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Descripción

Con el Curso de Especialización de FP en Aprendizaje Automático: Gestión de Datos y Entrenamiento aprenderás a extraer información de fuentes diversas, procesarla y aplicar analíticas de datos para el entrenamiento en sistemas de Inteligencia Artificial.

Te basarás en técnicas de aprendizaje automático para llevar a cabo la clasificación, predicción u otro tratamiento inteligente de datos, imágenes, lenguaje natural o vídeos, identificando variables significativas y verificando la ausencia de sesgos.

El Curso de Especialización de FP en Aprendizaje Automático: Gestión de Datos y Entrenamiento se dirige a Técnicos Superiores de Formación Profesional.

Una vez superado el Curso obtendrás la titulación de Máster de FP en Aprendizaje Automático: Gestión de Datos y Entrenamiento.

Vías de acceso

Para acceder al Curso de Especialización de FP en Aprendizaje Automático: Gestión de Datos y Entrenamiento se requiere contar con uno de los siguientes títulos:

Si sobran plazas en el Curso podrán acceder al mismo los titulados de FP provenientes de ciclos de grado superior distintos a los citados, siempre y cuando puedan demostrar que cuentan con los conocimientos requeridos para seguir la formación.

También podrán acceder personas sin titulación de FP que acrediten conocimientos previos relacionados con el Curso, pero en este caso el título que recibirán tras superar la formación es una certificación académica que sustituirá al título de Máster de FP.

Plan de estudios

En este apartado se muestran algunas de las asignaturas representativas de esta formación.
Horas lectivas: 800
Módulos profesionales
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Extracción, transformación y carga de datos desde fuentes múltiples
Depuración, limpieza y clasificación de datos
Diseño y evaluación de modelos basados en aprendizaje automático
Desarrollo de componentes software para sistemas de aprendizaje automático

Perfil recomendado

En este apartado encontrarás algunas de las características del perfil recomendado para las personas que cursan estos estudios.
Para identificar tus capacidades e intereses te recomendamos realizar nuestro test de orientación, que te ayudará a entender mejor cómo eres para explorar itinerarios formativos y profesiones que respondan a tus preferencias y en los que puedas sacar el máximo partido a tu perfil.

Capacidades

  • Competencia digital
  • Aprendizaje permanente
  • Pensamiento crítico
  • Orientación al logro
  • Análisis y resolución de problemas
  • Trabajo en equipo

Intereses

  • Diseñar modelos basados en el aprendizaje automático
  • Programar sistemas de redes neuronales
  • Programar software para la extracción de patrones en el aprendizaje automático


Aspectos de personalidad

  • Meticulosidad
  • Curiosidad
  • Responsabilidad
  • Objetividad
  • Creatividad
  • Perseverancia

Ámbitos profesionales

A continuación, se ofrecen orientaciones relativas a las oportunidades de inserción laboral a las que puedes optar si superas esta formación.

Salidas profesionales

  • Técnicas y técnicos en proceso y analítica de datos.
  • Integradores de sistemas de información.

Funciones y actividades

  • Identificar posibles sesgos de género, sociales, políticos o éticos en el desarrollo y aplicaciones de la IA y Big Data.
  • Aplicar filtros y transformaciones a los datos en origen, como proyecciones, selecciones y agregaciones.
  • Realizar análisis exploratorios de datos (AED) para la selección de atributos clave en el entrenamiento, identificado la estructura, variables y relaciones de los conjuntos de datos.
  • Diseñar y evaluar modelos basados en aprendizaje automático (machine learning).
  • Crear algoritmos de carácter general y específico de inteligencia artificial usando lenguaje propio del sector para integrarlos en sistemas de IA.
  • Diseñar programas para inteligencia artificial bajo el paradigma de Programación Orientada a Objetos (POO) aplicando herramientas estructuradas de programación como asignaciones, condiciones, bucles o iteraciones.
  • Programar algoritmos de aprendizaje automático supervisados (predictivos) y no supervisados usando redes neuronales.
  • Programar software para la extracción de patrones preparatorios aplicables en aprendizaje automático (machine learning).
  • Elaborar la documentación del código desarrollado para sistemas de IA según los estándares de la organización.

Consulta algunas de las profesiones que podrás ejercer una vez superados los estudios:

Formación complementaria y estudios relacionados

Para mejorar tu perfil te interesa dominar herramientas de Cloud Computing y conocer modelos de Machine Learning.

Alternativas de estudio:

Fuentes de referencia

  • Real Decreto 183/2026, de 11 de marzo, por el que se establece el Curso de especialización de Formación Profesional de Grado Superior en Aprendizaje Automático: Gestión de Datos y Entrenamiento y se fijan los aspectos básicos del currículo.
  • Todo FP. Ministerio de Educación, Formación Profesional y Deportes.