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Maestría en análisis de datos

Duración

12 meses

Fecha de inicio

15-02-2025

ECTS

60

Horas

1500

Financiación

3 meses

Precio

$ 3.235.294

Presentación de la Maestría en análisis de datos

La Maestría en Análisis de Datos de ISEIE Chile está diseñada para profesionales que desean desarrollar habilidades avanzadas en la gestión, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Nuestra Maestría permite a los estudiantes comprender y aplicar técnicas de análisis estadístico, minería de datos, aprendizaje automático y visualización de datos para tomar decisiones estratégicas en diferentes sectores.

Cuenta con la teoría y práctica en el uso de herramientas analíticas modernas, preparándolos para resolver problemas complejos y generar insights de valor que contribuyan al éxito organizacional.

Propósito de la Maestría en análisis de datos

La Institución Superior Estudios Innovadores Europeos ha creado el Máster de análisis de datos dirigido a profesionales que tengan como objetivo prepararse en este mundo y que desean ser parte activa de esa transformación. Nuestro máster te prepara para abordar los procesos relacionados a esta área basados en metodologías avanzadas desde diferentes perspectivas, como profesionales como parte de un equipo en un centro, institución, industria, empresas, considerando los últimos aportes para la dirección de este tipo de empresas.

La relevancia académica y profesional de nuestros docentes, garantiza un proceso de aprendizaje constante en el que los participantes lograrán optimizar sus conocimientos respecto a metodologías avanzadas y los recursos legales necesarios para aprovecharlas de manera eficiente y para desarrollar lineamientos y políticas en el contexto de esta área del conocimiento.

Para qué te prepara la Maestría en análisis de datos

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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​
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 de la Maestría en análisis de datos

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Diseño del plan de estudios Maestría en análisis de datos

Para el diseño del Plan de estudios de este Maestría en análisis de datos 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.

Maestría en Análisis de Datos​

Plan de estudios Maestría en análisis de datos

Módulo 1: Fundamentos de Estadística y Matemáticas para Datos

  • Probabilidad y distribuciones estadísticas.
  • Inferencia estadística y pruebas de hipótesis.
  • Regresión lineal y correlación.
  • Series de tiempo y análisis de tendencias.
  • Álgebra lineal para modelado de datos.

 

Módulo 2: Programación para Ciencia de Datos (Python y R)

  • Fundamentos de Python y R para análisis de datos.
  • Manipulación de datos con pandas y dplyr.
  • Creación de funciones y automatización de procesos.
  • Librerías para visualización (Matplotlib, ggplot2).
  • Introducción a SQL para bases de datos.

 

Módulo 3: Extracción, Limpieza y Preparación de Datos (Data Wrangling)

  • Fuentes de datos: bases de datos, APIs y datos no estructurados.
  • Técnicas de limpieza de datos y tratamiento de valores nulos.
  • Transformación de datos y manejo de outliers.
  • Integración de datos y creación de pipelines.
  • Herramientas de ETL (Extract, Transform, Load).

 

Módulo 4: Bases de Datos y Gestión de Datos

  • Modelado de bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Consultas avanzadas en SQL.
  • Introducción a bases de datos NoSQL (MongoDB).
  • Normalización y diseño de esquemas de datos.
  • Almacenamiento y recuperación eficiente de grandes volúmenes de datos.

Módulo 5: Análisis Exploratorio y Visualización de Datos

  • Técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA).
  • Visualización de datos para storytelling.
  • Gráficos avanzados con Matplotlib, Seaborn y Tableau.
  • Mapas de calor, histogramas, gráficos de dispersión y boxplots.
  • Principios de diseño visual y comunicación efectiva.

 

Módulo 6: Modelado Predictivo y Machine Learning

  • Fundamentos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Modelos de regresión lineal, logística y clasificación.
  • Algoritmos de clustering (K-means, jerárquico).
  • Evaluación de modelos y validación cruzada.
  • Herramientas de machine learning: scikit-learn y TensorFlow.

 

Módulo 7: Big Data y Computación en la Nube

  • Introducción a Big Data y sus aplicaciones.
  • Arquitecturas de procesamiento de datos: Hadoop y Spark.
  • Procesamiento en la nube (AWS, Google Cloud, Azure).
  • Data Lakes y Data Warehouses.
  • Prácticas de seguridad y privacidad en el manejo de datos.

 

Módulo 8: Proyecto Final de Análisis de Datos

  • Definición y planteamiento de un problema de análisis de datos.
  • Recopilación, limpieza y preparación de datos.
  • Aplicación de técnicas de análisis y modelado.
  • Creación de visualizaciones e interpretación de resultados.
  • Presentación y documentación del proyecto.

Requisitos de la Maestría en análisis de datos de ISEIE

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Aprovecha esta oportunidad única y reserva tu plaza en la maestría con solo el 10% del precio total.
$ 3.235.294
  • 10 Módulos
  • 1500 Horas
  • 60 ECTS

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

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Trabajo final de la Maestría en análisis de datos

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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 

Cualquier persona con un título de licenciatura de una institución reconocida por el estado puede solicitar un máster en Big Data. Esto incluye estudiantes de carreras como matemáticas, estadística, informática, ciencias de la computación, sistemas de información, ingeniería, economía, comercio, administración de empresas, negocios, ciencias de la salud, ciencias de la vida y ciencias sociales.

El salario de un analista de datos depende de muchos factores, como la ubicación,  la experiencia, la educación y el área específica de datos. En los Estados Unidos, el salario promedio de un analista de datos es de aproximadamente $85,000 al año.

Para ser un analista de datos, generalmente se requiere  una licenciatura en ciencias de la computación, estadística, matemáticas, ingeniería informática,  economía o afines.

También se requiere una comprensión profunda de los fundamentos de la programación, bases de datos, estadísticas, algoritmos, ciencia de datos,  inteligencia  artificial, aprendizaje automático y más.

Algunos analistas de datos también tienen una maestría en ciencias de la computación, estadística, ingeniería informática o economía. Además, puedes obtener certificaciones especializadas para demostrar tus habilidades en la analítica de datos.

Un Data Master es un profesional que se encarga de dirigir,  organizar,  procesar,   interpretar y administrar datos para obtener información útil. Esta información se utiliza para tomar decisiones estratégicas y mejorar la eficiencia de los negocios. Los Data Masters también realizan análisis de datos para identificar tendencias, descubrir patrones y predecir resultados futuros. Además, pueden proporcionar soluciones y recomendaciones con base en los resultados obtenidos.

Depende de lo que desee lograr. Un Data Analyst se centra principalmente en la recopilación, limpieza, análisis y visualización de los datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos. Por otro lado, un Data Scientist trabaja con los datos para encontrar patrones y tendencias, lo que significa que se enfoca en la creación de modelos predictivos, la minería de datos y el análisis avanzado. Por lo tanto, si su objetivo es ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, entonces un Data Analyst sería la mejor opción, pero si desea descubrir patrones o tendencias ocultos en los datos, entonces un Data Scientist es la mejor opción.

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