12 meses
15-01-2025
60, 60
1500, 1500
3 meses
$ 3.300
La Maestría en Análisis 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.
Nuestro Máster en 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.
La Institución Superior Estudios Innovadores Europeos ha creado el Máster en Análisis de Datos dirigido a profesionales que tengan como objetivo prepararse en este mundo y que desean ser parte activa de esa transformación. Nuestro máster 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.
Con un Máster 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.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
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.
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.
Módulo 1. Fundamentos de gestión de empresas
1.1. 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
1.3.3. Planificación de las plantillas de trabajo
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
2.2.6. Inteligencia de negocio y herramientas de analítica
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 económica
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 (cuentas anuales, gestión de la tesorería…)
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 (IA)
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
7.3.3 Coste y tiempo
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: turnos, control del tiempo, asistencia, etc.
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 (impacto en derechos sociales, género, sostenibilidad medioambiental, etc.)
9.2. Ciberseguridad
9.2.1. Legislación y Regulación Internacional
9.2.2. Seguridad de la información
3.2.3. Ciber amenazas y plan de prevención.
Módulo 10. Trabajo de Fin de Máster
Al concluir el máster, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 60 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 1500 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del programa.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Máster 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.
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
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 sólida comprensión de los conceptos de negocios.
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: 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.
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.
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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