Curso de Big Data ISEIE Colombia es un programa online aplicado para transformar datos en decisiones de negocio medibles. Estudiarás bases de datos, ingeniería de datos, modelado, visualización, analítica avanzada y fundamentos de gobernanza. Trabajarás con casos reales, procesos ETL, SQL, Python, tableros y métricas que conectan preguntas con resultados. El claustro integra perfiles de datos y negocio que comparten plantillas reproducibles. Al finalizar diseñarás pipelines confiables, automatizarás reportes, comunicarás hallazgos con claridad y crearás valor medible, escalable y sostenible. Aprenderás buenas prácticas de calidad, documentación, ética y seguridad de datos responsable.
Curso de Big Data ISEIE Colombia tiene como propósito desarrollar competencias para capturar, procesar y analizar grandes volúmenes de información con rigurosidad técnica y sentido de negocio. Consolidarás fundamentos de modelado de datos, SQL, Python, ETL, calidad, linaje y gobierno, junto con métricas que prueban impacto. Aprenderás a formular preguntas analíticas, definir indicadores, evaluar fuentes, depurar sesgos y documentar supuestos para decisiones trazables. Construirás habilidades para diseño de pipelines, automatización, orquestación, versionado, pruebas y monitoreo continuo. Implementarás tableros que comunican hallazgos de forma clara, accionable y ética, respetando privacidad y seguridad.
Curso de Big Data ISEIE Colombia se estudia para aplicar analítica a problemas reales y tomar decisiones basadas en evidencia con eficiencia. Aprenderás a extraer y transformar datos con SQL y Python, diseñar modelos descriptivos y predictivos, crear tableros útiles y automatizar reportes que aceleran tiempos. Dominarás selección de indicadores, diseño experimental, A/B testing, evaluación de modelos y comunicación de hallazgos a públicos técnicos y ejecutivos. Desarrollarás criterios para costos, escalabilidad, calidad, gobernanza, privacidad y seguridad, integrando datos de múltiples fuentes con trazabilidad. Utilizarás plantillas, checklists y buenas prácticas que facilitan auditorías, mantenimiento y mejora continua.
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 ¿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 Relación entre Big Data y Business Intelligence
1.2.1 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
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
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
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
5.1 Principales Herramientas de Inteligencia Artificial
5.1.2 TensorFlow
5.1.3 Descripción
5.1.4 Características
5.2 2. PyTorch
5.2.1 Descripción
5.2.2 Características
5.3 Scikit-learn
5.3.1 Descripción
5.3.2 Características
5.4.1 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
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
– Profesionales de informática, estadística, ciencia de datos y analítica.
– Ingenieros/as y arquitectos/as de datos, BI y data warehousing.
– Desarrolladores/as y especialistas en ETL, Python/SQL y herramientas de Big Data.
– Analistas de negocio, marketing y operaciones que buscan decisiones data-driven.
– Directivos/as, emprendedores/as y consultores/as que desean liderar proyectos de datos.
– Estudiantes avanzados/as interesados/as en iniciar carrera en Big Data.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 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 curso.
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 Curso 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.
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
Big Data se refiere a la cantidad masiva de datos, estructurados e inestructurados, que se generan de manera constante y se almacenan en una variedad de bases de datos. Estos datos pueden ser usados para mejorar la productividad, los procesos de negocios, la toma de decisiones y los resultados. Algunas de las principales características de Big Data son la alta velocidad de procesamiento, la capacidad de procesar gran cantidad de datos en tiempo real y la escalabilidad. Big Data también se puede usar para descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos, lo que puede ayudar a las empresas a entender mejor a sus clientes y a obtener mejores resultados.
Cualquier persona interesada en aprender los conceptos básicos de Big Data puede tomar un curso de Big Data. Estos cursos están diseñados para personas sin experiencia previa en el área, así como para aquellos con un conocimiento más profundo. No hay un requisito previo para estos cursos, por lo que cualquier persona interesada en aprender más sobre el área puede hacerlo.
Aprenderás los fundamentos del Big Data, almacenamiento y procesamiento de datos masivos, introducción a la analítica predictiva, visualización de información, y uso de herramientas como Python, SQL y Power BI.
Sí, el curso incluye talleres y ejercicios aplicados con herramientas de análisis y gestión de datos reales, permitiendo que los participantes adquieran experiencia en la aplicación de modelos de Big Data en entornos profesionales.
Al finalizar, podrás desempeñarte como analista de datos, consultor en inteligencia de negocios o gestor de proyectos basados en datos, aportando valor estratégico a empresas de distintos sectores.
