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Próxima matrícula: 22/04

Curso Universitario Online de Iniciación a la Inteligencia Artificial

Presentación

Los datos son uno de los activos más importantes de cualquier organización, con independencia de su ámbito de negocio o actuación. El uso de técnicas inteligentes de análisis de datos permite extraer valor de estos en forma de información y conocimiento, y facilita la toma de decisiones.
Sin requisitos de acceso

Descubre una oferta adaptada a tus necesidades y sin requisitos de titulación universitaria.

Cursos universitarios

Amplía tus competencias con cursos formados por asignaturas de grados universitarios.

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan y realicen tareas imitando el comportamiento humano. Cuando se combina con la estadística y la programación, se posibilita el análisis de grandes cantidades de datos, el reconocimiento de patrones antes desconocidos y la realización de predicciones y recomendaciones basadas en dichos patrones. El objetivo es facilitar la toma de decisiones basada en datos, atribuciones de un científico de datos, una de las profesiones con mayor demanda y proyección de futuro.

¿Por qué estudiar el curso de Iniciación a la inteligencia artificial?

En este curso aprenderás:

  • Técnicas de inteligencia artificial para el análisis de datos de minería de datos y aprendizaje automático.

  • Técnicas de estadística para el análisis de datos.

  • Lenguajes de programación: Python y R.

Nuestro objetivo es acercarte a la realidad profesional mediante:

  • Una metodología online basada en la evaluación continuada.

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan y realicen tareas imitando el comportamiento humano. Cuando se combina con la estadística y la programación, se posibilita el análisis de grandes cantidades de datos, el reconocimiento de patrones antes desconocidos y la realización de predicciones y recomendaciones basadas en dichos patrones. El objetivo es facilitar la toma de decisiones basada en datos, atribuciones de un científico de datos, una de las profesiones con mayor demanda y proyección de futuro.

¿Por qué estudiar el curso de Iniciación a la inteligencia artificial?

En este curso aprenderás:

  • Técnicas de inteligencia artificial para el análisis de datos de minería de datos y aprendizaje automático.

  • Técnicas de estadística para el análisis de datos.

  • Lenguajes de programación: Python y R.

Nuestro objetivo es acercarte a la realidad profesional mediante:

  • Una metodología online basada en la evaluación continuada.

  • Los recursos de aprendizaje más adecuados y el uso de software actual.

  • El apoyo del personal docente que hay en las aulas y laboratorios especializados.

  • Inicio

    23 sept 2026

  • 100%

    Online

  • 24

    Créditos ECTS

  • Idiomas: Español, Catalán

  • Titulación propia

  • Duración :

Metodología 100% online

1.ª universidad online del mundo

Acompañamiento personalizado

  • La UOC, la mejor universidad online

    Somos la universidad online del Estado mejor posicionada en los principales rankings de calidad universitaria.

    Pioneros en e-learning y ahora también en el uso de la IA en las aulas, apostando por el rigor académico y su uso responsable, crítico y ético.

Curso Universitario de Iniciación a la Inteligencia Artificial

Programa académico

Programa académico

Este curso está configurado por 24 créditos. La duración recomendada es de tres semestres académicos, dado que las asignaturas están encadenadas.

El curso se compone de cuatro asignaturas que quedarían distribuidas de la siguiente forma:

  • Primer semestre:

    • Fundamentos de programación (6 créditos): introducción a la programación en lenguaje Python. Además de tratar los conceptos de programación básicos, se presentarán las librerías de Python más usadas en la ciencia de datos. La asignatura sigue el ciclo habitual en ciencia de datos (captura, preprocesamiento, análisis y visualización de datos), mostrando cómo se implementan en Python.

    • Probabilidad y estadística (6 créditos):

Programa académico


Este curso está configurado por 24 créditos. La duración recomendada es de tres semestres académicos, dado que las asignaturas están encadenadas.

El curso se compone de cuatro asignaturas que quedarían distribuidas de la siguiente forma:

  • Primer semestre:

    • Fundamentos de programación (6 créditos): introducción a la programación en lenguaje Python. Además de tratar los conceptos de programación básicos, se presentarán las librerías de Python más usadas en la ciencia de datos. La asignatura sigue el ciclo habitual en ciencia de datos (captura, preprocesamiento, análisis y visualización de datos), mostrando cómo se implementan en Python.

    • Probabilidad y estadística (6 créditos): proporciona los conceptos esenciales para analizar conjuntos de datos con diferentes tipos de variables. En concreto, se incluye estadística descriptiva, introducción a la probabilidad y distribuciones, inferencia estadística (intervalos de confianza y contrastes de hipótesis) y regresión lineal simple y multivariante. Como software se usará RStudio.

  • Segundo semestre:

    • Minería de datos (6 créditos): presenta las técnicas y métodos para descubrir conocimiento en forma de patrones escondidos en grandes cantidades de datos. En concreto, se explica en qué consiste el proceso de minería de datos y las tareas que incorpora, los modelos (supervisados y no supervisados) que pueden extraerse y cómo construirlos, y también su evaluación y validación. Asimismo, se aborda un caso real de minería de datos (R y Python).

 

  • Tercer semestre:
       
  • Aprendizaje automático (6 créditos): profundiza en varias técnicas de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado (algoritmos de clasificación y regresión), así como técnicas que combinan diferentes métodos. Además, se hace una introducción a las técnicas de aprendizaje profundo basadas en redes neuronales, y también a las técnicas de aprendizaje por refuerzo. Finalmente, se presenta en qué se basan los sistemas recomendadores. Para poner en práctica los contenidos se usarán notebooks implementados en Python.

Recursos para el aprendizaje

Es recomendable disponer de un ordenador portátil o PC de sobremesa con un sistema operativo de 64 bits, 8 GB de RAM y 25 GB de disco como mínimo, en el que pueda instalarse software sin restricciones. Actualmente, los ordenadores Mac con chips M1 o M2 pueden dar problemas para realizar algunas de las actividades previstas en el plan docente de varias asignaturas, así que se recomienda disponer de un ordenador alternativo.

El alumnado tendrá acceso a recursos de aprendizaje y software elegidos por el profesorado de cada asignatura: una selección del software libre y de las licencias de software propietario más utilizados actualmente en el mercado, y otros recursos, ya sean elaborados por la UOC o recursos externos de reconocida calidad y rigor académico. Nuestras herramientas de referencia en análisis estadístico, minería de datos (data mining) y aprendizaje automático (machine learning) son R y Python, lenguajes estándares en el mercado industrial y la investigación. Disponemos de manuales, tutoriales y de una página web de recursos sobre ambos lenguajes.

Recursos para el aprendizaje


Es recomendable disponer de un ordenador portátil o PC de sobremesa con un sistema operativo de 64 bits, 8 GB de RAM y 25 GB de disco como mínimo, en el que pueda instalarse software sin restricciones. Actualmente, los ordenadores Mac con chips M1 o M2 pueden dar problemas para realizar algunas de las actividades previstas en el plan docente de varias asignaturas, así que se recomienda disponer de un ordenador alternativo.

El alumnado tendrá acceso a recursos de aprendizaje y software elegidos por el profesorado de cada asignatura: una selección del software libre y de las licencias de software propietario más utilizados actualmente en el mercado, y otros recursos, ya sean elaborados por la UOC o recursos externos de reconocida calidad y rigor académico. Nuestras herramientas de referencia en análisis estadístico, minería de datos (data mining) y aprendizaje automático (machine learning) son R y Python, lenguajes estándares en el mercado industrial y la investigación. Disponemos de manuales, tutoriales y de una página web de recursos sobre ambos lenguajes. El estudiantado también tendrá a su disposición un laboratorio en Python y R destinado a resolver dudas sobre la instalación y el uso de estas tecnologías.

 

El Curso Universitario de Iniciación a la Inteligencia Artificial forma parte del siguiente itinerario académico:
Curso Universitario de Iniciación a la Inteligencia Artificial

Profesorado

Dirección de los Estudios

  • Daniel Riera Terrén
    Daniel Riera Terrén

    Doctor en Ingeniería Informática por la UAB. Director de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Su actividad docente se centra en la inteligencia artificial, y la modelización, simulación y optimización de sistemas. Su ámbito de investigación gira en torno al desarrollo de algoritmos híbridos (combinando IA, OR y CP) para la resolución de problemas combinatorios, y el diseño de ludificación.

Curso Universitario de Iniciación a la Inteligencia Artificial

Salidas profesionales

Objetivos

El objetivo es proporcionar una iniciación a las técnicas inteligentes de análisis de datos más utilizadas para poder hacer frente a problemas que involucren conjuntos de datos, y poder elaborar soluciones que faciliten la extracción de información y conocimiento para apoyar a la toma de decisiones. 

Hacemos posible tu crecimiento profesional

Te formamos en las competencias más buscadas en el mercado y te ofrecemos nuestros servicios de orientación profesional para que construyas tu carrera laboral.

Perfiles

Profesionales vinculados al sector de la tecnología que estén valorando reorientar su carrera profesional como científicos de datos.

Competencias

  • Identificar, comprender y reconocer oportunidades de mejora en cualquier tipo de organización que pueden ser resueltas de forma eficiente y efectiva mediante la ciencia de los datos.

  • Utilizar de modo combinado los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación para desarrollar soluciones a problemas en el ámbito de la ciencia de los datos.

  • Aplicar técnicas específicas de captura, tratamiento y análisis de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

  • Resumir, interpretar, presentar y contrastar de manera crítica los resultados obtenidos utilizando las herramientas de análisis y visualización más adecuadas.

A quién se dirige

El perfil de entrada es cualquier profesional ligado al sector de la tecnología que esté valorando reorientar su carrera profesional como científico de datos.

Salidas profesionales

El estudiantado que finalice este programa adquirirá las bases mínimas para desarrollar en un futuro los siguientes perfiles:

  • Científico de datos (data scientist)
  • Analista de datos

Estos perfiles profesionales pueden desarrollar su actividad en cualquier organización, especialmente en los siguientes sectores:

  • Sector financiero y de seguros
  • Sector de consultoría
  • Comercio electrónico
  • Institutos de investigación
  • Instituciones públicas, bancos centrales y agencias europeas
  • Departamentos de análisis de datos de otras industrias

La UOC, la mejor universidad online

  • Ranking CYD
    La universidad online mejor valorada

    La UOC es la universidad en línea mejor valorada de España por el ranking CYD 2025.

  • Ranking THE
    La mejor universidad online

    La UOC es la universidad en línea mejor posicionada de España en el ranking THE World University Rankings 2025.

  • Ranking CWUR
    Entre las mejores universidades del mundo

    La UOC está en el 7 % de las mejores universidades del mundo, según el World University Rankings 2025 (CWUR).

Curso Universitario de Iniciación a la Inteligencia Artificial

Requisitos de acceso

Para matricularse de este curso y seguirlo no se necesita ninguna titulación académica ni es necesario tener conocimientos previos sobre la materia.

Potencia tu carrera profesional

La Formación de la UOC te ofrece programas orientados a la adquisición de los conocimientos exigidos a los perfiles profesionales más valorados.

Conocimientos previos

Conocimientos de matemáticas de nivel preuniversitario, conocimientos básicos del lenguaje SQL y capacidad de abstracción. Conocimientos de inglés a escala de lectura.

Requisitos tecnológicos

  • Ordenador con arquitectura Intel/AMD de 64 bits, 8 GB mínimo de memoria y 40-80 GB de espacio de disco libres.
  • Sistemas operativos: preferiblemente Windows 11 (o 10, pero caducará en 2025) y/o GNU/Linux (Ubuntu, Fedora, Debian). Se puede utilizar cualquiera de los dos, uno como sistema operativo principal y el otro virtualizado (por ejemplo, mediante VirtualBox).
  • Para ordenadores Apple MacOS con Apple Silicon (M1/M2), el estudiantado debe ser consciente de que no se podrá utilizar mucho del software docente. Se recomienda disponer de un ordenador con un sistema alternativo.

Titulación

Curso universitario UOC
Curso Universitario de Iniciación a la Inteligencia Artificial

Matrícula y precio

Proceso de matrícula

Este es el proceso de matrícula que tienes que seguir si quieres empezar a estudiar en la UOC por primera vez. Si ya has cursado estudios con nosotros y los quieres continuar, debes dirigirte a Trámites del Campus Virtual.

Rellena el formulario de matrícula que encontrarás en todas las páginas del programa. Tras registrar tus datos personales, se te proporcionará un nombre de usuario y elegirás tu clave de acceso al campus. A continuación accederás a la sección de datos económicos, donde elegirás la forma de pago y podrás solicitar una factura, si la necesitas.

Una vez te hayas matriculado, recibirás dos mensajes al buzón de correo que hayas indicado. Un primer mensaje es la confirmación de la formalización de tu matrícula. En un segundo mensaje, te recordaremos el nombre de usuario y la clave que hayas elegido, y que te permitirán acceder al campus virtual.

A partir de la formalización de la matrícula, dispones de catorce días para ejercer tu derecho de desistimiento de matrícula.

¿Cuándo te puedes matricular?

Hay dos momentos al año para la matrícula, dependiendo del inicio de la docencia del programa en cuestión. Consulta el plazo de matriculación y el inicio de curso en la página de los estudios que quieres cursar.

Matriculación a partir de mayo

para los programas que inician docencia en septiembre u octubre

Matriculación a partir de noviembre

para los programas que inician docencia en febrero o marzo

El precio de este programa será el vigente en el momento de formalizar la matrícula. Sujeto a revisión anual.

Consulta el apartado Formas de pago. Al matricularte, podrás escoger la forma de pago que más te convenga.
Concepto Precio
Precio del curso
1.457 €
  • Facilidades económicas

  • Descuentos para matrícula anticipada

  • Pago fraccionado en cuotas

  • Becas, ayudas y descuentos

  • Condiciones especiales para empresas

  • Apoyo a deportistas de competición

Infórmate

122.750 graduados y graduadas

89 % de estudiantes que estudian y trabajan

79 % volvería a escoger la UOC

El pago de la matrícula se realiza en una única vez, mediante domiciliación bancaria. Al elegir este sistema de pago, tendréis que introducir los datos bancarios en el formulario de matrícula. El cargo correspondiente al importe de la matrícula se efectuará al mes siguiente.

En el caso de las especializaciones, el pago al contado se realiza mediante TPV.

Consulta las condiciones de financiación existentes:

  • BBVA
  • CaixaBank
  • Préstamo Aplazo (Santander)

Para los nuevos estudiantes de Formación de Posgrado, la primera cuota será del 10% del importe.

Master: la forma de pago para poder fraccionar la matrícula es la domiciliación bancaria (en caso de disponer de una cuenta bancaria SEPA) o la domiciliación tarjeta (en caso de no disponer de una cuenta bancaria SEPA). La primera cuota se abonará en el momento de formalizar la matrícula y el resto en un máximo de 19 cuotas mensuales a partir del mes de inicio de docencia.

Posgrado: la forma de pago para poder fraccionar la matrícula es la domiciliación bancaria (en caso de disponer de una cuenta bancaria SEPA) o la domiciliación tarjeta (en caso de no disponer de una cuenta bancaria SEPA).
La primera cuota se abonará en el momento de formalizar la matrícula y el resto en un máximo de 7 cuotas mensuales a partir del mes de inicio de docencia.

Especialización y curso: para importes superiores a 300 euros la primera cuota se abonará con TPV, en el momento de formalizar la matrícula, y el resto en un máximo de 3 cuotas, por domiciliación bancaria (en caso de disponer de una cuenta bancaria SEPA) o por domiciliación tarjeta (en caso de no disponer de una cuenta bancaria SEPA).
 

Para los residentes en Colombia interesados en esta forma de pago y que no disponéis de un tarjeta de crédito, os informamos de que la entidad Bancolombia ofrece la  Tarjeta Virtual e-Prepago. Para solicitarla, es necesario disponer de una cuenta de ahorros o corriente en esta entidad.  

Consulta aquí si tu entidad bancaria dispone de cuenta SEPA. 

El pago fraccionado tiene un importe de 28,20 euros por gestión.

El pago de la matrícula se realiza en una única vez, domiciliación tarjeta o transferencia bancaria.
 

Si elegís el pago por domiciliación tarjeta, deberéis indicar los datos de la tarjeta a la que hay que cargar el importe durante el proceso de matrícula. Recordad que las tarjetas aceptadas son VISA , VISA Electron y Mastercard (no se puede hacer el pago con American Express ni Dinners Club).

El cargo correspondiente a la matrícula del curso se hará al mes siguiente. Si se elige pagar los estudios con tarjeta, tened en cuenta que se le aplicarán las condiciones económicas que se hayan pactado con tu entidad bancaria. Es importante que el límite de la tarjeta sea superior al importe de la matrícula para evitar que los recibos se devuelvan.

En caso de disponer de una cuenta bancaria SEPA se puede realizar el pago mediante domiciliación bancaria. Para elegir este sistema de pago, tendréis que introducir los datos bancarios en el formulario de matrícula. El cargo correspondiente a la matrícula del curso se efectuará al mes siguiente.

Si elegís el pago por transferencia bancaria, el comprobante se deberá enviar escaneado desde el apartado del Campus: Secretaría / Matriculación / Formas de pago. El plazo para realizar el pago es de diez días desde la fecha de formalización y siempre antes del comienzo de la docencia.

Podréis realizar la transferencia con los datos que aparecen en la hoja de matrícula:

 

Banco Santander Central Hispano
Passeig de Gràcia, 5. 08007 Barcelona. Spain
Número c/c: 0049-1806-91-2111869374
Swift Code: BSCH ES MM
IBAN: ES15-0049-1806-9121-1186-9374

Las empresas pueden realizar el pago únicamente mediante transferencia bancaria. No podrán realizar el pago de forma fraccionada.

Durante el proceso de la matrícula se podrá elegir la forma de pago para empresa en el desplegable correspondiente.

El comprobante de la transferencia se deberá enviar escaneado desde el apartado del Campus: Secretaría / Matriculación / Formas de pago.

Si elegís el pago por transferencia fraccionada, debéis hacer un ingreso con los datos siguientes:

 

Banco Santander Central Hispano
Passeig de Gràcia, 5. 08007 Barcelona. Spain
Número c/c: 0049-1806-91-2111869374
Swift Code: BSCH ES MM
IBAN: ES 15-0049-1806-9121-1186-9374

 

Importante: si la empresa paga un tanto por ciento y el estudiante el otro tanto por ciento, la parte de la empresa se deberá pagar por transferencia bancaria y la parte del estudiante con la forma de pago disponible que prefiera (transferencia, domiciliación o tarjeta de crédito).

Descuentos

La UOC ofrece una serie de descuentos. Si puedes acogerte a uno de ellos, será necesario que en el momento de hacer la matrícula lo escojas en el desplegable del apartado Descuentos. En caso de poder acogerte a más de uno, deberás elegir el más beneficioso.

En caso de que se te aplique uno de estos descuentos en el momento de hacer la matrícula, deberás acreditar la condición de beneficiario presentando la documentación correspondiente en el plazo de 10 días naturales.

Los estudiantes beneficiarios del título de familia numerosa reconocido por el Estado español, o por el organismo competente en el resto de países, tienen derecho a los siguientes descuentos, en función de la categoría:

Familias numerosas de categoría especial: descuento del 15 %.
Familias numerosas de categoría general: descuento del 7,5 %.

Los estudiantes con un grado de discapacidad igual o superior al 33 % reconocido por el Estado español, o el grado equivalente por cualquier otro país, tienen derecho a un descuento del 15 %.

Los estudiantes (o sus hijos o cónyuges) que hayan sido reconocidos como víctimas de actos terroristas por el organismo competente en el Estado español, o de cualquier otro país, tienen derecho a un descuento del 15 %.

Los estudiantes (y sus hijos o hijas dependientes) que hayan sido reconocidos como víctimas de violencia de género por el organismo competente en el Estado español, o de cualquier otro país, tienen derecho a un descuento del 15 %.

Los estudiantes considerados deportistas de competición tienen derecho a un descuento sobre el importe de la matrícula.

Consulta la información del programa

Objetivos, perfiles y competencias

Descubre a quién va dirigido este programa y qué nuevas competencias puedes adquirir.

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Itinerario académico

Algunos programas forman parte de un itinerario académico. Conoce la trayectoria formativa con la que alcanzar tus objetivos.

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Formación continua UOC

Historias inspiradas en nuestros estudiantes

 

Marina, Cristina e Isaac nos cuentan cómo lograr los retos personales y profesionales estudiando con nosotros.

Sumérgete en la UOC con estas breves cápsulas en las que Marina, Cristina e Isaac llegan a la conclusión de que formarse siempre es una buena idea.

 

Marina, estudiante de la UOC video link
18s
"Yo pensaba que no podría con todo, ¡pero ahora estoy muy contenta!"

Marina, estudiante de la UOC

Cristina, estudiante de la UOC video link
17s
"Los años pasan, pero siempre puedes reinventarte, ¿no?"

Cristina, estudiante de la UOC

Isaac, estudiante de la UOC video link
18s
"Si esto no es evolución, dime qué lo es."

Isaac, estudiante de la UOC

Marina, estudiante de la UOC video link
19s
"¡De no saber qué estudiar a descubrir mi vocación! Fuerte, ¿eh?"

Marina, estudiante de la UOC

Cristina, estudiante de la UOC video link
17s
"Cuando cambias la mirada, ves todo lo que te queda por aprender."

Cristina, estudiante de la UOC

Isaac, estudiante de la UOC video link
18s
"Cuando estudias online, es fundamental no sentirte solo."

Isaac, estudiante de la UOC

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