12 meses
15-01-2025
60, 60
1500, 1500
3 meses
$ 3.300
El 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 Maestría 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 de 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.
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.
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
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
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 (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
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
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.
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.
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.
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
Cualquier persona con un título de licenciatura de una institución reconocida por el estado puede solicitar un máster en Big Data. Esto incluye estudiantes de carreras como matemáticas, estadística, informática, ciencias de la computación, sistemas de información, ingeniería, economía, comercio, administración de empresas, negocios, ciencias de la salud, ciencias de la vida y ciencias sociales.
El salario de un analista de datos depende de muchos factores, como la ubicación, la experiencia, la educación y el área específica de datos. En los Estados Unidos, el salario promedio de un analista de datos es de aproximadamente $85,000 al año.
Para ser un analista de datos, generalmente se requiere una licenciatura en ciencias de la computación, estadística, matemáticas, ingeniería informática, economía o afines.
También se requiere una comprensión profunda de los fundamentos de la programación, bases de datos, estadísticas, algoritmos, ciencia de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y más.
Algunos analistas de datos también tienen una maestría en ciencias de la computación, estadística, ingeniería informática o economía. Además, puedes obtener certificaciones especializadas para demostrar tus habilidades en la analítica de datos.
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.
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.
Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem accusantium doloque laudantium totam rem aperiam, eaque ipsa quae.
