Instagram Linkedin-in Youtube Tiktok
Campus
ISEIE Ecuador
Contáctanos
ISEIE Ecuador

Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Duración

6 meses

Fecha de inicio

25-11-2026

Modalidad

Online

ECTS

20

Horas

750

Precio

$ 2.193

COMPRAR
Descargar Brochure
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
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
Diplomado en Big Data y Business Intelligence 1

Presentación del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

El Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE Ecuador ofrece una formación integral en el tratamiento de grandes volúmenes de datos y en su transformación en conocimiento para la toma de decisiones. El programa profundiza en las tecnologías de Big Data, el modelado de datos, los cuadros de mando y las técnicas de visualización aplicadas al negocio.

Combina los fundamentos de la ingeniería de datos con las herramientas de Business Intelligence, incorporando la analítica descriptiva, predictiva y la explotación de la información. A lo largo del itinerario desarrollarás competencias para diseñar arquitecturas de datos y construir informes que orienten la estrategia empresarial. El diplomado culmina con un proyecto final en el que aplicarás lo aprendido a un caso real de negocio, consolidando tu criterio profesional en analítica de datos.

Propósito del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

El Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE tiene como propósito formar profesionales capaces de convertir los datos en una ventaja competitiva para las organizaciones. En un entorno donde las empresas generan volúmenes crecientes de información, la capacidad de analizar datos se ha vuelto un activo estratégico.

El programa responde a esta demanda integrando las tecnologías de almacenamiento distribuido, los procesos ETL y las plataformas de Business Intelligence más utilizadas en el mercado. Busca dotar al alumnado de una visión que una la gestión técnica de los datos con su interpretación para el negocio. En Ecuador, donde la transformación digital de las empresas avanza con fuerza, este diplomado aporta una especialización con clara proyección profesional.

Para qué te prepara el Diplomado en Big Data y Business Intelligence

El Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE prepara a los estudiantes para gestionar el ciclo completo del dato, desde su captura hasta su explotación para la toma de decisiones. Al finalizar serás capaz de diseñar una arquitectura de datos, aplicar procesos de integración y trabajar con grandes volúmenes de información de forma eficiente.

Adquirirás criterio para construir cuadros de mando, definir indicadores clave y comunicar los resultados mediante visualizaciones claras y accionables. También te capacita para aplicar técnicas de analítica descriptiva y predictiva que anticipen tendencias de negocio. Este conjunto de competencias tiene aplicación directa en empresas de tecnología, consultoras, banca, retail y cualquier organización orientada a los datos que opere en Ecuador.

Este sitio está protegido por reCAPTCHA y aplican la Política de Privacidad y Términos de Servicio de Google.

Hubo un error al enviar el formulario. Por favor, inténtalo de nuevo.
Solicitad más información del Diplomado en Big Data y Business Intelligence
  • Duración: 6 meses
  • Modalidad: Virtual
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • Unidades créditos: 20 ECTS

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. 

Conoce más

Los objetivos de la Diplomado en Big Data y Business Intelligence

1

Comprender los fundamentos del Big Data y su arquitectura de almacenamiento distribuido.

2

Aplicar procesos de integración y depuración de datos para su posterior análisis.

3

Diseñar cuadros de mando e indicadores clave con herramientas de Business Intelligence.

4

Interpretar los datos mediante técnicas de analítica descriptiva y predictiva.

5

Comunicar los resultados a través de visualizaciones claras orientadas al negocio.

Diseño del plan de estudios Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Para el diseño del Plan de estudios de este Diplomado en Big Data y Business Intelligence 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.

Diplomado en Big Data y Business Intelligence 3

Plan de estudios Diplomado en Big Data y Business Intelligence

  • 1.1 Introducción al Entorno VUCA y su Relación con el Big Data
  • 1.2 Fundamentos del Big Data en la Era de la Disrupción Digital
  • 1.3 Herramientas y Tecnologías Clave en Big Data para Entornos VUCA
  • 1.4 Análisis Predictivo en un Entorno VUCA con Big Data
  • 1.5 Visualización de Datos para la Toma de Decisiones en un Entorno Cambiante
  • 1.6 Estrategias de Gobernanza de Datos y Ética en Big Data para Entornos VUCA
  • 1.7 Big Data y Business Intelligence para Responder a Crisis y Emergencias
  • 1.8 Innovación y Futuro del Big Data en un Entorno VUCA

 

 

 

 

 

 

 

  • 2.1 Definiendo los Objetivos y el Alcance del Proyecto
    • 2.1.1 Frases clave para establecer metas claras y medibles
    • 2.1.2 Ejemplos de cómo formular objetivos específicos, realistas y alineados con los intereses estratégicos
  • 2.2 Elección de Tecnologías y Herramientas Adecuadas
    • 2.2.1 Frases orientadas a seleccionar las herramientas de Big Data y Business Intelligence más eficientes
    • 2.2.2 Tips sobre cómo justificar la elección de tecnologías en función de la escalabilidad y los recursos disponibles
  • 2.3 Importancia de la Calidad de los Datos
    • 2.3.1 Frases que destacan la importancia de datos precisos y consistentes
    • 2.3.2 Estrategias de comunicación para enfatizar la relevancia de la limpieza y validación de datos
  • 2.4 Optimización de Procesos de Recolección de Datos
    • 2.4.1 Frases que guían a la identificación de fuentes de datos clave
    • 2.4.2 Ejemplos de cómo comunicar la necesidad de métodos de recolección y almacenamiento eficientes
  • 2.5 Análisis de Datos para la Toma de Decisiones
    • 2.5.1 Frases que ayudan a explicar el valor de los insights en el contexto del proyecto
    • 2.5.2 Estrategias de comunicación de hallazgos y su utilidad en la toma de decisiones empresariales
  • 2.6 Seguridad y Protección de Datos
    • 2.6.1 Frases clave sobre la protección de la privacidad y la seguridad de los datos
    • 2.6.2 Ejemplos de cómo destacar la relevancia del cumplimiento normativo y ético en el uso de datos
  • 2.7 Comunicación de Resultados e Insights
    • 2.7.1 Frases para presentar hallazgos de Big Data a distintas audiencias, desde técnicas hasta ejecutivas
    • 2.7.2 Consejos sobre cómo comunicar insights clave y facilitar la comprensión y aplicabilidad
  • 2.8 Optimización del Rendimiento del Proyecto
    • 2.8.1 Frases para implementar mejoras continuas en los procesos de análisis
    • 2.8.2 Herramientas lingüísticas para comunicar la necesidad de ajustes y mejoras sin perder el enfoque en los objetivos
  • 2.9 Creación de una Cultura de Datos en la Organización
    • 2.9.1 Frases para fomentar una cultura de datos, impulsando la adopción de prácticas de Big Data en toda la organización
  • 2.10 Evaluación del Impacto y Lecciones Aprendidas
    • 2.10.1 Frases para cerrar el proyecto y evaluar su éxito.
  • 3.1 Big Data en la Inteligencia Artificial (IA)
    • 3.1.1 Estudio de cómo Big Data permite la creación de algoritmos de IA más precisos y potentes
    • 3.1.2 Ejemplos de aplicaciones en aprendizaje profundo (deep learning), visión computacional y procesamiento del lenguaje natural
  • 3.2 Big Data y el Internet de las Cosas (IoT)
    • 3.2.1 Exploración del rol de Big Data en la recopilación y análisis de datos generados por dispositivos IoT
    • 3.2.2 Impacto de esta combinación en sectores como la domótica, la manufactura y las ciudades inteligentes.
  • 3.3 Big Data en la Computación en la Nube (Cloud Computing)
    • 3.3.1 Análisis de cómo el almacenamiento y procesamiento en la nube facilitan la gestión de grandes volúmenes de datos
    • 3.3.2 Estudio de las plataformas en la nube más usadas y su impacto en proyectos de Big Data
  • 3.4 Big Data y Blockchain
    • 3.4.1 Exploración de cómo Big Data y blockchain se complementan para ofrecer transparencia y seguridad en la gestión de datos
    • 3.4.2 Ejemplos de aplicaciones en sectores como las finanzas, la cadena de suministro y la protección de datos personales
  • 3.5 Big Data y Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR)
    • 3.5.1 Análisis del impacto de Big Data en la creación de experiencias inmersivas y personalizadas
  • 3.6 Big Data en el Análisis Predictivo y la Toma de Decisiones Automatizadas
    • 3.6.1 Estudio de cómo el análisis predictivo utiliza grandes volúmenes de datos para anticipar tendencias y comportamientos
    • 3.6.2 Impacto en sectores como el marketing, la medicina personalizada, y el mantenimiento predictivo
  • 3.7 Big Data y Ciberseguridad
    • 3.7.1 Impacto de Big Data en la detección y respuesta ante amenazas de seguridad
  • 3.8 Big Data en Robótica y Automatización
    • 3.8.1 Exploración del papel de Big Data en la mejora de la precisión y autonomía de robots y sistemas automatizados
    • 3.8.2 Casos de aplicación en robótica industrial, logística y atención al cliente
  • 3.9 Big Data y 5G
    • 3.9.1 Análisis de cómo la tecnología 5G mejora la velocidad y capacidad de transmisión de datos, potenciando el uso de Big Data
    • 3.9.2 Impacto en aplicaciones de tiempo real como la telemedicina, los vehículos autónomos y la industria 4.0
  • 3.10 Big Data en la Tecnología de Biometría y Reconocimiento Facial
    • 3.10.1 Estudio de cómo Big Data impulsa el desarrollo de sistemas de identificación biométrica más precisos y seguros
  • 4.1 Inteligencia Artificial Integrada en Big Data
    • 4.1.1 Estudio de la sinergia entre Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) para impulsar la analítica avanzada y el aprendizaje automático
    • 4.1.2 Exploración de cómo las empresas están integrando IA para análisis predictivo, personalización y toma de decisiones automatizadas
  • 4.2 Expansión de la Analítica en Tiempo Real
    • 4.2.1 Análisis de la creciente demanda de soluciones de analítica en tiempo real para responder rápidamente a cambios en el mercado y la operación
    • 4.2.2 Ejemplos de cómo sectores como el financiero, la logística y la atención al cliente aplican Big Data en tiempo real para mejorar la experiencia del usuario y la eficiencia operativa
  • 4.3 Uso de Big Data para Impulsar la Personalización y Experiencia del Cliente
    • 4.3.1 Estudio de la tendencia hacia la hiperpersonalización en marketing, ventas y servicios al cliente
    • 4.3.2 Casos de cómo las empresas utilizan datos de comportamiento y preferencias para crear experiencias personalizadas que fidelicen a los clientes
  • 4.4 Aumento del Uso de la Computación en la Nube para Soluciones Big Data
    • 4.4.1 Análisis de cómo la nube facilita el despliegue, escalabilidad y accesibilidad de soluciones de Big Data
    • 4.4.2 Evaluación de las plataformas de nube más utilizadas y de las soluciones híbridas en empresas que requieren flexibilidad en el almacenamiento y procesamiento de datos
  • 4.5 Adopción de Herramientas de DataOps para Optimizar el Ciclo de Vida de los Datos
    • 4.5.1 Introducción a DataOps y su rol en la automatización y mejora continua del ciclo de vida de los datos
  • 4.6 Énfasis en la Seguridad de Datos y Cumplimiento Normativo
    • 4.6.1 Exploración de cómo el incremento en el uso de Big Data viene acompañado de mayores riesgos en la privacidad y seguridad de los datos
    • 4.6.2 Revisión de normativas clave (como GDPR, CCPA) y de cómo las empresas adoptan medidas de protección para cumplir con los estándares legales y éticos
  • 4.7 Integración de Big Data con Tecnologías de Automatización y Robótica
    • 4.7.1 Análisis de la integración de Big Data con sistemas automatizados y robots en procesos industriales y logísticos
  • 4.8 Implementación de Arquitecturas de Datos Modernas
    • 4.8.1 Estudio de la adopción de arquitecturas como Data Lakes y Data Mesh para una gestión más eficiente y descentralizada de datos
  • 5.1 Fundamentos y Diferencias entre Business Intelligence y Big Data
    • 5.1.1 Introducción a los conceptos básicos de BI y Big Data, resaltando las principales diferencias y puntos en común
    • 5.1.2 Exploración de cómo BI y Big Data se complementan en el procesamiento, análisis y presentación de grandes volúmenes de datos
  • 5.2 Transformación de Datos en Insights Accionables
    • 5.2.1 Análisis de cómo la combinación de BI y Big Data permite transformar datos en insights estratégicos
    • 5.2.2 Casos de uso donde las empresas emplean BI y Big Data para obtener insights que guían la toma de decisiones efectivas
  • 5.3 Integración de Herramientas de BI con Plataformas de Big Data
    • 5.3.1 Revisión de las herramientas de BI que facilitan la integración con plataformas de Big Data
  • 5.4 Analítica Predictiva y Toma de Decisiones Automatizada
    • 5.4.1 Estudio de cómo la analítica predictiva en Big Data potencia las capacidades de BI para anticipar tendencias y comportamientos
  • 5.5 Creación de Dashboards Interactivos para la Visualización de Datos
    • 5.5.1 Desarrollo de técnicas para la creación de dashboards que muestren datos complejos de forma accesible y visual
  • 5.6 BI y Big Data en la Optimización de la Experiencia del Cliente
    • 5.6.1 Análisis de cómo las empresas utilizan datos de BI y Big Data para mejorar la experiencia y personalización en el servicio al cliente
    • 5.6.2 Ejemplos de estrategias de BI y Big Data para adaptar productos, servicios y marketing a las preferencias y necesidades del cliente
  • 5.7 Arquitecturas de Datos para Integrar BI y Big Data en la Empresa
    • 5.7.1 Estudio de arquitecturas de datos que soportan la integración de BI y Big Data
    • 5.7.2 Evaluación de las mejores prácticas para gestionar e integrar datos en una arquitectura que facilite el acceso a insights en tiempo real
  • 5.8 Medición del ROI en Proyectos de BI y Big Data
    • 5.8.1 Métodos y métricas para evaluar el retorno de inversión (ROI) de proyectos que combinan BI y Big Data
  • 6.1 Ampliación del Alcance de Análisis de Datos
    • 6.1.1 Estudio de cómo Big Data permite a BI procesar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes
    • 6.1.2 Ejemplos de cómo el análisis de datos masivos ofrece una visión más completa del negocio y del mercado
  • 6.2 Incorporación de Fuentes de Datos No Estructurados en BI
    • 6.2.1 Exploración de la integración de datos no estructurados en análisis de BI
    • 6.2.2 Métodos y herramientas para procesar y analizar datos no estructurados, ampliando los insights y aplicaciones de BI
  • 6.3 Análisis Predictivo para Anticipar Tendencias y Comportamientos
    • 6.3.1 Estudio de cómo Big Data fortalece el análisis predictivo en BI
    • 6.3.2 Casos de aplicación del análisis predictivo en BI en áreas como ventas, marketing y optimización de inventarios
  • 6.4 Análisis en Tiempo Real para Decisiones Ágiles
    • 6.4.1 Análisis de cómo Big Data permite a BI proporcionar insights en tiempo real
    • 6.4.2 Ejemplos de aplicaciones en tiempo real en sectores como finanzas, logística y atención al cliente
  • 6.5 Optimización de la Experiencia del Cliente a Través de la Personalización
    • 6.5.1 Exploración de cómo los datos masivos permiten a BI ofrecer experiencias personalizadas al cliente
    • 6.5.2 Estrategias para aplicar Big Data en la personalización de marketing, servicios y recomendaciones
  • 6.6 Creación de Dashboards Interactivos y Visualización de Datos Avanzada
    • 6.6.1 Análisis de cómo Big Data enriquece los dashboards de BI, proporcionando visualizaciones detalladas y adaptativas
  • 6.7 Automatización de Procesos de BI
    • 6.7.1 Estudio de la automatización en BI gracias a Big Data
    • 6.7.2 Ejemplos de cómo la automatización permite analizar datos de forma continua y reducir tiempos de respuesta en decisiones operativas
  • 6.8 Desarrollo de Modelos Avanzados de Segmentación de Clientes
    • 6.8.1 Análisis de cómo Big Data permite a BI crear segmentaciones más precisas y detalladas de clientes
  • 6.9 Reducción de Costos y Mejora de Eficiencia Operativa
    • 6.9.1 Exploración de cómo Big Data facilita a BI la identificación de áreas de mejora y optimización de procesos para reducir costos
    • 6.9.2 Casos de éxito donde la combinación de BI y Big Data ha optimizado la eficiencia de la cadena de suministro, logística y otros procesos clave
  • 6.10 Impulso de una Cultura de Toma de Decisiones Basada en Datos
    • 6.10.1 Estudio de cómo el uso de Big Data promueve en las empresas una cultura orientada a decisiones fundamentadas en datos
    • 6.10.2 Estrategias para fomentar la adopción de Big Data y BI en todos los niveles de la organización, promoviendo la confianza en el uso de datos
Directores de Facultad de Medicina

Requisitos del Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE

Reserva el Diplomado en Big Data y Business Intelligence

$ 2.193
  • 7, 7 Módulos
  • 750 Horas
  • 20 ECTS
COMPRAR

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

Estudiantes
+ 0
Tutores
+ 0
Online
0 %

Trabajo final del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE Ecuador, 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.

Diplomado en Big Data y Business Intelligence 2
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 

Al finalizar obtienes un certificado internacional emitido por ISEIE Ecuador que acredita tu especialización en Big Data y Business Intelligence. Cuenta con el respaldo de la metodología europea de la escuela y avala 20 créditos ECTS de formación especializada.

No es imprescindible programar a nivel avanzado, aunque sí ayuda contar con conocimientos básicos de informática. El programa está diseñado para reforzar tanto a perfiles técnicos como a perfiles de negocio que quieran tomar decisiones basadas en datos.

El diplomado otorga 20 créditos ECTS. El ECTS es el sistema europeo de transferencia de créditos que mide la carga de trabajo del estudiante y facilita el reconocimiento internacional de tu formación en distintos países y sistemas educativos.

La formación es 100% online y autodirigida, lo que te permite avanzar a tu propio ritmo. Accedes a la plataforma en cualquier momento, dispones de todos los materiales y cuentas con el soporte de un tutor especializado durante todo el proceso.

Se distingue por su metodología europea y por unir la gestión técnica del dato con su interpretación para el negocio. Combina fundamentos tecnológicos con aplicación práctica y culmina en un proyecto final real, respaldado por una certificación internacional reconocida.

Programas relacionados

Maestría en Personal Shopper & Estilismo Integral

  • ECTS: 60
  • Horas: 1.500
  • Modalidad: Online
Ver más

Curso de Inteligencia Artificial Generativa

  • ECTS: 4
  • Horas: 100
  • Modalidad: Virtual
Ver más

Curso en Estilismo Digital y Armario Virtual

  • ECTS: 4
  • Horas: 100
  • Modalidad: Online
Ver más
iseie transparente
Facebook-f Instagram Tiktok Linkedin-in

Enlaces

Inicio
Campus virtual
Institución
Blog
Contacto
Búsquedas
Mapa del sitio
Colabora con ISEIE

Facultades

Derecho
Educación
Farmacia
Medicina
Negocios
Odontología
Videojuegos
Ingenieria
Fisioterapia
Veterinaria
Recursos Humanos

Presentes en:

Boletín de noticias

[sibwp_form id=3]

| Aviso Legal | Condiciones de Matriculación | Política de Privacidad | Política de Cookies