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Domina TensorFlow y PyTorch

Maestría Online en Inteligencia de Negocios y Big Data

La Maestría en Inteligencia de Negocios y Big Data de SUMMA University forma profesionales capaces de transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento estratégico para la toma de decisiones en organizaciones modernas. El programa desarrolla competencias avanzadas en análisis de datos, aprendizaje automático e inteligencia de negocios, integrando enfoques de gobernanza de datos, minería avanzada, visualización analítica y modelado predictivo. Todo ello se aborda a través de casos de uso aplicados en áreas clave como la gestión empresarial, el marketing y las finanzas, asegurando una formación práctica y alineada con las necesidades del entorno corporativo actual.

Créditos por Programa

39 Créditos hora

Tiempo Estimado de Duración

13 meses
Maestría: Online



La Maestría en Inteligencia de Negocios y Big Data de SUMMA University prepara a los egresados para sobresalir en la gestión y aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos, utilizando herramientas de inteligencia de negocios y tecnologías de big data para impulsar el desempeño organizacional. El programa enfatiza el desarrollo de competencias en almacenamiento, procesamiento y visualización de datos; principios de business intelligence orientados a la toma de decisiones basada en evidencia y a la transformación organizacional; y técnicas avanzadas de data mining, como clustering, árboles de decisión y aprendizaje automático. Asimismo, fortalece habilidades en modelado de datos, diseño de bases de datos y uso de SQL para consultas avanzadas, además de la aplicación de data science a áreas como marketing, análisis del ciclo de vida del cliente y toma de decisiones financieras. De manera complementaria, integra prácticas de gobierno de datos para asegurar la calidad, seguridad y disponibilidad de la información, así como el aprovechamiento de soluciones de big data para la optimización de procesos y la gestión de indicadores clave (KPIs) en distintos escenarios empresariales.

La Maestría en Inteligencia de Negocios y Big Data, forma profesionales capaces de diseñar e implementar estrategias y soluciones de negocio basadas en datos, desarrollar modelos predictivos con frameworks de machine learning como TensorFlow y PyTorch, y comunicar hallazgos mediante storytelling y visualización para apoyar decisiones estratégicas. Los estudiantes también adquieren capacidades para gestionar y procesar datos en entornos de nube y en ecosistemas móviles seguros. Alineado con el Social Learning Model MAS®, el programa promueve la adaptabilidad ante cambios tecnológicos, el compromiso con la innovación basada en datos, el manejo ético de la información y el trabajo colaborativo, fortaleciendo una actitud proactiva para identificar nuevas oportunidades y construir soluciones creativas en un entorno digital en constante evolución.

  • Implementar prácticas de gobierno de datos que aseguren calidad, seguridad y accesibilidad de la información.
  • Desarrollar y aplicar modelos de aprendizaje automático para análisis empresarial y apoyo a la toma de decisiones.
  • Utilizar técnicas avanzadas de minería y visualización de datos para extraer información accionable.
  • Diseñar y gestionar bases de datos relacionales y no relacionales para procesamiento eficiente de datos.
  • Aplicar estrategias de business intelligence para mejorar el desempeño financiero, de mercadeo y operativo.

La metodología de aprendizaje se basa en el “método del caso”, curso virtual con pantallas interactivas, lecturas virtuales, vídeos del profesor, sesiones virtuales de repaso y ejercicios interactivos.

Contarás con una planificación semanal del trabajo y con el seguimiento personalizado de un mentor académico. El claustro docente está formado por doctores profesionales del mundo de la empresa y de la universidad.

La inteligencia de negocios y el big data se han consolidado como capacidades clave para organizaciones que buscan mejorar su desempeño mediante decisiones basadas en evidencia, la optimización de procesos y la generación de información útil para áreas como finanzas, marketing y operaciones. La Maestría en Business Intelligence and Big Data prepara a sus egresados para implementar prácticas de gobierno de datos orientadas a la calidad, seguridad y accesibilidad de la información; aplicar técnicas avanzadas de minería de datos y visualización para generar insights accionables; desarrollar y utilizar modelos de aprendizaje automático para analítica de negocios y soporte a la toma de decisiones; y diseñar y gestionar bases de datos relacionales y no relacionales para un procesamiento eficiente de datos.

Algunas oportunidades profesionales incluyen:

  • Analista de Business Intelligence (BI) / Analista de Inteligencia de Negocios
  • Desarrollador de Business Intelligence (BI) / Desarrollador de Inteligencia de Negocios
  • Analista de Datos (Business Analytics)
  • Especialista en Minería de Datos / Analista de Data Mining
  • Analista de Machine Learning (Analítica de Negocios)
  • Especialista en Visualización de Datos / Especialista en Reportería Analítica
  • Analista de Gobierno de Datos / Analista de Calidad de Datos
  • Analista de Bases de Datos / Analista SQL
  • Analista de Soluciones de Datos (Bases de Datos Relacionales y NoSQL)
  • Consultor en Business Intelligence y Analítica de Negocios

  • Combinarás de forma integral tecnologías avanzadas de análisis de datos con aplicaciones empresariales reales.
  • Desarrollarás competencias alineadas con la creciente demanda global de especialistas en datos.
  • Optimizarás procesos, predecir comportamientos y respaldar la toma de decisiones estratégicas.
  • Incorporarás un enfoque práctico y aplicado, orientado a la resolución de problemas reales.
  • Te formarás como un profesional capaz de transformar datos en estrategias de negocio.
  • Estarás preparado para desempeñarte en roles estratégicos dentro de organizaciones data-driven y orientadas a resultados.

Utilizar herramientas y técnicas para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados aplicando principios de Data Governance para garantizar calidad, seguridad y accesibilidad.

Contenidos:

  • Arquitecturas, almacenamiento y procesamiento de datos en entornos Big Data
  • Tecnologías Big Data, análisis y visualización de la información para la toma de decisiones
  • Gobierno del dato: calidad, seguridad, ciclo de vida, ética y cumplimiento normativo

Desarrollar programas de Big Data aplicados al entorno empresarial mediante estrategias efectivas de gestión de datos que permitan convertir organizaciones en entidades data-driven.

Contenidos:

  • Fundamentos y arquitectura del Business Intelligence dentro de ecosistemas Big Data
  • Procesos, herramientas y modelos de Business Intelligence para la toma de decisiones (ETL, KPIs, tableros).
  • Estrategia de datos, gobierno del dato y cultura organizacional Data-Driven.

Aplicar tecnologías avanzadas, algoritmos y modelos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y generar predicciones que apoyen la toma de decisiones.

Contenidos:

  • Arquitecturas y soluciones de Big Data: procesamiento, escalabilidad y computación paralela.
  • Aprendizaje automático supervisado y no supervisado aplicado al análisis de datos empresariales.
  • Modelos avanzados de predicción: regresión, series temporales, árboles de decisión y redes neuronales.

Implementar técnicas fundamentales de IA y aprendizaje automático mediante programación en Python, utilizando librerías especializadas para el análisis y modelado de datos.

Contenidos:

  • Fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aplicados a la inteligencia empresarial.
  • Programación en Python para manipulación de datos, análisis exploratorio y modelado básico de IA/ML.
  • Evaluación de modelos, interpretación de resultados y consideraciones éticas en soluciones de IA.

Analizar datos empresariales para descubrir patrones, relaciones y tendencias mediante técnicas de minería de datos orientadas a la toma de decisiones estratégicas.

Contenidos:

  • Introducción a la minería de datos y fases de un proyecto de Data Mining en el entorno empresarial.
  • Técnicas de minería de datos supervisadas: árboles de decisión y modelos de regresión.
  • Técnicas no supervisadas y redes neuronales aplicadas al análisis y evaluación de datos empresariales.

Evaluar aplicaciones reales de gestión de datos mediante el uso de técnicas analíticas avanzadas que apoyen procesos de integración, calidad y automatización de información.

Contenidos:

  • Análisis de procesos de negocio y modelado de datos orientado a KPIs.
  • Arquitecturas de carga, herramientas ETL y procesos de integración de datos.
  • Transformación, control de calidad, historificación y gobernanza de datos en casos empresariales.

Aplicar técnicas de análisis de datos para resolver casos reales de marketing, incluyendo segmentación, predicción de comportamiento del consumidor y optimización de campañas.

Contenidos:

  • Minería y análisis de datos aplicados al marketing y comportamiento del cliente.
  • Técnicas de ciencia de datos para segmentación, optimización de campañas y personalización.
  • Análisis del ciclo de vida del cliente, ética y privacidad en el uso de datos de marketing.

Analizar información financiera mediante modelos predictivos que permitan evaluar riesgos, proyectar comportamientos y apoyar decisiones de inversión.

Contenidos:

  • Análisis de datos financieros, métricas e indicadores de desempeño para la toma de decisiones.
  • Modelos de reportes financieros, automatización y análisis batch vs. ad-hoc.
  • Análisis financiero temporal, evaluación del desempeño y gestión del riesgo basada en datos.

Diseñar y gestionar bases de datos relacionales y no relacionales aplicando metodologías avanzadas para el manejo eficiente de información en diversos entornos tecnológicos.

Contenidos:

  • Diseño y modelado de bases de datos relacionales (modelo entidad-relación, normalización y SQL).
  • Bases de datos no relacionales (NoSQL): modelos, estructuras y casos de uso.
  • Integración de bases de datos relacionales y no relacionales para inteligencia de negocios.

Desarrollar modelos analíticos basados en estructuras de datos organizadas aplicando técnicas estadísticas y computacionales para optimizar el procesamiento de información.

Contenidos:

  • Fundamentos de Modelización de Datos Estructurados.
  • Manipulación y Consulta en Bases de Datos Estructurados.
  • Agrupaciones, Funciones Ventana y Optimización de Consultas en Bases de Datos Estructuradas.

Aplicar técnicas de minería de datos en entornos de digitalización empresarial para mejorar procesos, automatizar tareas y extraer información relevante.

Contenidos:

  • Minería de datos como motor de la transformación digital e Industria 4.0.
  • Gestión de clientes basada en datos: adquisición de información, segmentación y construcción de audiencias.
  • Personalización digital, publicidad programática y evaluación del impacto de campañas basadas en minería de datos.

Implementar modelos analíticos para el procesamiento de datos no estructurados como texto, imágenes o datos semiestructurados utilizando técnicas avanzadas de IA.

Contenidos:

  • Fuentes, características y modelos de almacenamiento de datos no estructurados en contextos empresariales.
  • Escalabilidad, algoritmos distribuidos e ingeniería de características para datos no estructurados.
  • Tratamiento y modelado de datos no estructurados mediante PLN, minería de texto y procesamiento multimedia.

Diseñar dashboards, reportes y sistemas de monitoreo empresarial mediante herramientas BI para facilitar la visualización y toma de decisiones basada en datos.

Contenidos:

  • Métricas y Análisis para la Toma de Decisiones.
  • Análisis de Oportunidades y Gestión de Clientes: Enfoque Ad Hoc y Matriz ABC-XYC.
  • Segmentación y Acciones Comerciales.

Comunicar hallazgos analíticos de manera clara y efectiva utilizando principios de visualización, narrativa y diseño orientado al usuario.

Contenidos:

  • Storytelling aplicado a la comunicación de datos y alineación con audiencias y objetivos de negocio.
  • Visualización de datos y diseño de dashboards mediante Power BI y Tableau.
  • Comunicación ética, clara y estratégica de hallazgos para la toma de decisiones empresariales.

"Elaborar un proyecto integral aplicando conocimientos de Big Data e Inteligencia de Negocios para resolver un problema real mediante análisis, modelado y presentación de resultados.

Contenidos:

  • Formulación y diseño de un proyecto de analítica de datos aplicado a un problema estratégico de negocio.
  • Implementación de soluciones de Business Intelligence y Big Data mediante modelado, minería de datos y aprendizaje automático.
  • Comunicación, justificación del valor empresarial, gobierno del dato y consideraciones éticas del proyecto final

Precio por Crédito: US $168.05
Precio Total: US $6554.00 / 39 créditos
Reserva de Plaza: US $100.00 (cargo único y no reembolsable)
Tarifa de Graduación: US $110.00
Tarifa por Cheque Devuelto: US $40.00
Transcripción oficial: US $10.00 (cada copia)
Tarifa de Procesamiento de Retiro: US $25.00
Libros y Materiales: US $0.00
Otros costes: US $0.00

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