Maestría en Análisis de Datos

Duración

12 meses

Fecha de inicio

05-11-2025

Modalidad

Online

ECTS

Horas

1500

Precio

3580 $

Top 1

mundial

ISEIE: Exclusividad y Excelencia

El 99%

de los alumnos

potencia su valor en el mercado laboral

Harvard

Deusto

ISEIE la universidad del futuro

Universidad

Nº1

Internacional

en Certificaciones y Reconocimientos Internacionales

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Presentación del Maestría en Análisis de Datos

La Maestría en Análisis de de Datos de ISEIE está enfocado en la analítica de datos, en un modelo educativo riguroso, personalizado e innovador, que tiene como propósito formar a personas en conocimientos y competencias, tales que, puedan adaptar su empleabilidad a los cambios y retos de la sociedad actual y futura. Que busca acercar la formación a todas aquellas personas que así lo deseen, brindando una educación adaptable a cualquier perfil, eficaz y con rigor.

Nuestra Maestría de análisis de datos de ISEIE se estructura para que el profesional refuerce sus conocimientos y adquiera nuevas habilidades, aprovechando el contenido teórico-práctico, lo cual brinda un enfoque que permite ver los temas de una forma mucho más actualizada, comprendiendo los resultados reales y su impacto, ya sea en un negocio o proyecto. Dentro de todo este campo, las matemáticas y estadísticas son parte clave para un adecuado desarrollo y análisis de un sistema aplicado a la gestión de la Big Data & Business Intelligence, mejorando significativamente la toma de decisiones.

Propósito del Maestría en Análisis de Datos

La Institución Superior Estudios Innovadores Europeos ha creado la Maestría de análisis de datos dirigido a profesionales que tengan como objetivo prepararse en este mundo y que desean ser parte activa de esa transformación. Nuestra maestría te prepara para abordar los procesos relacionados a esta área basados en metodologías avanzadas desde diferentes perspectivas, como profesionales como parte de un equipo en un centro, institución, industria, empresas, considerando los últimos aportes para la dirección de este tipo de empresas.

La relevancia académica y profesional de nuestros docentes, garantiza un proceso de aprendizaje constante en el que los participantes lograrán optimizar sus conocimientos respecto a metodologías avanzadas y los recursos legales necesarios para aprovecharlas de manera eficiente y para desarrollar lineamientos y políticas en el contexto de esta área del conocimiento.

Para qué te prepara el Maestría en Análisis de Datos

Con una Maestría en Análisis de datos, puedes trabajar en una variedad de áreas, como la analítica datos, la minería de datos, la modelización de datos, la visualización de datos, el aprendizaje automático, la ciencia de datos, la programación, la arquitectura de datos, el almacenamiento de datos, la seguridad de datos, la planificación de datos, el análisis de redes sociales, la administración de datos, la administración de la nube y mucho más. También puedes trabajar en campos relacionados, como el marketing digital, la inteligencia artificial, la robótica, la automatización de procesos, el análisis de señales y el análisis de cadenas de suministro.

Solicitad más información del Maestría en Análisis de Datos

Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial

0 %

Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral

0 %

Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad

0 %

Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.

Objetivos del Maestría en Análisis de Datos

Maestría en análisis de datos te capacita para que conozcan y poner en práctica las destrezas adquiridas, en el ecosistema análisis de Data, mediante la segunda distribución más usada por las organizaciones (Hortonworks), al igual que el estudio y análisis sobre las diferentes estrategias de negocio enfocadas en los sistemas de información empresarial, como lo son el CRM, ERP, SMC, entre otras. Incluyendo, además, los sistemas de información de inteligencia de negocio que se fundamentan en el uso de bases de datos para la construcción de un almacén de datos (Data Warehouse).

Además generar conocimiento partiendo de datos, utilizando herramientas estadísticas y algoritmos de machine learning, y analizar las organizaciones, mediante diferentes sistemas de información y sus principios para la toma de decisiones.

Beneficios del Maestría en Análisis de Datos

La Maestría en Análisis de Datos de ISEIE está diseñado para formar a personas en conocimientos y competencias relacionadas con la analítica de datos. Aquí algunos de los beneficios clave:

Enfoque Riguroso e Innovador: El programa se basa en un modelo educativo riguroso, personalizado e innovador. Su propósito es preparar a los estudiantes para adaptarse a los cambios y retos de la sociedad actual y futura.
Adaptabilidad y Empleabilidad: La maestría busca formar profesionales capaces de adaptar su empleabilidad a las demandas cambiantes del mercado. Los conocimientos adquiridos permiten a los graduados enfrentar los desafíos de la analítica de datos.
Contenido Actualizado: El enfoque teórico-práctico de la maestría garantiza que los participantes comprendan los resultados reales y su impacto en negocios o proyectos. Las matemáticas y estadísticas son fundamentales para el análisis de sistemas aplicados a la gestión de Big Data y Business Intelligence.
Preparación Integral: La maestría prepara a los estudiantes para abordar procesos relacionados con el análisis de datos desde diversas perspectivas. Los participantes pueden trabajar como parte de equipos en centros, instituciones, industrias o empresas, aplicando metodologías avanzadas y recursos legales.
Áreas de Trabajo: Con una Maestría en Análisis de Datos, los graduados pueden trabajar en una variedad de áreas, como la analítica de datos, la minería de datos, la visualización de datos, el aprendizaje automático, la ciencia de datos, la programación y más. También pueden explorar campos relacionados como el marketing digital, la inteligencia artificial y la automatización de procesos

Importancia del Maestría en Análisis de Datos

La Maestría en Análisis de Datos de ISEIE es una oportunidad valiosa para aquellos que desean sumergirse en el mundo de la analítica y la gestión de datos. Aquí te presento algunos motivos por los que esta maestría es relevante:

Formación Multidisciplinaria: La maestría proporciona una formación avanzada y multidisciplinaria en técnicas y herramientas necesarias para desarrollar proyectos de gestión, análisis y explotación de datos en entornos tecnológicos, empresariales e industriales. Esto permite tomar decisiones más informadas, acelerar la innovación, mejorar la competitividad y aumentar la productividad.
Enfoque Riguroso e Innovador: El programa se basa en un modelo educativo riguroso, personalizado e innovador. Su propósito es formar a personas en conocimientos y competencias que les permitan adaptar su empleabilidad a los cambios y retos de la sociedad actual y futura.
Contenido Actualizado: El enfoque teórico-práctico de la maestría garantiza que los participantes comprendan los resultados reales y su impacto en negocios o proyectos. Las matemáticas y estadísticas son fundamentales para el análisis de sistemas aplicados a la gestión de Big Data y Business Intelligence.
Preparación Integral: La maestría prepara a los estudiantes para abordar procesos relacionados con el análisis de datos desde diversas perspectivas. Los participantes pueden trabajar como parte de equipos en centros, instituciones, industrias o empresas, aplicando metodologías avanzadas y recursos legales.
Áreas de Trabajo: Con una Maestría en Análisis de Datos, los graduados pueden trabajar en una variedad de áreas, como la analítica de datos, la minería de datos, la visualización de datos, el aprendizaje automático, la ciencia de datos, la programación y más.

Diseño del plan de estudios Maestría en Análisis de Datos

Para el diseño del Plan de estudios de este Maestría en Análisis de Datos de ISEIE ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario.

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.

Todo ello a través de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.

El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.

Plan de estudios Maestría en Análisis de Datos

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE GESTIÓN DE EMPRESAS

1. Gestión de empresas
1.1.1. Empresa como organización
1.1.2. Funciones de gestión y control
1.1.3. Entorno económico: ciclo económico e inflación
1.1.4. Función productiva
1.1.5. Dirección financiera
1.2. Dirección estratégica de la empresa
1.2.1. Plan de empresa
1.2.2. Estudio de mercado
1.2.3. Planificación empresarial en las áreas de gestión comercial, marketing y producción
1.3. Organización empresarial y gestión de recursos
1.3.1. Organización y liderazgo
1.3.2. Planificación y gestión de infraestructura, RR.HH. Y recursos financieros

MÓDULO 2. BIG DATA

2.1. Introducción al big data
2.1.1. Fuentes de datos
2.1.2. Open data
2.1.3. Big data y marketing
2.1.4. Fases de un proyecto de big data
2.2. Business intelligence
2.2.1. Business intelligence y la sociedad de la información
2.2.2. Principales productos de business intelligence
2.2.3. Minería de datos o data mining
2.2.4. Datamart. Concepto de base de datos departamental
2.2.5. Datawarehouse o almacén de datos corporativos

MÓDULO 3. GESTIÓN DE DATOS

3.1. Gestión estratégica de los datos
3.1.1. Economía del dato.
3.1.2. Gobernanza de los datos
3.1.3. Modelos de negocio basados en datos. Monetización del dato
3.1.4. Derecho en entornos digitales
3.1.5. Ética en el ámbito de la gestión de los datos
3.2. Visualización de datos
3.2.1. Storytelling con datos
3.2.2. Visualización de datos en Python: introducción a Matplotlib
3.2.3. Diseño de cuadros de mando mediante herramientas de Business Intelligence

MÓDULO 4. NEGOCIOS DIGITALES

4.1. El negocio digital
4.1.1. Concepto
4.1.2. Estructura
4.1.3. Tipos de negocios digitales
4.1.4. Proceso de creación del negocio digital
4.2. Cliente digital
4.2.1. Concepto
4.2.2. Características
4.2.3. Demandas del cliente digital
4.2.4. Aptitudes digitales de las empresas

MÓDULO 5. INTELIGENCIA DE FINANZAS Y ECONOMÍA

5.1. Inteligencia de finanzas
5.1.1. Introducción al ámbito de la economía (macro economía y microeconomía)
5.1.2. Modelos estadístico-matemáticos específicos para el ámbito de la inteligencia económica
5.1.3. Aplicaciones prácticas en el ámbito de la inteligencia económica
5.2. Inteligencia económica
5.2.1. Introducción al ámbito de la inteligencia financiera
5.2.2. Diseño de cuadros de mando para el análisis de información financiera
5.2.3. Modelos estadístico–matemáticos específicos del ámbito de las finanzas
5.2.4. Aplicaciones prácticas en el ámbito de las finanzas

MÓDULO 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

6.1. Introducción a la IA
6.1.1. Definición e historia
6.1.2. Ramas de la IA
6.1.3. Machine/Deep Learning
6.1.4. Big data: el cambio en la IA
6.2. Algoritmos de IA
6.2.1. Machine Learning: modelos supervisados y no supervisados
6.2.2. Aprendizaje por refuerzo
6.2.3. Ejemplos con Weka/Orange

MÓDULO 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LAS EMPRESAS

7.1. Aplicaciones en la empresa
7.1.1. Predicción: stocks, demandas, comportamientos
7.1.2. Segmentación: análisis de oferta. Identificar tendencias
7.1.3. Fidelización de clientes usando aprendizaje reforzado
7.1.4. Recomendadores web
7.2. Tipos de inteligencia artificial en el ámbito empresarial
7.2.1. Inteligencia artificial aplicada
7.2.2. Inteligencia artificial generalizada
7.3. Requerimientos de la empresa para implementar la IA
7.3.1. Disponibilidad de la información
7.3.2. Presencia de personal cualificado

MÓDULO 8. GESTIÓN DE EQUIPOS DE TRABAJO

8.1. Gestión de personas
8.1.1. Introducción al ámbito de la gestión de personas en una organización (people analytics)
8.1.2. Modelos estadístico-matemáticos específicos para el ámbito de la gestión de personas
8.2. Gestión de RR.HH con herramientas de Business Intelligence
8.2.1. Gestión de datos sobre nóminas, remuneración y administración del personal
8.2.2. Gestión de datos sobre la planificación y el control del personal
8.2.3. Gestión de datos sobre la gestión del talento, desde su incorporación a su desarrollo dentro de la organización

MÓDULO 9. SEGURIDAD DE DATOS O CIBERSEGURIDAD

9.1. Uso responsable y ético de los datos
9.1.1. La convergencia de la disponibilidad de datos
9.1.2. Oportunidades y Riesgos del Big Data
9.1.3. Ética de los algoritmos y la IA
9.1.4. Impacto social en la sociedad de las actividades de la analítica de datos
9.2. Ciberseguridad
9.2.1. Legislación y Regulación Internacional
9.2.2. Seguridad de la información
9.2.3. Ciber amenazas y plan de prevención

MÓDULO 10. TRABAJO FIN DE MÁSTER (TFM)

TRABAJO FIN DE MÁSTER (TFM)

Requisitos del Maestría en Análisis de Datos en ISEIE

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

$ 3580

10 Módulos
1500 Horas
20 ECTS

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

Estudiantes

+ 0

Tutores

+ 0

Online

0 %

Trabajo final del Maestría en Análisis de Datos de ISEIE

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Maestría en Análisis de Datos de ISEIE, deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del programa.

Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.

Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido y sus objetivos.

Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.

Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes del Curso

Preguntas Frecuentes

Descubre todas las preguntas más frecuentes del Maestría en Análisis de Datos de ISEIE, y sus respuestas, de no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información.

¿Qué es un Data Analyst o Analista de Datos?

Un Data Analyst o Analista de Datos es un profesional que se encarga de recopilar, procesar y analizar datos para generar información útil para la toma de decisiones empresariales. El analista de datos es responsable de extraer datos de diferentes fuentes, limpiar y transformar los datos para poder realizar análisis profundos, y presentar los resultados a los tomadores de decisiones. Esto significa que el analista de datos debe tener una sólida comprensión de los conceptos de la estadística y el análisis de datos, así como una solida comprensión de los conceptos de negocios.

¿Qué es mejor Data Analyst o Data Scientist?

Depende de lo que desee lograr. Un Data Analyst se centra principalmente en la recopilación, limpieza, análisis y visualización de los datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. Por otro lado, un Data Scientist trabaja con los datos para encontrar patrones y tendencias, lo que significa que se enfoca en la creación de modelos predictivos, la minería de datos y el análisis avanzado. Por lo tanto, si su objetivo es ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, entonces un Data Analyst sería la mejor opción, pero si desea descubrir patrones o tendencias ocultos en los datos, entonces un Data Scientist es la mejor opción.

Data Scientist vs Data Analyst : ¿cuáles son las diferencias?

Data Scientist: Los científicos de datos se encargan de extraer información y conocimiento de los datos. Trabajan con herramientas de análisis estadístico para descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. También usan algoritmos de aprendizaje automático para extraer información oculta y predecir resultados. Estos profesionales deben ser competentes en áreas de ciencia de datos, estadística, aprendizaje automático, visualización de datos, lenguajes de programación y minería de datos. Data Analyst: Los analistas de datos se encargan de extraer información de los datos. Estos profesionales deben estar familiarizados con herramientas y técnicas de análisis estadístico para convertir grandes conjuntos de datos en información significativa. También usan herramientas de análisis para descubrir patrones y tendencias en los datos. Estos profesionales suelen tener una comprensión básica de la programación y los lenguajes de análisis de datos.

¿Qué hace un analista de datos en una empresa?

Un analista de datos en una empresa es responsable de recopilar, analizar y organizar grandes cantidades de datos para ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas. Esto incluye analizar datos históricos para predecir tendencias futuras, identificar áreas de oportunidad y detectar problemas en los procesos de negocios. Esto ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia operativa, aumentar los ingresos y maximizar el valor de la empresa. El analista de datos también puede ayudar a crear informes y presentaciones visuales para mostrar los resultados de sus análisis a gerentes y otros miembros de la organización.

¿Qué hace un data Master?

Un Data Master es un profesional que se encarga de dirigir, organizar, procesar, interpretar y administrar datos para obtener información útil. Esta información se utiliza para tomar decisiones estratégicas y mejorar la eficiencia de los negocios. Los Data Masters también realizan análisis de datos para identificar tendencias, descubrir patrones y predecir resultados futuros. Además, pueden proporcionar soluciones y recomendaciones con base en los resultados obtenidos.

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