El Curso en Big Data de ISEIE Chile es un programa online aplicado para transformar datos en decisiones de negocio medibles. Estudiarás bases de datos, ingeniería de datos, modelado, visualización, analítica avanzada y fundamentos de gobernanza. Trabajarás con casos reales, procesos ETL, SQL, Python, tableros y métricas que conectan preguntas con resultados. El claustro integra perfiles de datos y negocio que comparten plantillas reproducibles. Al finalizar diseñarás pipelines confiables, automatizarás reportes, comunicarás hallazgos con claridad y crearás valor medible, escalable y sostenible. Aprenderás buenas prácticas de calidad, documentación, ética y seguridad de datos responsable.
Curso de Big Data ISEIE Chile tiene como propósito desarrollar competencias para capturar, procesar y analizar grandes volúmenes de información con rigurosidad técnica y sentido de negocio. Consolidarás fundamentos de modelado de datos, SQL, Python, ETL, 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, automatización, orquestación, versionado, pruebas y monitoreo continuo. Implementarás tableros que comunican hallazgos de forma clara, accionable y ética, respetando privacidad y seguridad.
Curso de Big Data ISEIE Chile se estudia para aplicar analítica a problemas reales y tomar decisiones basadas en evidencia con eficiencia. Aprenderás a extraer y transformar datos con SQL y Python, diseñar modelos descriptivos y predictivos, crear tableros útiles y automatizar reportes que aceleran tiempos. Dominarás selección de indicadores, diseño experimental, A/B testing, evaluación de modelos y comunicación de hallazgos a públicos técnicos y ejecutivos. Desarrollarás criterios para costos, escalabilidad, calidad, gobernanza, privacidad y seguridad, integrando datos de múltiples fuentes con trazabilidad. Utilizarás plantillas, checklists y buenas prácticas que facilitan auditorías, mantenimiento 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 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.
Definición y características de Big Data (las 5V: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor)
Importancia y aplicaciones de Big Data en la industria
Diferencias entre datos estructurados, no estructurados y semi-estructurados
Ecosistema de Big Data: tecnologías y plataformas
Desafíos en la gestión de Big Data
Arquitectura de sisMódulos distribuidos
Introducción a Hadoop: HDFS y MapReduce
Herramientas de almacenamiento y procesamiento de datos: HBase, Hive
Comparativa entre Hadoop y Spark
Elección de infraestructura adecuada para proyectos de Big Data
Lenguajes de programación para Big Data: Python y Scala
Manipulación de datos con bibliotecas como pandas y NumPy
Conceptos básicos de programación paralela
Escribir scripts de procesamiento de datos
Introducción a la programación en Spark
Arquitectura de Apache Spark y funcionamiento interno
Uso de RDDs (Resilient Distributed Datasets)
Procesamiento de datos en tiempo real con Spark Streaming
Spark SQL para consultas estructuradas
Optimización y manejo de grandes conjuntos de datos con Spark
Bases de datos NoSQL: MongoDB, Cassandra
SisMódulos de almacenamiento en la nube (e.g., Amazon S3)
Integración de bases de datos SQL y NoSQL
Arquitectura de Data Lakes y Data Warehouses
Estrategias de almacenamiento eficiente
Técnicas de ingesta de datos masivos (batch y streaming)
Herramientas para ETL (Extract, Transform, Load)
Limpieza y preprocesamiento de datos
Uso de Apache NiFi y Kafka para ingesta de datos en tiempo real
Prácticas para manejar datos faltantes y desbalanceados
Principios de visualización de datos y storytelling
Herramientas de visualización: Tableau, Power BI, D3.js
Creación de dashboards para la toma de decisiones
Visualización de datos en tiempo real
Casos prácticos de visualización en proyectos de Big Data
Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado
Uso de MLlib de Apache Spark
Implementación de modelos de machine learning en entornos distribuidos
Evaluación y optimización de modelos
Integración de modelos con flujos de datos en tiempo real
Fundamentos de NLP en entornos de Big Data
Extracción y análisis de texto a gran escala
Herramientas para NLP: NLTK, spaCy, Spark NLP
Análisis de sentimientos aplicado a grandes volúmenes de datos
Casos de estudio de NLP en redes sociales y otras aplicaciones
Modelado predictivo con grandes conjuntos de datos
Análisis de series temporales en Spark y Python
Técnicas de predicción y modelado estadístico
Aplicaciones en industria financiera, salud, etc.
Interpretación de resultados y ajuste de modelos
Desafíos de privacidad en el manejo de datos masivos
Leyes y regulaciones (e.g., GDPR, CCPA)
Anonimización y técnicas de enmascaramiento de datos
Prácticas éticas en la manipulación de datos
Gestión de riesgos en proyectos de Big Data
Nuestro curso en BIG DATA & BUSINESS INTELLIGENCE está dirigidos a todas aquellas personas interesadas en adquirir conocimientos básicos en esta área del saber.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 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.
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, estructurados e 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 negocios, la toma de decisiones y los resultados. Algunas de las principales características de Big Data son la alta velocidad de procesamiento, la capacidad de procesar gran cantidad de datos en tiempo real y la escalabilidad. Big Data también se puede usar para descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos, lo que puede ayudar 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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