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Diplomado en big data y business intelligence

Duración

6 meses

Fecha de inicio

25-11-2026

Modalidad

Online

Horas

750

Financiación

6 meses

Precio

$ 2.089

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Presentación del Diplomado en big data y business intelligence

El Diplomado en Big Data y Business Intelligence de ISEIE Costa Rica es un programa diseñado para brindar conocimientos y habilidades avanzadas en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, así como en el uso de la inteligencia de negocios para transformar esos datos en información estratégica. El Diplomado abarca desde los fundamentos de Big Data hasta la implementación de soluciones de Business Intelligence (BI) mediante herramientas como Hadoop, SQL,Microsoft Power BI y Tableau. Los participantes aprenderán a desarrollar visualizaciones efectivas, aplicar análisis predictivo y construir dashboards interactivos que faciliten la toma de decisiones informadas. Este diplomado es ideal para profesionales de TI, analistas de datos, consultores y cualquier persona interesada en explotar el potencial de los datos para generar valor en sus organizaciones.

Nuestro  Diplomado en Big Data y Business Intelligence 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 verlos 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, mejorando significativamente la toma de decisiones.

Propósito del Diplomado en big data y business intelligence

Diplomado en Big Data y Business Intelligence ISEIE Costa Rica tiene como propósito desarrollar competencias para capturar, procesar y analizar grandes volúmenes de información con rigor técnico y sentido de negocio. Consolidarás fundamentos de modelado dimensional, SQL, Python, ETL, orquestación, 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, versionado, pruebas, monitoreo y administración de costos. Implementarás tableros que comunican hallazgos claros y accionables, respetando privacidad, seguridad y cumplimiento. El propósito es convertir datos en valor, reducir incertidumbre, mejorar eficiencia, habilitar innovación y fortalecer accountability mediante prácticas verificables, escalables y alineadas con objetivos estratégicos de la organización.

Financiación

3 meses

Para qué te prepara el Diplomado en big data y business intelligence

Diplomado en Big Data y Business Intelligence ISEIE Costa Rica se estudia para aplicar analítica a problemas reales y tomar decisiones con evidencia y eficiencia. Aprenderás a extraer y transformar datos con SQL y Python, diseñar modelos descriptivos y predictivos, crear tableros útiles y automatizar reportes. Dominarás definición de indicadores, diseño experimental, A B testing, evaluación de modelos y comunicación de hallazgos a públicos técnicos. Desarrollarás criterios para costos, escalabilidad, calidad, gobernanza, privacidad y seguridad, integrando fuentes con trazabilidad. Utilizarás plantillas, checklists y prácticas que facilitan mantenimiento y control. Estudiarlo abre oportunidades en business intelligence, ciencia de datos, productos digitales y consultoría, diferenciándote por unir técnica, negocio y ética para resultados medibles y replicables que impactan ingresos, eficiencia y satisfacción del cliente.

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Solicitad más información del Diplomado en big data y business intelligence
  • Duración: 6 meses
  • Modalidad: Semipresencial
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • Unidades créditos: 20 ECTS

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. 

Conoce más

Los objetivos de la 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.

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 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.

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
2.61.2 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
12
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
Nota: El contenido del programa académico
puede estar sometido a ligeras modificaciones,
en función de las actualizaciones o de las
mejoras efectuadas.
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
13
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
15
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 dato

Directores de Facultad de Negocios

Requisitos del Diplomado en big data y business intelligence de ISEIE

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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 deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del diplomado.

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.

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 

Obtienes un certificado internacional de ISEIE que acredita tu formación en Big Data y Business Intelligence. Este título cuenta con respaldo europeo y valida las competencias técnicas y analíticas que desarrollas a lo largo del programa ante empleadores y organizaciones.

No es imprescindible tener experiencia previa en análisis de datos, aunque unas bases en informática o estadística facilitan el aprendizaje. El Diplomado está diseñado para acompañarte desde los fundamentos hasta las técnicas avanzadas, por lo que resulta apto también para perfiles que se inician en el área.

El diplomado tiene una duración de 6 meses, equivalente a 750 horas de formación académica. Al impartirse en modalidad 100% virtual, puedes adaptar el ritmo de estudio a tu disponibilidad y avanzar de forma flexible.

La formación es 100% online y de ritmo autodirigido, por lo que avanzas según tu disponibilidad. Accedes a la plataforma en cualquier momento, cuentas con el acompañamiento de un tutor y organizas el estudio combinando teoría y práctica a tu propio ritmo.

Su metodología europea y su enfoque basado en evidencia lo distinguen de otras opciones. El programa combina certificación internacional con un enfoque eminentemente práctico, orientado a que apliques herramientas reales de análisis y visualización de datos en contextos profesionales del mercado actual.

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