12 meses
15-03-2026
Online
60
1500
$ 3.580
El Máster 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 Máster 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.
Este máster te prepara para analizar grandes volúmenes de datos con herramientas avanzadas. Desarrollarás habilidades para interpretar información y tomar decisiones basadas en datos. Aprenderás a manejar software y técnicas estadísticas aplicadas a diferentes sectores.
Te capacita para transformar datos en conocimiento útil que impulse estrategias y soluciones. Podrás diseñar modelos predictivos y realizar visualizaciones efectivas. Además, te forma para comunicar resultados complejos de forma clara y precisa.
El objetivo es que te conviertas en un profesional capaz de liderar proyectos de análisis de datos. Te prepara para afrontar retos reales en empresas y organizaciones. Así, podrás aportar valor estratégico basado en información confiable.
Estudiar este máster es clave porque la demanda de expertos en análisis de datos crece exponencialmente. Responde a la necesidad de profesionales capaces de tomar decisiones informadas. Además, te posiciona en un campo con alto potencial laboral y de innovación.
La formación práctica con herramientas actuales y casos reales te prepara para el entorno profesional. Esto asegura que puedas aplicar lo aprendido desde el primer día. Además, la calidad académica de ISEIE mejora tu perfil profesional.
Este máster responde a quienes buscan desarrollar competencias críticas para la transformación digital. Amplía tus oportunidades laborales y te convierte en un referente en análisis de datos. Es una inversión sólida para tu desarrollo y futuro profesional.
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. 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 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
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
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
TRABAJO FIN DE MÁSTER
Profesionales que trabajan en áreas de IT, desarrollo de software o administración de bases de datos y desean ampliar sus competencias en el análisis y visualización de datos. Graduados en matemáticas, estadística, física, o disciplinas científicas que buscan aplicar su conocimiento en un contexto práctico y empresarial.
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 Máster 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
Aprenderás a manejar software especializado, técnicas estadísticas avanzadas y métodos de visualización de datos para el análisis efectivo.
Podrás trabajar en sectores tecnológicos, financieros, salud, marketing, logística y más, aplicando análisis de datos para mejorar procesos y decisiones.
Sí, incluye casos reales y proyectos prácticos que te permiten aplicar los conocimientos en escenarios profesionales concretos.
Está dirigido a profesionales con formación en ingeniería, matemáticas, estadística, informática o áreas afines interesados en análisis de datos.
Potencia tus competencias en un área de alta demanda, preparándote para roles especializados como analista de datos, científico de datos o consultor en transformación digital.
