12 meses
15-03-2026
Online
60
1500
$ 3.580
Maestría en Análisis de Datos ISEIE Colombia es un programa online aplicado para transformar información en decisiones medibles. Estudiarás modelado, bases relacionales y no relacionales, ingeniería y arquitectura de datos, ETL, SQL, Python, estadística, aprendizaje automático, visualización y gobierno. Trabajarás con casos reales, pipelines reproducibles, control de calidad, versionado, pruebas y monitoreo. Desarrollarás tableros que conectan preguntas con indicadores y resultados. El claustro integra expertos de negocio y datos que comparten plantillas y buenas prácticas. Al finalizar diseñarás soluciones escalables, comunicarás hallazgos con claridad y justificarás impacto con evidencia ética y trazable.
Maestría en Análisis de Datos ISEIE Colombia tiene como propósito desarrollar competencias para capturar, procesar y analizar datos con rigor técnico y sentido estratégico. Consolidarás fundamentos de modelado dimensional y relacional, SQL, Python, ETL, orquestación, calidad, linaje y gobierno, junto con estadística. Aprenderás a formular preguntas analíticas, definir indicadores, evaluar fuentes, depurar sesgos y documentar supuestos para decisiones trazables. Construirás habilidades para diseñar pipelines, versionar código y datos, automatizar pruebas y monitoreo, y administrar costos y performance. Implementarás tableros que comunican hallazgos de forma clara, realmente accionable y ética.
Maestría en Análisis de Datos ISEIE Colombia se estudia para aplicar analítica a problemas reales y tomar decisiones basadas en evidencia. Aprenderás a extraer y transformar datos con SQL y Python, diseñar modelos descriptivos y predictivos, crear tableros y automatizar reportes. Dominarás selección de indicadores, diseño experimental, tests A/B, evaluación de modelos y comunicación de hallazgos a públicos ejecutivos. Desarrollarás criterios para costos, escalabilidad, calidad, gobernanza y privacidad, integrando datos de varias fuentes con trazabilidad. Utilizarás pipelines, buenas prácticas y controles que facilitan auditorías 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 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.
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 businessmintelligence
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
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 con herramientas de BI
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
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 de la Maestría en Análisis de datos , 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
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.
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.
