Curso big data

Duración

1 mes

Fecha de inicio

27-11-2026

Modalidad

Online

Horas

100

Precio

$ 382

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 big data

El Curso Big Data de ISEIE Chile ofrece una introducción sólida al manejo de grandes volúmenes de información y a su aprovechamiento en la toma de decisiones. El programa recorre los fundamentos del big data, las características de los datos masivos, las arquitecturas de almacenamiento y procesamiento, las técnicas de análisis de datos y la visualización de resultados, junto con aspectos de calidad, seguridad y ética en el uso de la información.

El enfoque es práctico y busca que puedas comprender cómo fluye un proyecto de datos de principio a fin, desde la recolección hasta la presentación de conclusiones útiles para distintas áreas de una organización.

Propósito del Curso big data

El Curso Big Data de ISEIE tiene como propósito formar a personas que necesitan entender y aplicar los principios del análisis de grandes volúmenes de datos en su entorno profesional, con una visión clara de las herramientas y los procesos involucrados.

En Chile, empresas, instituciones públicas y emprendimientos recopilan cada vez más información y requieren perfiles capaces de interpretarla con criterio y rigor. Este curso responde a esa necesidad con el respaldo de ISEIE Chile, a través de un contenido breve, ordenado y alineado con estándares europeos, ideal para iniciar o fortalecer una trayectoria en el área de los datos.

Para qué te prepara el Curso big data

El Curso Big Data de ISEIE prepara a los estudiantes para comprender la arquitectura de un ecosistema de datos masivos, identificar fuentes de información, aplicar técnicas básicas de limpieza y transformación, y utilizar herramientas de análisis para extraer patrones y tendencias.

También los prepara para interpretar indicadores, construir visualizaciones claras para informes, colaborar con equipos técnicos y valorar los riesgos de privacidad y seguridad asociados a los datos. Estas tareas son aplicables en áreas de tecnología, finanzas, marketing, logística, salud y administración del mercado chileno, donde las decisiones apoyadas en datos ganan cada vez más peso.

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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 big data

1

Comprender los conceptos fundamentales del big data y las características que distinguen a los datos masivos.

2

Identificar las arquitecturas y herramientas habituales para almacenar y procesar grandes volúmenes de información.

3

Aplicar técnicas básicas de limpieza, transformación y análisis para obtener información útil de los datos.

4

Desarrollar visualizaciones claras que comuniquen hallazgos y apoyen la toma de decisiones en una organización.

5

Evaluar los aspectos de calidad, seguridad y ética en el tratamiento de datos para un uso responsable.

Diseño del plan de estudios Curso big data

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso 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 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
    • 1.2.3 Relación entre Big Data y Business
      Intelligence
    • 1.2.4 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

    • 5.1.1 TensorFlow
    • 5.1.2 Descripción
    • 5.1.3 Características
  • 5.2 PyTorch
    • 5.2.1 Descripción
    • 5.2.2 Características
  • 5.3 Scikit-learn
    • 5.3.1 Descripción
    • 5.3.2 Características
  • 5.4 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
    • 5.6.1 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
Directores de Facultad de Negocios

Requisitos del Curso big data de ISEIE

Compra Curso big data

$ 382
  • 7 Módulos
  • 100 Horas
  • 1 Mes

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

Estudiantes
+ 0
Tutores
+ 0
Online
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Trabajo final del Curso big data

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos de la Curso 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.
Curso en Big Data 3
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 

Al completar el curso obtienes un certificado internacional de ISEIE que acredita tu formación en big data. Cuenta con respaldo europeo y avala los conocimientos adquiridos, por lo que puedes presentarlo como complemento de tu perfil profesional.

No, no necesitas saber programar para cursarlo. El programa explica los conceptos desde la base y avanza de forma gradual, por lo que es apto para quienes se inician. Si ya trabajas en tecnología, te servirá para ordenar y ampliar tu visión del área.

En el curso estudias las características de los datos masivos, las arquitecturas de almacenamiento y procesamiento, la limpieza y transformación de datos, las técnicas de análisis y la visualización. También trabajas la seguridad, la privacidad y la ética en el tratamiento de la información.

Estudias 100% online desde la plataforma de ISEIE, a tu propio ritmo y sin horarios fijos. Cuentas con materiales, evaluaciones y el acompañamiento de un tutor que resuelve tus dudas, de modo que puedes organizar el estudio según tu disponibilidad.

Se distingue por su metodología europea, su certificación internacional y su enfoque práctico basado en casos reales. Además, aborda el big data de forma integral, desde la recolección hasta la comunicación de resultados, con atención a la seguridad y la ética.

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