Inicio
2 nov 2026
Plan de Estudios
Inicio
2 nov 2026
Duración
1 curso
Créditos
60 ECTS
Exámenes
Online y/o presenciales
Modalidad
Online interactivo
Título
Oficial
El plan de estudios del Máster en Transformación del Deporte con Inteligencia Artificial ofrece una formación integral que combina fundamentos de IA y análisis de datos con casos de uso deportivos, modelos de negocio y gobernanza tecnológica. A lo largo del curso, avanzarás desde la comprensión del contexto de transformación digital y las bases del aprendizaje automático hasta la aplicación de soluciones en rendimiento, fan engagement y patrocinio.
Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:
| TIPO | ECTS |
|---|---|
| Obligatorias | 48 |
| Trabajo de fin de estudio | 12 |
| Créditos totales | 60 |
Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
La Inteligencia Artificial y la Transformación Digital en los Deportes | Obligatoria | 6 |
Análisis de Datos, Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial | Obligatoria | 6 |
IA en el Rendimiento Deportivo y Seguimiento de Atletas | Obligatoria | 6 |
Compromiso del Aficionado, Estadios Inteligentes y Personalización de Experiencias Deportivas mediante Inteligencia Artificial | Obligatoria | 6 |
IA en Estrategias de Patrocinio y Marketing | Obligatoria | 6 |
| Asignatura | Tipo | ECTS |
|---|---|---|
Modelos de Negocio y Flujos de Ingresos en la Economía del Deporte Digital | Obligatoria | 6 |
Ética y Gobernanza de la IA en el Deporte | Obligatoria | 6 |
Tecnologías Emergentes y Futuro de la IA en el Deporte | Obligatoria | 6 |
Trabajo Fin de Máster | Trabajo Fin de Estudios | 12 |
Trabajo Fin de Máster
El TFM es una pieza clave de la titulación, en la que deberás diseñar y desarrollar un proyecto original que integre los conocimientos y competencias adquiridos. Podrás centrarte en ámbitos como modelos predictivos de rendimiento, sistemas de soporte a la decisión para cuerpos técnicos, evaluación del impacto económico de la IA en entidades deportivas o análisis ético y regulatorio de casos de uso concretos. El objetivo es que entregues una solución con impacto real o potencial en el ecosistema deportivo.
Este trabajo se cursa en el segundo cuatrimestre con una carga de 12 ECTS y cuenta con la tutela de un profesor que te acompañará en la definición, desarrollo y defensa de tu proyecto.
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