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Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Duración

6 meses

Fecha de inicio

25-05-2026

Modalidad

Online

ECTS

20

Horas

750

Precio

1,820 €

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Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Presentación del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

El Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE ofrece una formación rigurosa y actualizada orientada a desarrollar las competencias esenciales para capturar, procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos con fines estratégicos. Este programa abarca desde los fundamentos matemáticos y estadísticos del análisis de datos hasta la implementación de plataformas de inteligencia de negocio, proporcionando una visión integral de las tecnologías y metodologías que están transformando la toma de decisiones empresariales.

A través de un modelo educativo personalizado e innovador, los participantes adquirirán habilidades para convertir datos masivos en información accionable que impulse la competitividad de cualquier organización. El programa combina contenido teórico-práctico con herramientas de vanguardia, formando profesionales capaces de diseñar arquitecturas de datos y cuadros de mando que respondan a las necesidades reales de negocio y generen un impacto medible en los resultados empresariales.

Propósito del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

El propósito del Diplomado en Big Data y Business Intelligence es formar profesionales con la capacidad técnica y estratégica para gestionar ecosistemas de datos complejos y transformarlos en ventajas competitivas para las organizaciones. Se busca que el estudiante desarrolle un pensamiento analítico avanzado que le permita interpretar patrones, tendencias y correlaciones ocultas en grandes volúmenes de información.

Asimismo, este programa tiene como finalidad dotar a los participantes de las herramientas necesarias para implementar soluciones de inteligencia de negocio escalables, que conecten los datos con la toma de decisiones en todos los niveles organizacionales. El estudiante aprenderá a articular la visión técnica con los objetivos estratégicos, posicionándose como un puente indispensable entre la tecnología y la dirección empresarial.

Estudiar Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Estudiar el Diplomado en Big Data y Business Intelligence representa una apuesta por una de las disciplinas con mayor proyección y demanda en el mercado laboral global, donde las organizaciones que dominan el análisis de datos masivos obtienen ventajas competitivas decisivas. La capacidad de extraer valor de la información se ha convertido en la competencia más buscada por empresas de todos los sectores y tamaños.

Este programa te brinda conocimientos aplicables de forma inmediata, combinando fundamentos estadísticos con herramientas tecnológicas de última generación para el procesamiento y la visualización de datos. Te prepara para liderar proyectos de transformación digital basados en datos, posicionándote como un profesional estratégico capaz de traducir información compleja en decisiones que impulsen el crecimiento y la innovación empresarial.

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  • 6 meses
  • Modalidad: Virtual
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • 20 créditos ECTS
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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​
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Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral​
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Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad​
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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. 

Conoce más

Los objetivos del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

1

Familiarizar a los participantes con los conceptos fundamentales de Big Data y Business Intelligence, incluyendo la estructuración de datos, la minería de datos y la analítica de datos.

2

Enseñar a los participantes cómo utilizar herramientas de software populares para la gestión de Big Data, incluyendo lenguajes de programación como Python, R y SQL, así como herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI.​

3

Proporcionar a los participantes habilidades para el análisis de datos y la toma de decisiones basadas en datos en un contexto empresarial.

4

Enseñar a los participantes cómo gestionar proyectos de Big Data y Business Intelligence, incluyendo la planificación, el diseño, la implementación y la evaluación de proyectos.

5

Fomentar la comprensión de los desafíos éticos y legales asociados con el uso de Big Data y Business Intelligence, y cómo abordarlos de manera efectiva.

Beneficios del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

  • Preparación para liderar equipos de alto rendimiento: Desarrolla una visión inspiradora y competencias para motivar, comunicar y trabajar en equipo, además de inculcar ética empresarial y responsabilidad social.
  • Conocimientos avanzados en metodologías y herramientas: Aprende desde los fundamentos del Big Data hasta el uso práctico de tecnologías como Hadoop, SQL, Microsoft Power BI y Tableau.
  • Análisis predictivo y visualización efectiva: Capacita para construir dashboards interactivos y aplicar análisis predictivo que faciliten la toma de decisiones basada en datos reales.
  • Desarrollo integral de habilidades para la toma de decisiones: Comprende cómo transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica para optimizar procesos en diversas áreas del negocio.
  • Enfoque práctico y actualizado: Combina teoría y práctica con casos reales que permiten entender el impacto del Big Data y Business Intelligence en proyectos y empresas actuales.
  • Adaptabilidad y rol activo en la transformación digital: Prepara profesionales para asumir roles estratégicos en distintos sectores, aplicando metodologías avanzadas y políticas para una gestión eficiente del dato.

Importancia del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

  • Formación para liderar la transformación digital: El diplomado prepara a los profesionales para ser líderes en la gestión de datos y equipos de alto rendimiento orientados a proyectos de Big Data y BI.
  • Competencias para la toma de decisiones estratégicas: Desarrolla habilidades para convertir grandes volúmenes de datos en información valiosa, apoyando decisiones empresariales basadas en análisis real y predictivo.
  • Actualización en metodologías y tecnologías actuales: El diplomado ofrece contenido actualizado que integra metodologías avanzadas y herramientas clave como Hadoop, Power BI y Tableau para la gestión y análisis de datos.
  • Amplia aplicabilidad en distintos sectores: Los conocimientos adquiridos son relevantes para empresas, industrias, instituciones y sectores diversos que necesitan optimizar sus procesos y estrategias con datos.
  • Capacitación integral con enfoque práctico: Combina teoría y práctica en casos reales, brindando una comprensión completa del impacto y la aplicación del Big Data y Business Intelligence en el entorno profesional.
  • Preparación para roles estratégicos y multidisciplinares: El programa habilita a los participantes para planificar, dirigir y comunicar procesos complejos relacionados con la inteligencia de negocios y análisis de datos.

Diseño del plan de estudios Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Para el diseño del Plan de estudios de este Diplomado en Big Data y Business Intelligence 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 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.

Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Plan de estudios Diplomado en Big Data y Business Intelligence

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
2.6.1.2 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

TRABAJO FINAL DIPLOMADO

Directores de Facultad de Negocios

Requisitos del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

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Trabajo final del Diplomado en Big Data y Business Intelligence

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del  Diplomado en Big Data y Business Intelligence  de ISEIE, deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del programa.

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 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.

Diplomado en Big Data y Business Intelligence
Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes del diplomado

Preguntas Frecuentes

Descubre todas las preguntas más frecuentes del Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE,  y sus respuestas, de no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información.

Está dirigido a profesionales de TI, analistas de datos, consultores, ejecutivos y cualquier persona interesada en adquirir conocimientos avanzados en Big Data y Business Intelligence para aplicarlos en sus organizaciones.

Se recomienda tener conocimientos básicos en informática, matemáticas o experiencia laboral relacionada, pero también está abierto a quienes deseen desarrollarse profesionalmente en esta área.

Se enseñan tecnologías clave como Hadoop, SQL, Microsoft Power BI y Tableau, junto con métodos de análisis predictivo y visualización avanzada de datos.

El diplomado combina teoría con casos reales para que los estudiantes desarrollen habilidades para transformar datos en información estratégica y construir dashboards interactivos que faciliten la toma de decisiones.

Permite a los profesionales liderar proyectos de análisis masivo de datos, optimizar procesos empresariales, mejorar la toma de decisiones y asumir roles estratégicos en distintas industrias.

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