MAESTRÍA EN ANÁLISIS DE DATOS
Maestría 1 año En línea

UNADE, UDIMA · Informatica

MAESTRÍA EN ANÁLISIS DE DATOS

Ficha del Programa

Titulación Maestría 1 año
Modalidad En línea
Duración 2 semestres
Idioma Español
Descargar Brochure Maestría en 2 años

Maestría en Análisis de Datos. RVOE Nº 202642MAD

La Maestría en Análisis de Datos de la Universidad Americana de Europa (UNADE) es un programa de posgrado de 1 año de duración diseñado para formar profesionales capaces de recopilar, procesar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para apoyar la toma de decisiones estratégicas en organizaciones públicas y privadas.
El programa ofrece una formación integral en análisis de datos, ciencia de datos, Big Data, inteligencia artificial, estadística aplicada, visualización de datos, minería de datos, bases de datos, analítica empresarial y gestión de la información. Su objetivo es preparar especialistas capaces de transformar los datos en conocimiento útil para mejorar la competitividad, la innovación y el crecimiento de las organizaciones.

¿Qué aprenderá en la Maestría en Análisis de Datos?

A lo largo de la maestría, el estudiante desarrollará competencias para gestionar el ciclo completo del análisis de datos, desde la recopilación y almacenamiento de la información hasta la generación de modelos predictivos y la comunicación de resultados.
Entre los principales aprendizajes destacan:

  • Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

  • Diseñar procesos de gestión y gobierno de datos.

  • Aplicar técnicas de minería de datos y análisis predictivo.

  • Utilizar herramientas de ciencia de datos y Big Data.

  • Implementar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

  • Diseñar sistemas de visualización de datos e indicadores.

  • Optimizar la toma de decisiones mediante analítica avanzada.

  • Gestionar proyectos de transformación digital basados en datos.

  • Aplicar principios de ética y protección de la información.


El plan de estudios combina fundamentos analíticos con herramientas tecnológicas ampliamente utilizadas en empresas, instituciones y centros de investigación.

Modalidad online y aprendizaje flexible

La Maestría en Análisis de Datos se imparte en modalidad 100 % online mediante el Campus Virtual de UNADE, permitiendo al estudiante organizar su formación de acuerdo con su disponibilidad y ritmo de aprendizaje.
El modelo educativo favorece un aprendizaje autónomo, práctico y flexible, facilitando el acceso a contenidos actualizados, recursos digitales y actividades orientadas a la resolución de problemas reales.
Esta modalidad resulta especialmente adecuada para profesionales que desean especializarse en analítica de datos sin interrumpir su actividad laboral.

Formación en liderazgo y alta dirección

Como complemento a la formación técnica, el programa incorpora el módulo de Alta Dirección y Liderazgo Estratégico (ADLE), orientado al desarrollo de competencias directivas para liderar proyectos de innovación y transformación digital.
Durante este módulo el estudiante fortalecerá habilidades relacionadas con:

  • Liderazgo de equipos multidisciplinares.

  • Gestión estratégica.

  • Dirección de proyectos tecnológicos.

  • Comunicación organizacional.

  • Gestión del cambio.

  • Innovación empresarial.

  • Pensamiento analítico.

  • Toma de decisiones basada en datos.


Estas competencias preparan al profesional para asumir funciones de responsabilidad en organizaciones impulsadas por la economía del dato.

Ciencia de datos y Big Data

El análisis de datos constituye uno de los pilares de la transformación digital de las organizaciones.
Durante la maestría se estudian conceptos fundamentales relacionados con:

  • Big Data.

  • Ciencia de datos (Data Science).

  • Arquitecturas de datos.

  • Bases de datos relacionales y no relacionales.

  • Integración de datos.

  • Procesamiento masivo de información.

  • Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva.

  • Ecosistemas de datos empresariales.


El estudiante comprenderá cómo convertir grandes volúmenes de información en conocimiento estratégico para apoyar la planificación y la innovación empresarial.

Gestión y análisis de grandes volúmenes de datos

Las organizaciones generan diariamente enormes cantidades de información procedente de múltiples fuentes.
La Maestría en Análisis de Datos proporciona las herramientas necesarias para gestionar datos provenientes de:

  • Sistemas empresariales.

  • Plataformas digitales.

  • Redes sociales.

  • Comercio electrónico.

  • Sensores e Internet de las Cosas (IoT).

  • Aplicaciones móviles.

  • Servicios en la nube.

  • Entornos industriales y financieros.


El estudiante aprenderá a procesar estos datos de forma eficiente para identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.

Inteligencia artificial y analítica avanzada

La evolución del análisis de datos está estrechamente vinculada al desarrollo de la inteligencia artificial.
Durante el programa se abordan técnicas relacionadas con:

  • Aprendizaje automático (Machine Learning).

  • Modelos predictivos.

  • Algoritmos de clasificación.

  • Redes neuronales.

  • Automatización del análisis de datos.

  • Inteligencia empresarial (Business Intelligence).

  • Sistemas de apoyo a la decisión.


Estas herramientas permiten anticipar comportamientos, optimizar procesos y mejorar la capacidad de respuesta de las organizaciones.

Visualización de datos y Business Intelligence

La comunicación efectiva de la información constituye una parte esencial del análisis de datos.
La maestría desarrolla competencias para:

  • Diseñar cuadros de mando (dashboards).

  • Crear informes ejecutivos.

  • Visualizar indicadores clave (KPIs).

  • Interpretar resultados analíticos.

  • Facilitar la toma de decisiones estratégicas.


El estudiante aprenderá a transformar información compleja en representaciones visuales claras que faciliten la comprensión por parte de directivos y equipos de trabajo.

Seguridad, privacidad y gobierno de datos

La gestión responsable de la información resulta imprescindible en cualquier organización.
La Maestría en Análisis de Datos incorpora conocimientos relacionados con:

  • Seguridad de los datos.

  • Protección de la información.

  • Gobierno de datos.

  • Gestión de riesgos tecnológicos.

  • Calidad de los datos.

  • Privacidad y cumplimiento normativo.

  • Ciberseguridad aplicada a entornos de datos.


El objetivo es formar profesionales capaces de gestionar la información garantizando su integridad, disponibilidad y confidencialidad.

Aplicaciones del análisis de datos en las organizaciones

El análisis de datos tiene un impacto transversal en todos los sectores económicos.
Durante la maestría se estudian aplicaciones en ámbitos como:

  • Dirección empresarial.

  • Marketing y comportamiento del consumidor.

  • Finanzas.

  • Recursos humanos.

  • Salud.

  • Industria.

  • Logística.

  • Comercio electrónico.

  • Administraciones públicas.

  • Investigación científica.


El estudiante comprenderá cómo la analítica permite optimizar procesos, reducir costes, mejorar la experiencia del cliente y descubrir nuevas oportunidades de negocio.

Salidas profesionales

La Maestría en Análisis de Datos prepara al estudiante para desempeñar funciones especializadas en organizaciones que utilizan los datos como un activo estratégico.
Entre las principales salidas profesionales destacan:

  • Analista de Datos (Data Analyst).

  • Científico de Datos (Data Scientist).

  • Ingeniero de Datos (Data Engineer).

  • Especialista en Business Intelligence.

  • Consultor en Analítica de Datos.

  • Especialista en Big Data.

  • Analista de Inteligencia de Negocio.

  • Responsable de Gobierno de Datos.

  • Arquitecto de Datos.

  • Consultor de Transformación Digital.

  • Responsable de Analítica Empresarial.

  • Director de Proyectos de Datos.


Asimismo, el programa proporciona una base sólida para profesionales que desean liderar iniciativas de innovación basadas en el análisis de información y la inteligencia artificial.

¿Por qué estudiar la Maestría en Análisis de Datos en UNADE?

La Maestría en Análisis de Datos de la Universidad Americana de Europa ofrece una formación actualizada y alineada con las necesidades de la economía digital y de las organizaciones orientadas a los datos.
Su enfoque combina análisis estadístico, ciencia de datos, Big Data, inteligencia artificial, visualización de información, liderazgo y gestión estratégica para formar profesionales capaces de convertir los datos en ventajas competitivas y apoyar la toma de decisiones de alto impacto.
Si desea especializarse en uno de los perfiles con mayor proyección profesional y participar en la transformación digital de empresas e instituciones, la Maestría en Análisis de Datos de UNADE representa una excelente oportunidad para impulsar su carrera en el ámbito de la analítica y la gestión inteligente de la información.

  • Todas aquellas personas interesadas en comprender el funcionamiento, la interpretación y tratamiento de la información, especialmente de grandes volúmenes de datos y la generación desde los mismos de modelos analíticos que permitan abordar áreas estratégicas de cualquier naturaleza para poder agilizar el proceso de toma de decisiones de la empresa.
  • Todas aquellos profesionales con interés por orientarse al mercado y el análisis de tendencias con un claro objetivo de liderar y gestionar equipos multidisciplinares y tomar decisiones, como en forma efectiva lo hace un líder refutado y consolidado.
  • Identificar los cinco sectores más beneficiados por el Big Data.
  • Reconocer los beneficios y preocupaciones del Big Data en las empresas.
  • Estudiar las distintas metodologías del Big Data y analizar sus fuentes de información.
  • Conocer la arquitectura del Big Data: elementos y definición del arquitecto Big Data.
  • Conocer las infraestructuras necesarias para la aplicación de Big Data y cómo se lleva a cabo su implementación.
  • Desarrollar la función Map y la función Reduce.
  • Definir en qué consiste la tecnología Hadoop, sus conceptos básicos y los conceptos básicos de arquitectura.
  • Dominar las técnicas de clasificación en inteligencia artificial y adquirir conocimientos sobre la definición y elementos del Data Science. Conocimiento de las diferencias entre BD y BI. Dominio de la estadística aplicada al BD y el modelo de visualización de datos.
  • Conocer en qué consiste el lenguaje phyton, el lenguaje milk y el lenguaje iOS.
  • Conocer los distintos tipos de bases de datos: jerárquicas, en red, relacionales, orientadas a objetivos etc. Además de analizar el Sistema de gestión de base de datos: arquitectura, objetivos y componentes.
  • Conocer el modelo entidad - relación: entidades, relaciones, atributos y pasos generales para su creación.
  • Conocer las fases del descubrimiento de conocimiento de bases de datos y la importancia de las mismas en el éxito del proceso (en especial las de limpieza y selección de datos).
  • Estudiar los elementos y características del VMWARE HORIZON 7 y sus componentes clave que repercuten en la virtualización de escritorios, además de adquirir conocimientos acerca del IT como servicio y la seguridad del Cloud Computing.
  • Analizar la utilidad del Big Data en el sector de los medios de comunicación y marketing.
  • Identificar las metodologías y fases metodológicas que existen para llevar a cabo los proyectos en Big Data.
  • Adquirir conocimientos en conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales (interacción entre personas, colaboración, cooperación..).
  • Profundizar en los ataques e intrusiones de personal no autorizado en la red.
  • Conocer el clustering como uno de los métodos de aprendizaje no supervisado más importante y estudiar las medidas de conectividad o linkage measures utilizadas por los algoritmos de clustering.
  • Interpretar y analizar los datos recogidos de la muestra de investigación.
  • Aprender a utilizar de forma correcta la normativa APA en la elaboración de trabajos universitarios, proyectos y textos de diversa índole.
  • La especialización del área de interés de la maestría, aplicando lo aprendido y las habilidades adquiridas durante el transcurso del programa.

Salidas Profesionales

• Big Data Architect.

• Big Data Engineer.

• Data Scientist.

• Big Data Developer.

• Machine Learning Engineer.

• NLP Consultant.

• Chief Data Officer (CDO).

• Big Data Consultant.

• Data Analyst.

• Business Analyst.

• NPI Consultant.

• Consultor externo (free-lance).

• Mando intermedio cualificado en departamentos de sistemas, tecnología, datos o incluso marketing en la parte de innovación dentro de una compañía.

Plan de Estudios

Asignatura 1. Introducción al Big Data.

  • ¿Qué es el Big Data?
  • Conceptos y oportunidades del Big Data.
  • Gestión de la información en entornos Big Data.
  • Sectores para la aplicación del Big Data.

Asignatura 2. Entendiendo el Big Data: estructura, técnica y aplicación.

  • Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
  • Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  • Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
  • Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
  • Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
  • Otras herramientas útiles.
  • Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
  • Analítica y optimización de resultados.

Asignatura 3. Métodos Estadísticos Y Data Science.

  • Clasificación de la información adecuada.
  • Estadística aplicada al Big Data.
  • Lenguaje phyton y lenguaje milk.
  • Paquetes con lenguaje R.
  • Comparativas de paquetes de datos.
  • Data Science: concepto y características.
  • Posición de un Data Scientist.
  • Tipo de organización. Orientación al dato.
  • Estructura de un proyecto Big Data.

Asignatura 4. Modelamiento De Datos Y Diseño De Bases De Datos.

  • Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.
  • Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
  • Bases de datos en Big Data. NOSQL.
  • Big Data con mongoDB. Tratamiento de datos en mongoDB.
  • Gestión de mongoDB. Arquitectura de una solución mongoDB.

Asignatura 5. Data Warehouse Y Gestión Documental.

  • Paradigmas, proyectos y procesos del software.
  • De los datos a la información. Fundamentos del Data Warehousing.
  • Data warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
  • Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

Asignatura 6. Virtualización Y Cloud Computing.

  • Introducción a la virtualización.
  • Componentes HIPER-V. Infraestructura con VMWARE.
  • Virtualización de escritorio.
  • Gestión de un data center.
  • Características de VCENTER.
  • Introducción al cloud computing.
  • Cloud computing aplicado a la gestión empresarial.
  • Suite de producto VMWARE VSPHERE.
  • Virtualización de servidores en la nube.
  • Virtualización de aplicaciones.

Asignatura 7. Big Data Para Diferentes Sectores.

  • Medios de comunicación y marketing.
  • Deportes, cultura y espectáculos.
  • Hostelería, turismo y restauración.
  • Banca digital, derecho y RR.HH.

Asignatura 8. Emprender su proyecto en Big Data.

  • Introducción del proyecto en Big Data.
  • Objetivos de la investigación y teoría.
  • Metodología del proyecto.
  • Resultados y conclusiones.

Asignatura 9. Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación.

  • Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Contexto de la gestión y dirección con y sin distancias.
  • Modalidades y fases de gestión y dirección para salvar distancias.
  • Sistemas y áreas telemáticos para gestión y dirección sin distancias.

Asignatura 10. Técnicas y herramientas de protección de redes.

  • Protección en nivel de red.
  • Ataques a redes e intrusiones.
  • Protección de sistemas.
  • Servidores Big Data y datos streaming.
  • Impacto tecnologías Big Data en protección de datos.

Asignatura 11. Técnicas de Inteligencia Artificial.

  • Inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de datos.
  • Búsqueda en inteligencia artificial.
  • Sistemas expertos basados en reglas.
  • Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.
  • Árboles para la toma de decisiones.
  • Algoritmos de aprendizaje de reglas.
  • Clasificación no supervisada.
  • Sistemas recomendadores.
  • Sistemas neuronales.
  • Algoritmos genéticos.
  • Casos de estudio.

Asignatura 12. Preparación para la investigación.

  • La investigación científica.
  • Tipos de investigación y diseños de investigación.
  • Métodos de investigación.
  • Técnicas de investigación.
  • Planteamiento del problema y elaboración del marco teórico.
  • Formulación de hipótesis y selección de la muestra.
  • Recolección de datos. Análisis de datos.
  • Elaboración de un proyecto de investigación.
  • Aspectos formales y estructurales de una tesis doctoral.
  • Programas estadísticos. SPSS.

Asignatura 13. Seminario de Titulación

Itinerario Académico

Semestre 1

Asignatura 1. Introducción al Big Data.

  • ¿Qué es el Big Data?
  • Conceptos y oportunidades del Big Data.
  • Gestión de la información en entornos Big Data.
  • Sectores para la aplicación del Big Data.

Asignatura 2. Entendiendo el Big Data: estructura, técnica y aplicación.

  • Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
  • Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  • Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
  • Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
  • Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.
  • Otras herramientas útiles.
  • Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.
  • Analítica y optimización de resultados.

Asignatura 3. Métodos Estadísticos Y Data Science.

  • Clasificación de la información adecuada.
  • Estadística aplicada al Big Data.
  • Lenguaje phyton y lenguaje milk.
  • Paquetes con lenguaje R.
  • Comparativas de paquetes de datos.
  • Data Science: concepto y características.
  • Posición de un Data Scientist.
  • Tipo de organización. Orientación al dato.
  • Estructura de un proyecto Big Data.

Asignatura 4. Modelamiento De Datos Y Diseño De Bases De Datos.

  • Métodos de captura y almacenamiento de información. Tipos de bases de datos.
  • Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
  • Bases de datos en Big Data. NOSQL.
  • Big Data con mongoDB. Tratamiento de datos en mongoDB.
  • Gestión de mongoDB. Arquitectura de una solución mongoDB.

Asignatura 5. Data Warehouse Y Gestión Documental.

  • Paradigmas, proyectos y procesos del software.
  • De los datos a la información. Fundamentos del Data Warehousing.
  • Data warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
  • Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

Asignatura 6. Virtualización Y Cloud Computing.

  • Introducción a la virtualización.
  • Componentes HIPER-V. Infraestructura con VMWARE.
  • Virtualización de escritorio.
  • Gestión de un data center.
  • Características de VCENTER.
  • Introducción al cloud computing.
  • Cloud computing aplicado a la gestión empresarial.
  • Suite de producto VMWARE VSPHERE.
  • Virtualización de servidores en la nube.
  • Virtualización de aplicaciones.

Asignatura 7. Big Data Para Diferentes Sectores.

  • Medios de comunicación y marketing.
  • Deportes, cultura y espectáculos.
  • Hostelería, turismo y restauración.
  • Banca digital, derecho y RR.HH.

Semestre 2

Asignatura 8. Emprender su proyecto en Big Data.

  • Introducción del proyecto en Big Data.
  • Objetivos de la investigación y teoría.
  • Metodología del proyecto.
  • Resultados y conclusiones.

Asignatura 9. Entornos virtuales de trabajo colaborativo y lenguajes y paradigmas de programación.

  • Conceptos para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Tecnologías para el trabajo compartido en entornos virtuales.
  • Contexto de la gestión y dirección con y sin distancias.
  • Modalidades y fases de gestión y dirección para salvar distancias.
  • Sistemas y áreas telemáticos para gestión y dirección sin distancias.

Asignatura 10. Técnicas y herramientas de protección de redes.

  • Protección en nivel de red.
  • Ataques a redes e intrusiones.
  • Protección de sistemas.
  • Servidores Big Data y datos streaming.
  • Impacto tecnologías Big Data en protección de datos.

Asignatura 11. Técnicas de Inteligencia Artificial.

  • Inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de datos.
  • Búsqueda en inteligencia artificial.
  • Sistemas expertos basados en reglas.
  • Incertidumbre e imprecisión en sistemas expertos basados en reglas.
  • Árboles para la toma de decisiones.
  • Algoritmos de aprendizaje de reglas.
  • Clasificación no supervisada.
  • Sistemas recomendadores.
  • Sistemas neuronales.
  • Algoritmos genéticos.
  • Casos de estudio.

Asignatura 12. Preparación para la investigación.

  • La investigación científica.
  • Tipos de investigación y diseños de investigación.
  • Métodos de investigación.
  • Técnicas de investigación.
  • Planteamiento del problema y elaboración del marco teórico.
  • Formulación de hipótesis y selección de la muestra.
  • Recolección de datos. Análisis de datos.
  • Elaboración de un proyecto de investigación.
  • Aspectos formales y estructurales de una tesis doctoral.
  • Programas estadísticos. SPSS.

Asignatura 14. Seminario de Titulación.

Líneas de investigación:

Línea 1. Minería de datos. Tratamiento computacional de grandes volúmenes de datos. Optimización de procesos.
Línea 2. Técnicas de análisis de datos y métodos estadísticos aplicados al procesamiento de la información.
Línea 3. Modelado, tratamiento y visualización de datos. Diseño de bases de datos y almacenamiento.
Línea 4. Tratamiento virtual de los datos. Virtualización y cloud computing.
Línea 5. Aplicación del Big Data en diferentes sectores.
Línea 6. Lenguajes de programación y de gestión de datos. Protección de redes.
Línea 7: Big Data e inteligencia artificial.

Líneas de Investigación

Líneas de investigación:

Línea 1. Minería de datos. Tratamiento computacional de grandes volúmenes de datos. Optimización de procesos.
Línea 2. Técnicas de análisis de datos y métodos estadísticos aplicados al procesamiento de la información.
Línea 3. Modelado, tratamiento y visualización de datos. Diseño de bases de datos y almacenamiento.
Línea 4. Tratamiento virtual de los datos. Virtualización y cloud computing.
Línea 5. Aplicación del Big Data en diferentes sectores.
Línea 6. Lenguajes de programación y de gestión de datos. Protección de redes.
Línea 7: Big Data e inteligencia artificial.

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