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ISEIE Ecuador

Maestría en Análisis de Datos

Duración

12 meses

Fecha de inicio

15-12-2026

Modalidad

Online

ECTS

60

Horas

1500

Precio

$ 4.299

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Maestría en Análisis de datos 1

Presentación de la Maestría en Análisis de Datos

La Maestría en Análisis de Datos de ISEIE Ecuador forma a profesionales capaces de convertir los datos en decisiones estratégicas para cualquier organización. El programa recorre la estadística aplicada, la programación con Python y R, las bases de datos y SQL, la visualización y las técnicas de machine learning aplicadas al análisis.

A lo largo de la formación aprendes a recopilar, limpiar y modelar datos, a extraer patrones y a comunicar los resultados de forma clara y accionable. También integras la analítica de negocio y la toma de decisiones basada en evidencia. La formación culmina con un trabajo final de máster en el que resuelves un problema real mediante el análisis de datos.

Propósito de la Maestría en Análisis de Datos

La Maestría en Análisis de Datos de ISEIE tiene como propósito responder a la creciente demanda de perfiles capaces de aprovechar el valor de los datos. En la economía actual, las organizaciones necesitan profesionales que transformen grandes volúmenes de información en conocimiento útil para el negocio.

El programa busca formar analistas que combinen el dominio técnico con la visión estratégica y la capacidad de comunicar. Se prioriza un enfoque práctico basado en proyectos reales. Al finalizar, cuentas con las herramientas para desempeñarte como analista de datos en cualquier sector y para impulsar la toma de decisiones basada en evidencia en Ecuador y la región.

Para qué te prepara la Maestría en Análisis de Datos

La Maestría en Análisis de Datos de ISEIE prepara a los estudiantes para analizar y modelar datos que respondan a preguntas de negocio. Aprendes a aplicar la estadística, a programar con Python y R, a gestionar bases de datos con SQL y a limpiar y preparar la información.

La formación te capacita para crear visualizaciones claras, aplicar técnicas de machine learning, extraer patrones y comunicar hallazgos accionables. También te prepara para integrar la analítica en la estrategia y para apoyar la toma de decisiones. Con estas competencias quedas listo para desempeñarte como analista de datos, analista de negocio o consultor en empresas de cualquier sector del mercado ecuatoriano.

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Solicitad más información de la Maestría en Análisis de Datos
  • Duración: 12 meses
  • Modalidad: Virtual
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • Unidades créditos: 60 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 Maestría en Análisis de Datos

1

Comprender los fundamentos de la estadística aplicada al análisis de datos.

2

Programar con Python y R para el tratamiento y modelado de datos.

3

Gestionar bases de datos y consultas con SQL.

4

Aplicar técnicas de visualización y machine learning al análisis.

5

Comunicar hallazgos accionables para la toma de decisiones.

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 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.

Maestría en Análisis de datos 3

Plan de estudios Maestría en Análisis de Datos

  • 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
  • 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 de partamental
    • 2.2.5. Datawarehouse o almacén de datos
      corporativos
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
Directores de Facultad de Medicina

Requisitos de la Maestría en Análisis de Datos de ISEIE

Reserva el Maestría en Análisis de Datos

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  • 10, 10 Módulos
  • 1500 Horas
  • 60 ECTS
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Razones por las cuales estudiar en ISEIE

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Trabajo final de la Maestría en Análisis de Datos

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos de la Maestría en Análisis de Datos 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.

Maestría en Análisis de datos 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 título de maestría emitido por ISEIE que acredita tus competencias en análisis de datos. Cuenta con respaldo europeo y validez profesional, por lo que puedes incorporarlo a tu currículum y presentarlo ante empresas e instituciones de cualquier sector.

No es imprescindible. El programa parte de los fundamentos y avanza de forma progresiva hacia la programación y el modelado, por lo que resulta accesible tanto para perfiles técnicos como para profesionales de negocio que quieren orientar su carrera al análisis de datos.

Aprenderás a aplicar la estadística, a programar con Python y R, a gestionar bases de datos con SQL, a crear visualizaciones claras y a usar técnicas de machine learning para extraer patrones y comunicar hallazgos accionables para la toma de decisiones.

La formación es totalmente online a través de la plataforma de ISEIE. Accedes a los contenidos cuando quieras, avanzas a tu propio ritmo y cuentas con el acompañamiento de un tutor que resuelve dudas y guía tu trabajo final de máster.

Se distingue por su metodología europea, su enfoque práctico basado en proyectos reales y su certificación internacional. El programa combina el dominio técnico de las herramientas con la visión de negocio y la comunicación, y culmina con un proyecto de análisis real.

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