Curso en big data

Duración

1 mes

Fecha de inicio

15-12-2025

Modalidad

Online

ECTS

4

Horas

100

Precio

$ 330

El 99%
de los alumnos
potencia su valor en el mercado laboral
Harvard
Deusto
ISEIE la universidad del futuro
Universidad
Nº1
Internacional
en Certificaciones y Reconocimientos Internacionales
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Curso en big data 1

Presentación del Curso en big data

El Curso en Big Data de ISEIE Panamá está diseñado para proporcionar una comprensión profunda de las herramientas, técnicas y procesos necesarios para manejar y analizar grandes volúmenes de datos de manera efectiva. Este programa abarca todo, desde los conceptos básicos del Big Data hasta las técnicas más sofisticadas de análisis, almacenamiento y procesamiento de datos en plataformas como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL. Los participantes aprenderán a implementar soluciones de Big Data en entornos empresariales reales, desarrollando habilidades para extraer valor estratégico de los datos y aplicar técnicas de análisis predictivo que impulsen la toma de decisiones informadas en diversos sectores industriales.

Propósito del Curso en big data

El propósito del Curso en Big Data de ISEIE Panamá es preparar a profesionales que desean ser parte activa de la transformación digital impulsada por el manejo de grandes volúmenes de datos. Este programa busca capacitar para abordar procesos de gestión y análisis de datos mediante metodologías avanzadas, proporcionando las herramientas necesarias para trabajar en equipos de centros, instituciones, industrias y empresas que requieren soluciones basadas en Big Data.

La relevancia académica y profesional de nuestros docentes garantiza un proceso de aprendizaje constante que permite a los participantes optimizar sus conocimientos en metodologías avanzadas, desarrollar lineamientos y políticas de gestión de datos, y aplicar estos recursos de manera eficiente en el contexto organizacional actual.

Para qué te prepara el Curso en big data

Este curso te prepara para conocer las bases de la gestión de grandes volúmenes de datos, analizar y componer su arquitectura, y utilizar las herramientas más populares como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL para construir soluciones de Big Data efectivas. Adquirirás los conocimientos fundamentales para iniciar tu carrera en tecnologías de datos y su explotación mediante diferentes herramientas y técnicas de análisis.

Al finalizar, estarás capacitado para implementar soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos masivos, aplicar técnicas de análisis predictivo, gestionar arquitecturas de datos distribuidos y trabajar con plataformas de Big Data en entornos empresariales.

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ISEIE

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. 

Los objetivos del Curso en big data

1

Comprender los conceptos básicos del Big Data, sus usos y aplicaciones.

2

Conocer las principales herramientas de Big Data y cómo utilizarlas.

3

Desarrollar habilidades para la gestión y análisis de datos.

4

Aprender a identificar los problemas relacionados con el Big Data y cómo abordarlos.

5

Comprender la importancia de la integración de Big Data en la toma de decisiones.

Diseño del plan de estudios Curso en big data

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso en big data 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.

Curso en big data 2

Plan de estudios Curso en big data

  • 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 de R

Requisitos del Curso en big data de ISEIE

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$ 330
  • 7 Módulos
  • 100 Horas
  • 4 ECTS

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

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Trabajo final del Curso en big data

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos de la Curso en 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.

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 

Big Data se refiere a la cantidad masiva de datos, tanto estructurados como 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 negocio, la toma de decisiones y los resultados.

Big Data también permite descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos, lo cual ayuda 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.

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