6 meses
25-03-2026
Online
20
750
$ 1.820
Diplomado en Big Data y Business Intelligence ISEIE Colombia es un programa online aplicado para transformar datos en decisiones y valor medible. Estudiarás modelado, bases de datos, ingeniería y arquitectura, ETL, SQL, Python, visualización, analítica avanzada, gobierno y calidad. Trabajarás con casos reales, pipelines reproducibles, tableros, métricas, documentación y pruebas automatizadas. El claustro integra perfiles de datos y negocio con experiencia en implementación. Al finalizar diseñarás soluciones escalables, automatizarás reportes, monitorearás confiabilidad, comunicarás hallazgos con claridad y justificarás impacto económico con indicadores verificables. Aprenderás buenas prácticas de seguridad, privacidad, costos y sostenibilidad.
Diplomado en Big Data y Business Intelligence ISEIE Colombia tiene como propósito desarrollar competencias para capturar, procesar y analizar grandes volúmenes de información con rigor técnico y sentido de negocio. Consolidarás fundamentos de modelado dimensional, SQL, Python, ETL, orquestación, 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, versionado, pruebas, monitoreo y administración de costos.
Diplomado en Big Data y Business Intelligence ISEIE Colombia se estudia para aplicar analítica a problemas reales y tomar decisiones con evidencia y eficiencia. Aprenderás a extraer y transformar datos con SQL y Python, diseñar modelos descriptivos y predictivos, crear tableros útiles y automatizar reportes. Dominarás definición de indicadores, diseño experimental, A B testing, evaluación de modelos y comunicación de hallazgos a públicos técnicos. Desarrollarás criterios para costos, escalabilidad, calidad, gobernanza, privacidad y seguridad, integrando fuentes con trazabilidad. Utilizarás plantillas, checklists y prácticas que facilitan mantenimiento y control.
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 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.
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
2.1 Elección de Tecnologías y Herramientas Adecuadas
2.1.1 Frases orientadas a seleccionar las herramientas de Big Data y Business Intelligence más eficientes
2.1.2 Tips sobre cómo justificar la elección de tecnologías en función de la escalabilidad y los recursos disponibles
2.2 Importancia de la Calidad de los Datos
2.2.1 Frases que destacan la importancia de datos precisos y consistentes
2.2.2 Estrategias de comunicación para enfatizar la relevancia de la limpieza y validación de datos
2.3 Optimización de Procesos de Recolección de Datos
2.3.1 Frases que guían a la identificación de fuentes de datos clave
2.3.2 Ejemplos de cómo comunicar la necesidad de métodos de recolección y almacenamiento eficientes
2.4 Análisis de Datos para la Toma de Decisiones
2.4.1 Frases que ayudan a explicar el valor de los insights en el contexto del proyecto
2.4.2 Estrategias de comunicación de hallazgos y su utilidad en la toma de decisiones empresariales
2.5 Seguridad y Protección de Datos
2.5.1 Frases clave sobre la protección de la privacidad y la seguridad de los datos
2.5.2 Ejemplos de cómo destacar la relevancia del cumplimiento normativo y ético en el uso de datos
2.6 Comunicación de Resultados e Insights
2.6.1 Frases para presentar hallazgos de Big Data a distintas audiencias, desde técnicas hasta ejecutivas
2.61.2 Consejos sobre cómo comunicar insights clave y facilitar la comprensión y aplicabilidad
2.7 Optimización del Rendimiento del Proyecto
2.7.1 Frases para implementar mejoras continuas en los procesos de análisis
2.7.2 Herramientas lingüísticas para comunicar la necesidad de ajustes y mejoras sin perder el enfoque en los objetivos
2.8 Creación de una Cultura de Datos en la Organización
2.8.1 Frases para fomentar una cultura de datos, impulsando la adopción de prácticas de Big Data en toda la organización
2.9 Evaluación del Impacto y Lecciones Aprendidas
2.9.1 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
6.2.3 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
– Profesionales del área de informática, computación, docencia e investigación universitaria.
– Profesionales de la comunicación y Marketing Digital.
– Personas con actividades comerciales.
– Administradores, contadores, emprendedores y empresarios.
– Cualquier persona interesada en formarse en Máster En Big Data y Business Intelligence.
Al concluir el diplomado, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 20 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 750 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 Diplomado en big data y business intelligence deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del diplomado.
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
Los egresados estarán preparados para desempeñarse como analistas de datos, consultores de BI, especialistas en transformación digital o líderes de proyectos de inteligencia empresarial en empresas públicas y privadas.
El programa busca formar profesionales capaces de recopilar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para apoyar la toma de decisiones estratégicas, aplicando herramientas de análisis, visualización y gestión de información empresarial.
Está dirigido a ingenieros, analistas de datos, profesionales del área tecnológica, financiera, de marketing y gestión empresarial interesados en desarrollar competencias en análisis de datos, inteligencia de negocios y transformación digital.
El plan de estudios incluye fundamentos de Big Data, analítica avanzada, herramientas de Business Intelligence (BI), visualización de datos, minería de información, machine learning y toma de decisiones basada en datos.
Sí, se utilizan plataformas y herramientas líderes en el sector como Power BI, Tableau, Python, SQL y entornos de análisis en la nube, permitiendo al participante adquirir habilidades técnicas aplicables en entornos reales.
