Es necesario indicar una frase para que se pueda ver el módulo común.
Para el acceso al máster se tendrá en cuenta lo establecido en el artículo 18 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, que señala que “la posesión de un título universitario oficial de Graduada o Graduado español o equivalente es condición para acceder a un Máster Universitario, o en su caso disponer de otro título de Máster Universitario, o títulos del mismo nivel que el título español de Grado o Máster expedidos por universidades e instituciones de educación superior de un país del EEES que en dicho país permita el acceso a los estudios de Máster”. Una explicación detallada aparece en la web https://www.usal.es/preinscripcion-masteres
De igual modo, podrán acceder a un Máster Universitario del sistema universitario español personas en posesión de títulos procedentes de sistemas educativos que no formen parte del EEES, que sean equivalentes al título de Grado, sin necesidad de homologación del título, pero sí de comprobación por parte de la universidad del nivel de formación que implican, siempre y cuando en el país donde se haya expedido dicho título permita acceder a estudios de nivel de postgrado universitario. En ningún caso el acceso por esta vía implicará la homologación del título previo del que disponía la persona interesada ni su reconocimiento a otros efectos que el de realizar los estudios de Máster.
Por otro lado, es imprescindible dominar el español que es la lengua básica sobre la que se desarrollará la docencia. En caso de que su lengua materna no sea el español, será obligatorio la acreditación documental del nivel C1 del Marco Común Europeo de Referencia para Lenguas (MECERL).
Además, es recomendable disponer de un nivel de inglés B2 o superior, que permita la consulta de bibliografía científica y técnica en este idioma.
El procedimiento de acceso se ajustará a la normativa general de la Universidad de Salamanca, disponible en el siguiente enlace: https://www.usal.es/preinscripcion-masteres.
Se reservará, al menos, un 5% de las plazas ofertadas para estudiantes que tengan reconocido un grado de discapacidad igual o superior al 33%, así como para aquellos con necesidades de apoyo educativo permanentes asociadas a circunstancias personales de discapacidad, que en sus estudios anteriores hayan precisado de recursos y apoyos para su plena inclusión educativa.
En este título no hay pruebas especiales de acceso.
3.1.b) Procedimiento y criterios de admisión
Las personas interesadas en la admisión en el máster deberán formalizar la correspondiente solicitud, acreditando que están en posesión de alguno de los títulos que permite el ingreso en estos estudios de posgrado (ver http://www.usal.es/preinscripcion-Másteres). La solicitud debe ir acompañada de la siguiente documentación: expediente académico de la titulación principal que permite el acceso al máster (nota media); acreditación, en su caso, de que se posee otra u otras titulaciones universitarias oficiales que también permitirían el acceso al máster; acreditación, en su caso, de experiencia profesional relacionada con el contenido del máster; y acreditación de un nivel C1 de dominio del español para los hablantes no nativos. Se recomienda presentar Currículum Vitae que refleje los méritos.
La Comisión Académica del Título será la responsable de realizar la selección de las preinscripciones. Estará formada por el director/a de la titulación, tres docentes y un estudiante del título. Tal y como establece el Real Decreto 822/2021, las universidades o los centros regularán la admisión en las enseñanzas de Máster Universitario, estableciendo requisitos específicos y, en caso de ser necesarios, complementos formativos, cuya carga en créditos no podrá superar el equivalente al 20 por ciento de la carga crediticia del título. Los créditos de complementos formativos tendrán la misma consideración que el resto de los créditos del plan de estudios del título de Máster Universitario. En este caso los solicitantes que tengan más carencias no podrán ser inscritos. Esta comisión será la responsable de realizar la selección de los estudiantes aplicando los siguientes criterios:
Expediente académico del estudiante (60%)
Nota media (N): Hasta 10 puntos.
Con el fin de potenciar el perfil de acceso de mayor afinidad, se aplicará la siguiente ponderación (p) en función de la titulación de origen:
p= 1 para los titulados en Ingeniería Informática o Graduado/a en Informática, Graduado/a en cualquier titulación referida a Ciencia de Datos o IA.
p= 0,75 para los titulados en cualquier otra Ingeniería y/o especialidad afín diferentes indicadas en el párrafo anterior.
Especialidad (T): Proyectos Fin de Carrera o Trabajo Fin de Grado de especial interés en Ciencia de Datos e IA y/o asignaturas optativas de especial interés para esta especialidad: Hasta 3 puntos.
La nota final del Criterio 1 (C1) Expediente académico será: C1 = N * p + T
Formación adicional (experiencia profesional, idiomas) (30%)
Experiencia profesional relacionada con la Ciencia de Datos e IA (E): Hasta 5 puntos.
Conocimiento de idiomas no oficiales en España (I): hasta 0,5 puntos por cada idioma en función del nivel acreditado: Hasta 2 puntos.
La nota final del Criterio 2 (C2) Formación adicional será: C2 = E + I
Cartas de recomendación (C3): (10%)
Hasta 0,5 puntos por cada carta de empresa/institución reconocida (máximo dos cartas por estudiante). Las cartas deben ir firmadas. Hasta 2 puntos.
Calificación final, tras la aplicación de los tres criterios = C1 + C2 + C3
El Máster contempla los siguientes complementos formativos, que no podrán exceder en ningún caso de 12 créditos ECTS, cuyos contenidos están orientados a garantizar que los estudiantes tengan los conocimientos previos necesarios para asegurar una adecuada adquisición de los resultados del proceso de formación y aprendizaje:
Si un estudiante carece de algún conocimiento tendrá que cursar el complemento que le otorga este conocimiento, tal y como se establece en la tabla:
Para garantizar un nivel homogéneo de conocimientos previos y asegurar la adquisición de los resultados de aprendizaje del Máster, se vinculan los perfiles de ingreso con los bloques de complementos definidos en la memoria (Bloques A, B y C), cuya carga total no supera el 20% de los ECTS del título (máximo 12 ECTS).
El máster se impartirá en modalidad virtual desde la Escuela Politécnica Superior de Zamora (EPSZ), que forma parte del Campus Viriato. Aunque el campus cuenta con amplias instalaciones físicas, lo relevante para este título online son los recursos digitales y servicios de apoyo virtual que proporciona la Universidad de Salamanca.
No obstante, es de recibo mencionar que el campus cumple con los requisitos de accesibilidad universal marcados en la legislación (Ley 51/2003, de 2 de diciembre de igualdad de oportunidades, no discriminación y accesibilidad universal de las personas con discapacidad). Los edificios del Campus, salvo el salón de actos, carecen de barreras arquitectónicas para la entrada a su interior y están dotados de ascensores adecuados para el acceso a las plantas superiores. El salón de actos dispone de los medios necesarios para el acceso de personas con problemas de movilidad. En todos los edificios, y en todas sus plantas, existen aseos adaptados para personas con discapacidad.
La Universidad de Salamanca cumple las obligaciones que establece la legislación vigente en materia de prevención de riesgos laborales (Ley 31/1995, de 8 de noviembre, de Prevención de Riesgos Laborales). El Comité de Seguridad y Salud de la Universidad constituye el órgano superior de coordinación y consulta regular y periódica de las actuaciones de la Universidad en materia de prevención de riesgos (Política de Prevención de Riesgos Laborales de la Universidad de Salamanca, aprobada en Consejo de Gobierno de 16 de diciembre de 2004).
Infraestructura tecnológica para la docencia virtual
El Campus Virtual Studium (http://studium.usal.es) es una plataforma institucional de la Universidad de Salamanca, concebida como servicio integral de apoyo a la formación y su misión se concreta en las siguientes líneas de actuación:
El elemento central de Studium es el sistema de gestión de la enseñanza Moodle, que permite, a través de un navegador web convencional la publicación de contenidos, el seguimiento y evaluación de tareas y conocimientos adquiridos y provee una serie de herramientas de comunicación online. Suplementando la funcionalidad estándar de Moodle, se han desarrollado internamente herramientas que facilitan la integración de este sistema con la gestión académica de la Universidad y las labores de soporte a los usuarios. Está respaldada por el Centro de Procesamiento de Datos (CPD) de la USAL, que proporciona conectividad, asistencia técnica, soporte de red, distribución de software y mantenimiento de aulas virtuales.
Servicio de Producción e Innovación Digital
Este servicio coordina la virtualización de la docencia y el desarrollo de contenidos digitales. Está compuesto por varias unidades (medios audiovisuales, aprendizaje digital y creatividad) que apoyan la calidad y actualización del entorno online del máster.
Recursos bibliográficos
El alumnado cuenta con acceso a la Biblioteca “Claudio Rodríguez” y al sistema bibliotecario de la USAL, incluyendo préstamo de portátiles, salas de estudio y acceso a recursos electrónicos (libros, revistas, bases de datos) desde la web del servicio de bibliotecas (http://sabus.usal.es).
Servicios de orientación y apoyo al estudiante
El máster online dispone de soporte institucional a través de:
Apoyo interno al título
Se ofrecerán seminarios iniciales de orientación, información sobre prácticas y trabajo fin de máster (TFM), y se asignará un profesor-mentor por estudiante que realizará un seguimiento personalizado y continuo, tanto en modalidad presencial como remota, para guiar el itinerario académico y profesional del alumnado.
El Servicio Informático, C.P.D., es un órgano de apoyo a la docencia, la investigación y la gestión de la Universidad de Salamanca, que depende del Vicerrectorado de Innovación e Infraestructuras. Las funciones principales de este Servicio son las siguientes:
El soporte CPD de permite al usuario resolver problemas técnicos y acceder a la unidad para la asesoría o intervención técnica directa. Sus funciones se concentran en las siguientes áreas:
Los criterios generales, la normativa (Reglamento sobre reconocimiento y transferencia de créditos en la Universidad de Salamanca, aprobado en Consejo de Gobierno de 24/03/2023) y los formularios sobre el reconocimiento y transferencia de ECTS en la USAL están en: https://www.usal.es/reconocimiento-y- transferencia-de-creditos
Reconocimiento de ECTS cursados por Acreditación de Experiencia Laboral y Profesional:
Nº mínimo de ECTS reconocidos: 0
Nº máximo de ECTS reconocidos: 9
Se procederá, en su caso, al reconocimiento de la experiencia profesional acreditada convenientemente por el estudiante matriculado en el presente Máster, junto a su solicitud de ingreso en el mismo, a través del correspondiente contrato de trabajo, que el solicitante deberá presentar ante la Comisión Académica del Máster. La experiencia laboral y profesional acreditada podrá ser reconocida en forma de créditos académicos, siempre que dicha experiencia esté claramente relacionada con los conocimientos, competencias y habilidades especificadas en el plan de estudios. Como norma general, se podrá reconocer hasta un crédito ECTS por cada cuarenta horas de experiencia laboral o profesional acreditada, esto es, podrá ser convalidada por una o dos asignaturas, y en ningún caso, por el TFM. Para ello se considerará el tipo de institución o empresa donde trabajó, la duración y dedicación horaria de dicho trabajo y las características del puesto desempeñado, y su adecuación con los resultados de aprendizaje de los créditos reconocibles. En el documento acreditativo deberá figurar el puesto de trabajo desempeñado, la empresa, el tiempo trabajado y la dedicación horaria.
Reconocimiento de ECTS cursados en Títulos Propios (TP) o de formación permanente:
Nº mínimo ECTS reconocidos: 0
Nº máximo ECTS reconocidos: 6
Se podrán reconocer créditos obtenidos en títulos propios de universidad que hayan sido superados por el estudiante matriculado en el presente Máster Universitario siempre que, junto a la solicitud de reconocimiento, aporte la acreditación oficial de la institución de educación superior que certifique la superación de los créditos cuyo reconocimiento se solicita, junto al programa de contenidos y actividades cursados, que debe ser coincidente con una o varias asignaturas de las que se compone el presente Máster. Con carácter general, los créditos reconocidos a partir de la formación permanente, combinado con el procedente de la experiencia profesional o laboral, no podrá superar, globalmente, el quince por ciento del total de créditos ECTS del plan de estudios del título de destino.
La Comisión de Reconocimiento y Transferencia de Créditos del Título (COTRARET) estudiará cada una de las solicitudes y trasladará la propuesta de reconocimiento a la Comisión de Docencia, delegada del Consejo de Gobierno, que decidirá sobre la misma.
La información general sobre el reconocimiento y transferencia de ECTS en la USAL puede encontrarse en: https://www.usal.es/reconocimiento-y-transferencia-de-creditos
Evaluaciones externas.
Este título oficial se somete periódicamente a evaluaciones por parte de la Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Castilla y León (ACSUCyL), en cuyo buscador de títulos universitarios se pueden consultar los diferentes informes de evaluación externa:
Informe de verificación 2026
