Diplomatura en Análisis de Datos y Big data + IA

Contenidos

Qué vas a aprender

Módulo 1

Introducción a Análisis de Datos y Big Data

Importancia en el Contexto Actual

Principios Fundamentales del Análisis de Datos

Métodos de Recopilación de Datos

Proceso de Análisis de Datos

Desafíos y Oportunidades

Tecnologías Emergentes en Big Data

Hadoop y MapReduce

Apache Spark

Bases de Datos NoSQL

Módulo 2

Herramientas y Tecnologías para Análisis de Datos**

Herramientas de Visualización de Datos

Introducción a Tableau

Power BI: Visualización Interactiva

Creación de Dashboards Efectivos

Lenguajes de Programación para Análisis de Datos

Python para Análisis Estadístico

Programación Estadística

Integración con Jupyter Notebooks

Procesamiento de Datos en Tiempo Real

Stream Processing

Apache Kafka

Módulo 3

Modelos Estadísticos y Machine Learning

Fundamentos de Estadística Descriptiva e Inferencial

Medidas de Tendencia Central y Dispersión

Intervalos de Confianza

Pruebas de Hipótesis

Tipos de Aprendizaje Automático

Algoritmos Supervisados y No Supervisados

Evaluación de Modelos

Implementación Práctica de Modelos ML

Scikit-Learn en Python

TensorFlow y Keras

Módulo 4

Big Data en la Nube

Servicios de Almacenamiento en la Nube

Amazon S3

Google Cloud Storage

Microsoft Azure Blob Storage

Módulo 5

Procesamiento de Datos en la Nube

Google BigQuery

Amazon EMR

Desafíos y Consideraciones de Seguridad

Privacidad de Datos en la Nube

Cumplimiento Normativo

Estrategias de Seguridad

Módulo 6

Procesamiento de Datos en Tiempo Real

Conceptos Básicos de Streaming

Arquitecturas de Procesamiento en Tiempo Real

Kafka Streams y Apache Flink

Patrones de Diseño en Streaming

Aplicaciones Prácticas de Procesamiento en Tiempo Real

Análisis de Sentimientos en Redes Sociales

Detección de Anomalías en Datos en Tiempo Real

Implementación de Sistemas de Alerta

Desafíos y Consideraciones en Streaming

Latencia y Escalabilidad

Garantía de Entrega

Monitoreo y Mantenimiento

Módulo 7

Integración de Datos y ETL

Conceptos Básicos de ETL (Extract, Transform, Load)

Proceso de Extracción de Datos

Transformaciones de Datos

Carga en Destinos Específicos

Herramientas ETL Populares

Apache NiFi

Talend

Microsoft Azure Data Factory

Estrategias para la Integración de Datos

Data Warehousing

Integración de Datos en Tiempo Real

Módulo 8

Visualización Avanzada y Storytelling de Datos

Técnicas de Visualización Avanzada

Visualización 3D

Visualización de Redes

Dashboards Interactivos

Herramientas Avanzadas de Visualización

D3.js para Visualización Personalizada

Plotly y Bokeh

Aplicación de Principios de Diseño

Storytelling de Datos

Creación de Narrativas Efectivas

Uso de Datos para Contar Historias

Impacto en la Toma de Decisiones

Módulo 9

Ética y Gobierno de Datos en Análisis de Datos y Big Data

Consideraciones Éticas en el Uso de Datos

Privacidad y Consentimiento

Sesgo en Modelos de Machine Learning

Responsabilidad en el Análisis de Datos

Marco de Gobierno de Datos

Definición de Políticas y Normativas

Gestión de Metadatos

Auditoría y Cumplimiento

Incluye un PDF con material visual complementario. Abrir biblioteca visual

¿Es para vos?

Dirigido a

✓ Personas interesadas en trabajar con datos, visualización de información, estadística y tecnologías aplicadas a la toma de decisiones.
✓ Estudiantes, administrativos, técnicos y profesionales que quieran incorporar Python, Power BI, Tableau y procesos de integración de bases de datos.
✓ Quienes se desempeñen en empresas, comercios, consultoras, instituciones financieras u organizaciones que gestionen grandes volúmenes de información.
✓ Personas que busquen desarrollar habilidades en machine learning, procesamiento en la nube, streaming y creación de dashboards.

Dónde aplicar lo aprendido

Salida laboral

✓ Participación en áreas de análisis empresarial, gestión de información y proyectos de datos dentro de empresas tecnológicas, comercios, consultoras e instituciones financieras.
✓ Organización, limpieza, transformación e integración de bases de datos mediante procesos ETL y tecnologías vinculadas con data warehousing.
✓ Elaboración de reportes, dashboards y visualizaciones interactivas con Power BI, Tableau y otras soluciones especializadas.
✓ Colaboración en proyectos de modelos estadísticos, machine learning, procesamiento en la nube y análisis de información en tiempo real.

Para comenzar

¿Qué necesitás para comenzar?

No necesitás conocimientos previos.
No es necesario haber terminado el secundario.
Podés estudiar desde celular, tablet o computadora.
Solo necesitás conexión a Internet.
Estudiás 100% online, sin horarios y a tu propio ritmo.

Antes de inscribirte

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta en Argentina?

ARS 24.640 por módulo.
Inscripción: ARS 12.000 por única vez.
Promoción hasta el 01/11/2026.
Bonificación adicional de inscripción al completar el pago en 30 minutos.

¿Cuánto tiempo tengo para completarlo?

Duración: 9 meses / 9 módulos.
Tenés 365 días de acceso desde la compra para completarlo a tu ritmo.

¿Recibo un certificado?

Sí, al aprobar. El tipo de certificado y sus costos figuran en «Tu certificación al finalizar».

¿Cómo puedo pagar?

Tarjetas de crédito y débito, y otros medios de pago disponibles en Mercado Pago. También podés pagar por transferencia bancaria.
Las cuotas disponibles se indican junto al precio.

Al aprobar

Tu certificación al finalizar

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Carga horaria

180 HS CÁTEDRAS

Al aprobar el curso, podrás obtener tu Certificado de Finalización con validez nacional, otorgado por la Fundación Instituto Superior de Enseñanza (N.º de Resolución 076).

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