Curso en Big Data

Duración

1 mes

Fecha de inicio

19-11-2026

Modalidad

Online

Horas

100

Precio

$ 393

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 Curso en Big Data

El Curso en Big Data de ISEIE Ecuador está diseñado para proporcionar una comprensión profunda de las herramientas, técnicas y procesos necesarios para manejar y analizar grandes volúmenes de datos, nuestro curso abarca todo, desde los conceptos básicos del Big Data hasta las técnicas más sofisticadas de análisis, almacenamiento y procesamiento de datos en plataformas como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL.

Los participantes del Curso en Big Data de ISEIE Ecuador van a adquirir destrezas para sacar información significativa de conjuntos de datos complicados, empleando métodos de ciencia de datos y tácticas de análisis predictivo, resulta idóneo para expertos en tecnología informática, analistas de datos, ingenieros y cualquier individuo que busque potenciar su destreza en el manejo de grandes volúmenes de datos, convirtiéndolos en valiosos insights para la toma de decisiones.

Con la digitalización de las empresas, se ha conseguido evolucionar en todos los niveles organizativos, transformando los procesos y los flujos internos y externos, y otorgándole un valor diferencial, del que hoy en día ya están sacando provecho las empresas que han apostado por la digitalización para adaptar y mejorar la forma de gestionarlas.

Las empresas se han desarrollado a medida que el progreso tecnológico se ha ido implementando en la sociedad haciendo que el mercado demandará estos avances. A raíz de esta digitalización de las empresas denominada como “Era Digital” surgieron avances como el Big Data ofreciendo mejor control de los recursos de la empresa, una mejor estrategia de marketing, reducción de costes en los procesos, mejoras comerciales e incluso nuevas fuentes de ingresos entre muchas cosas

Propósito del Curso en Big Data

El Curso en Big Data de ISEIE tiene como propósito formar a profesionales capaces de aprovechar el valor de los grandes volúmenes de datos en un entorno cada vez más digitalizado. En Ecuador, la transformación digital de empresas e instituciones ha disparado la demanda de perfiles que sepan gestionar, procesar y analizar datos a gran escala.

El curso busca cubrir esa necesidad con un enfoque basado en la práctica y una metodología europea orientada a la aplicación real en proyectos. Al finalizar, contarás con las bases para entender las tecnologías del ecosistema Big Data, participar en iniciativas de datos y convertir la información en conocimiento útil para la organización.

Para qué te prepara el Curso en Big Data

El Curso en Big Data de ISEIE prepara a los estudiantes para comprender y participar en proyectos de análisis de datos masivos dentro de cualquier sector. Aprenderás a identificar las fuentes de datos, a manejar herramientas de almacenamiento y procesamiento distribuido, y a aplicar técnicas básicas de análisis y visualización para extraer conclusiones.

También te capacita para colaborar con equipos de datos, entender la arquitectura de las soluciones Big Data y comunicar los resultados de forma clara a perfiles técnicos y de negocio. Al terminar, estarás en condiciones de incorporarte a iniciativas de datos en empresas, startups o instituciones de Ecuador y aportar valor en la era de la información.

Solicitad más información del Curso en Big Data

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.

Los objetivos del Curso en Big Data

Comprender los fundamentos del Big Data y el ciclo de vida de los datos masivos.

Identificar las tecnologías de almacenamiento y procesamiento distribuido del ecosistema Big Data.

Aplicar técnicas básicas de captura, limpieza y preparación de grandes volúmenes de datos.

Analizar conjuntos de datos para extraer conclusiones útiles en la toma de decisiones.

Diseñar una aproximación básica a proyectos de datos según las necesidades de la organización.

Diseño del plan de estudios Curso en Big Data

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso en Big Data 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 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 Curso en Big Data

MÓDULO 1. Introducción al Big DAT y Business Intelljgence

1.1 ¿Qué es Big Data? y su impacto en la organizaciones modernas
- 1.1.1 Definición y características principales
- 1.1.2 Importancia del Big Data
1.2 ¿Qué es Business Intelligence?
- 1.2.1 Definición y características principales
- 1.2.2 Diferencia entre Big Data y BI
- 1.2.3 Relación entre Big Data y Business Intelligence
- 1.2.4 Cómo Big Data proporciona grandes volúmenes de datos para que BI los convierta en información
1.3 Herramientas y Tecnologías Comunes
- 1.3.1 Integración de ambas tecnologías
1.4 Aplicaciones Prácticas
1.5 Retos y Desafíos
1.6 Tendencias Futuras
- 1.6.1 Aumento del uso de inteligencia artificial en el análisis de datos
- 1.6.2 Expansión de la automatización en BI
- 1.6.3 Uso de tecnologías emergentes como blockchain para asegurar datos

Módulo 2: Data Science e Inteligencia Artificial

2.1 ¿Qué es Data Science?
- 2.1.1 Definición:
- 2.1.2 Fases principales del Data Science
- 2.1.3 Habilidades clave del Data Scientist
2.2 ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
- 2.2.1 Definición
- 2.2.2 Ramas principales de la IA
- 2.2.3 Relación con Big Data
- 2.2.4 Diferencias y Sinergias entre Data Science e IA
- 2.2.5 Herramientas y Tecnologías en Data Science e IA
- 2.2.6 Casos de Uso en Data Science e Inteligencia Artificial
2.3 Retos y Desafíos
2.4 Tendencias Futuras en Data Science e Inteligencia Artificial
- 2.4.1 Aumento del uso de IA Generativa
- 2.4.2 Automatización
- 2.4.3 Ética y regulación

Módulo 3: Bases de datos con los que se trabaja en Big 1

3.1. Introducción a las Bases de Datos
- 3.1.1 Definición
- 3.1.2 Diferencias entre bases de datos tradicionales y bases de datos para Big Data
3.2 Tipos de Bases de Datos en Big Data
- 3.2.1 Bases de Datos Relacionales (SQL)
- 3.2.2 Características
- 3.2.3 Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)
- 3.2.4 Características
- 3.2.5 Tipos de bases de datos NoSQL
- 3.2.6 Ventajas
3.3 Herramientas de Bases de Datos Comunes en Big Data
3.4 Comparación de Bases de Datos SQL vs. NoSQL
- 3.4.1 Característica SQL No SQL
3.5 Casos de Uso en Big Data
3.6 Retos y Desafíos
- 3.6.1 Elección de la base de datos adecuada
- 3.6.2 Escalabilidad
- 3.6.3 Seguridad
- 3.6.4 Tendencias Futuras en Bases de Datos para Big Data
- 3.6.5 Mayor adopción de bases de datos en la nube (Amazon Aurora, Google BigQuery)
- 3.6.6 Desarrollo de bases de datos híbridas (capaces de manejar SQL y NoSQL)
- 3.6.7 Automatización en la administración de bases de datos

Módulo 4: Que es el análisis de datos con Python y sus ventajas

4.1 Introducción al Análisis de Datos
4.2 ¿Qué es Python?
4.3 Ventajas del Análisis de Datos con Python
4.4 Facilidad de Aprendizaje
- 4.4.1 Versatilidad
- 4.4.2 Uso en diversos campos
- 4.4.3 Integración con otras herramientas
- 4.4.4 Comunidad Activa
- 4.4.5 Soporte de la comunidad
4.5 Potente Ecosistema de Bibliotecas
4.6 Capacidades de Visualización

Módulo 5: Herramientas de Inteligencia artificial

5.1 Principales Herramientas de Inteligencia Artificial
- 5.1.2 TensorFlow
- 5.1.3 Descripción
- 5.1.4 Características
5.2 PyTorch
- 5.2.1 Descripción
- 5.2.2 Características
5.3 Scikit-learn
- 5.3.1 Descripción
- 5.3.2 Características
5.4 Keras
- 5.4.2 Descripción
- 5.4.3 Características
5.5 Apache Spark con MLlib
- 5.5.1 Descripción
- 5.5.2 Características
5.6 H2O.ai
- 5.6.2 Descripción
- 5.6.2 Características
5.7 IBM Watson
- 5.7.1 Descripción:
- 5.7.2Características

Módulo 6: Que es la Programación R y cómo funciona

6.1 Definición
6.2 Características principales
- 6.2.1 Enfocado en el análisis estadístico
- 6.2.2 Gran capacidad para la creación de gráficos
- 6.2.3 Biblioteca amplia (CRAN)
- 6.2.4 Compatible con lenguajes
6.3 Aplicaciones en Big Data
- 6.3.1 Procesamiento de grandes conjuntos de datos
- 6.3.2 Modelado predictivo y estadístico
- 6.3.3 Visualización de datos complejos
- 6.3.4 Limpieza y transformación de datos
6.4 Como funciona R
6.5 Estructura del lenguaje
6.6 R y big data
6.7 Ventajas y desventajas de R

MÓDULO 7. Trabajo fin de curso (TFC)

Directores de Facultad de Negocios

Requisitos del Curso en Big Data de ISEIE

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

A quien está dirigido

Requisitos

Titulación

$ 393

7, 7 Módulos
100 Horas
1 Mes

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

Estudiantes

+ 0

Tutores

+ 0

Online

17 %

Trabajo final del Curso en Big Data

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso en Big Data , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
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 de la especialización 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

Preguntas Frecuentes

Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información

¿Debo saber programación para tomar este curso?

No es obligatorio. El curso está diseñado para introducir conceptos de Big Data de forma comprensible para todo perfil profesional.

¿Qué certificado obtendré al finalizar?

Obtendrás un certificado en Big Data, avalado por ISEIE España.

¿La modalidad es online?

Sí. El curso se ofrece 100 % online, con acceso a clases grabadas, materiales de lectura, ejercicios prácticos y tutorías personalizadas.

¿Este curso me permite trabajar como analista de datos?

Te brinda una base sólida para comenzar en el campo del análisis de datos y continuar con formación especializada en Data Science o BI.

¿Incluye ejemplos y herramientas reales?

Sí. Se utilizan herramientas reconocidas en la industria, además de estudios de caso y ejercicios con datos reales.