Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos
Conviértete en un profesional capaz de analizar, gestionar y visualizar datos con una visión estratégica. Diseña la infraestructura, gobierna el dato masivo y aplica IA para extraer valor donde el volumen, la velocidad y la variedad superan las herramientas tradicionales.
Becas disponibles
Formato 100% online
Inicio Enero 2027
Duración 18 meses
Idioma Inglés
Los datos, la clave de la transformación empresarial
La Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos te prepara para trabajar con datos de forma efectiva y competitiva, integrando una visión analítica avanzada con las necesidades cambiantes de las organizaciones y del entorno digital. Desarrollarás la capacidad de identificar fuentes de información, analizar grandes volúmenes de datos y convertirlos en insights estratégicos que aporten valor real al negocio.
Con un enfoque actual y aplicado, esta maestría fortalece tu capacidad para trabajar con tecnologías de big data, herramientas de visualización y modelos analíticos avanzados. Además, te permitirá impulsar la innovación, mejorar la eficiencia organizacional y apoyar la toma de decisiones en entornos complejos y dinámicos.
¿Qué vas a aprender en la Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos?
Esta maestría te prepara para asumir el rol técnico y estratégico que sostiene cualquier proyecto de datos: identificar fuentes de información masivas, construir la infraestructura para procesarlas, aplicar modelos de inteligencia artificial y traducir todo esto en visualizaciones que una organización pueda usar para decidir. No partes de datos ya limpios y organizados, sino que aprendes a hacer que lo estén.
Desarrollarás competencias en áreas clave como:
- Análisis y gestión de datos: procesamiento de grandes volúmenes y tratamiento de datos estructurados y no estructurados.
- Gobierno del dato: data warehouse, data lake y protección de datos. Tendrás el control real de la cadena de valor del dato, no solo su consumo.
- Visualización técnica avanzada: generación de dashboards y construcción de visualizaciones a medida para una comunicación efectiva mediante storytelling.
- Analítica avanzada y Big Data: aplicación de modelos analíticos y técnicas estadísticas para resolver problemas de negocio a través de técnicas de aprendizaje automático orientadas a extraer patrones, no solo interpretar reportes.
- Toma de decisiones basada en datos: interpretación de resultados y generación de insights en entornos empresariales.
- Seguridad de sistemas de datos: auditoría de infraestructuras y repositorios, una competencia que no queda cubierta en programas orientados a negocio.
¿Por qué estudiar la Maestría en Visual Analytics y Big Data en línea en MIU?
La Maestría en Visual Analytics y Big Data de MIU impulsa tu carrera profesional, preparándote para el mundo empresarial actual. Además, si estudias la maestría con nosotros, contarás con:
- Titulación estadounidense adaptada a las necesidades del mercado global americano.
- Acceso a networking de calidad que te conecta con estudiantes de todo el mundo, expandiendo tus horizontes y tus oportunidades.
- Metodología flexible que incluye onboarding previo, tutorías personalizadas, clases en vivo y grabadas, soporte técnico 24/7 y acceso a todos los recursos online.
- Precios accesibles y sin barreras que facilitan el acceso a una educación de excelencia.
Formato
Ofrecemos esta maestría estadounidense en formato online para darte la mayor flexibilidad posible. Avanza a tu propio ritmo, cuando y donde quieras.
Online
Matrícula
Por crédito
Tasas
Fecha de inicio
Enero 2027
Idioma
Inglés
Duración
18 meses (5 semestres)
Tarifa de solicitud
- Residentes de EE. UU.: 50 USD / Estudiantes internacionales: 150 USD
- Evaluación de Credenciales Extranjeras (FCE): 150 USD
- Tasa de Graduación: 400 USD
(*) No incluye la tasa de graduación (400 USD)
Datos destacados
- Acreditado por DEAC.
- Clases en vivo y diferido.
- Máxima flexibilidad.
- Clases en inglés.
- Título estadounidense en inglés.
Becas disponibles
Descubre todas las becas disponibles así como nuestros planes de pago sin intereses. Para cualquier consulta sobre tu caso personal, estamos aquí para ayudarte.
Plan de Estudios
36 Créditos
La maestría tiene una duración de 18 meses dividido en cinco semestres. En MIU, los períodos lectivos tienen una duración de 15 semanas, lo cual corresponde a un semestre en el sistema educativo de Estados Unidos. Tenemos tres semestres al año: de enero a mayo, de mayo a agosto, y de agosto a diciembre.
A diferencia de un programa orientado a Negocio, con esta maestría aprenderás todo el recorrido del dato: desde la captura y el procesamiento masivo hasta el gobierno y la visualización final.
Descubre en detalle todas las asignaturas de tu maestría.
Semestre 1
Bases de Datos para el Big Data
3 créditos
Ciencia de Datos Aplicada
3 créditos
Análisis de Interpretación de Datos
3 créditos
Semestre 2
Ingeniería para el Proceso Masivo de Datos
3 créditos
Técnicas de Inteligencia Artificial
3 créditos
Visualización Informativa de la Interacción
3 créditos
Semestre 3
Gobierno del Dato y Toma de Decisiones
3 créditos
Herramientas de Visualización
3 créditos
Semestre 4
Estrategia y Gestión Empresarial basada en Datos
3 créditos
Sistemas de Seguridad, Datos y Big Data
3 créditos
Semestre 5
Proyecto Capstone en Visual Analytics y Big Data
6 créditos
Última revisión realizada: 18/08/2026
Esta asignatura te preporcionará los conceptos y las técnicas necesarias para saber identificar posibles fuentes de datos y evaluar su aplicabilidad utilizando parámetros de calidad. Se trabajará con el motor de base de datos MongoDB, cuya aplicabilidad se ve reflejada en el creciente número de usuarios y recursos de documentación.
Última revisión realizada: 18/08/2026
El objetivo de esta asignatura es prepararte para valorar el alcance de la Ciencia de Datos en la sociedad actual mediante la reflexión sobre sus estrategias, aplicaciones y diversos proyectos. Se identificarán posibles soluciones tecnológicas que generen valor a partir de los datos en las organizaciones.
Última revisión realizada: 18/08/2026
El objetivo de esta asignatura es prepararte para comprender los conceptos introductorios de la estadística y desarrollar tu capacidad de razonamiento estadístico, así como para graficar las representaciones de datos más habituales y manejar con soltura las relaciones lineales entre dos variables, haciendo especial hincapié en la estadística inferencial.
Última revisión realizada: 18/08/2026
El objetivo de esta asignatura es prepararte para conocer el framework de aplicaciones más utilizado para el procesado masivo de datos, así como las tecnologías necesarias para abordar las 3 V del big data: volumen, variedad y velocidad.
Última revisión realizada: 18/08/2026
El objetivo de esta asignatura es prepararte para comprender los conceptos y métodos de aprendizaje automático, poniendo énfasis en aquellas técnicas más apropiadas para su aplicación en la minería de datos, orientada a resolver problemas mediante el análisis de grandes cantidades de datos disponibles en una base de datos.
Última revisión realizada: 18/08/2026
El objetivo de esta asignatura es prepararte para representar gráficamente datos mediante estadísticas, mapas, diagramas y esquemas, con el objetivo de presentarlos a una audiencia determinada (amplia o especializada) y utilizarlos como herramienta de análisis para explorar el conocimiento que esos datos esconden.
Última revisión realizada: 18/08/2026
En esta asignatura comprenderás el almacenamiento, tratamiento y protección de los datos y su uso en beneficio empresarial para mejorar las interacciones con el cliente a través del marketing. Se tratarán temas como el direccionamiento estratégico, el almacenamiento a través de data warehouse, data lake y datos maestros, que permitirán extraer conocimiento relevante para crear estrategias de marketing.
Última revisión realizada: 18/08/2026
Asignatura totalmente práctica donde crearás tus propias visualizaciones utilizando librerías existentes. El curso se centrará en tres librerías populares como son Google Charts, JQuery plug-ins, para visualizaciones y D3.js, una de las librerías más potentes actualmente en el mercado. Seleccionarás un dataset existente o uno propio. Trabajarás en visualizar ese dataset con las diferentes herramientas que iremos trabajando durante el curso.
Última revisión realizada: 18/08/2026
Con esta asignatura diseñarás y contextualizarás estrategias de inteligencia empresarial soportadas en datos como base para la toma de decisiones. De esta forma, podrás adaptarlas a diferentes estructuras organizativas teniendo en cuenta los términos de protección de datos, la privacidad y las reglas que regulan la transferencia de datos a otros países.
Última revisión realizada: 18/08/2026
El objetivo de esta asignatura es prepararte para analizar el proceso y las fases de la auditoría de sistemas de información. Abordarás las actividades necesarias para garantizar una seguridad óptima de aplicaciones desplegadas online y de sus repositorios de datos asociados.
Última revisión realizada: 18/08/2026
En el Proyecto Capstone, abordaras una situación real con un enfoque práctico. Trabajaras en el desarrollo de un proyecto original desde cero, aplicando y aprovechando los conocimientos y habilidades aprendidos durante la maestría.
Domina las principales herramientas de Big Data y analítica
Trabajarás con un ecosistema completo de tecnologías utilizadas en entornos profesionales para analizar, gestionar y visualizar datos de forma eficiente:
- Lenguajes y procesamiento de datos: R, Spark y Hadoop para el análisis y gestión de grandes volúmenes de datos.
- Bases de datos y almacenamiento: MongoDB, Cassandra, Neo4j y Redis para gestionar información de forma flexible, distribuida y en tiempo real.
- Visualización y Business Intelligence: Power BI, Qlik Sense y Tableau para crear dashboards e interpretar datos de forma clara y estratégica.
Impulsa tu perfil con estas certificaciones
Dominar Python, AWS y Azure te permitirá acceder a oportunidades profesionales en áreas como Data Science, Business Intelligence, Big Data Analytics, Data Engineering, Data Visualization y Data Architecture.
- Python para el Análisis de Datos y Big Data: Python es uno de los lenguajes más utilizados por analistas de datos, científicos de datos e ingenieros de datos en todo el mundo. Su versatilidad permite procesar grandes volúmenes de información, automatizar tareas, desarrollar modelos analíticos y generar visualizaciones avanzadas. Con esta maestría, adquirirás las competencias necesarias para trabajar con una de las herramientas más demandadas por las empresas impulsadas por los datos.
- Certificaciones Cloud: AWS y Microsoft Azure Fundamentals: El crecimiento exponencial de los datos ha llevado a las organizaciones a migrar sus infraestructuras y plataformas analíticas a la nube. Las empresas necesitan profesionales capaces de gestionar, almacenar, procesar y analizar datos en entornos cloud de forma eficiente y escalable. Con estos cursos de preparación, podrás certificarte en dos de las plataformas líderes del mercado y desarrollar habilidades altamente valoradas en proyectos de Big Data y Analítica Avanzada.
5 Estrellas en el Ranking QS
En MIU City University Miami contamos con una distinción de 5 estrellas en el ranking QS Stars, que avala la calidad de nuestra educación en línea, el enfoque práctico y el compromiso con el desarrollo profesional de nuestros estudiantes.
Campo laboral de la Maestría en Visual Analytics y Big Data
Las organizaciones necesitan profesionales capaces de transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en entornos cada vez más digitales.
Los graduados de esta maestría gobiernan, procesan y aseguran los datos a gran escala, no solo los interpretan. Esto se traduce en acceso a roles de mayor responsabilidad y remuneración dentro de la cadena de valor del dato:
- Ingeniería de Datos (Data engineer): extrae, prepara y gestiona los datos, definiendo la infraestructura necesaria para su tratamiento.
- Chief Data Officer (CDO): lidera la estrategia del dato en toda la organización, garantizando su seguridad y cumplimiento normativo.
- Arquitectura de datos (Data architect): diseña y construye las arquitecturas que aseguran escalabilidad y seguridad del dato.
- Científico de Datos (Data Scientist): ransforma datos masivos en información de valor mediante modelos predictivos y de IA.
- Representación gráfica de datos
- Aplicación de modelos analíticos
- Minería de datos
- Aprendizaje automático (Machine learning)
- Auditoría de sistemas de información
- Gestión de repositorios de datos
- Toma de decisiones basada en datos
- Generación de insights empresariales
- Desarrollo de proyectos analíticos prácticos
(*) Fuente: U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS). Salario medio anual en EE. UU. para analistas de sistemas informáticos.
(**) Fuente: U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS). Crecimiento proyectado del empleo (2024–2034) para analistas de sistemas informáticos.
SALARIO MEDIO
EMPLEABILIDAD
Requisitos de estudios
Para cursar la maestría debes cumplir los siguientes requisitos:
- Diploma de licenciatura o maestría.
- Certificado de notas traducido al inglés/FCE (Foreign Credential Evaluation).
- Copia de tu pasaporte o documento de identidad oficial.
- Solicitud de admisión completada.
- Curriculum vitae actualizado.
- Acreditación de nivel de inglés (en caso elijas una titulación en ese idioma)*
*Si resides fuera de EE. UU. o tu lengua nativa no es el inglés, consulta aquí la guía de pasos y evaluaciones correspondientes.
Preguntas frecuentes sobre la Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos
Se recomienda tener una base mínima de pensamiento lógico o analítico, ya que el programa incluye módulos de ingeniería de datos, Spark y Hadoop. No es necesario ser desarrollador, pero si nunca has programado, te resultará más exigente que un programa orientado puramente a negocio. El programa incluye contenido de Python para reforzar esta base durante la formación.
La Maestría en Inteligencia de Negocio se centra en usar herramientas ya construidas (dashboards, CRM, analítica de cliente) para apoyar decisiones de negocio y marketing. En cambio, la Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos va un paso más atrás en la cadena: diseñas la infraestructura, procesas datos masivos no estructurados y aplicas IA, preparándote para roles más técnicos como ingeniería o arquitectura de datos.
Trabajarás con datasets reales desde el primer semestre: identificación de fuentes de datos, procesamiento con Spark/Hadoop, modelos de IA aplicados a minería de datos y visualizaciones construidas con librerías como D3.js. El programa culmina con un Proyecto Capstone en el que resuelves un caso real de principio a fin.
Profesionales de informática, ingeniería, matemáticas, estadística o ciencias afines que buscan especializarse en el gobierno técnico del dato a gran escala; también profesionales de Inteligencia de Negocio o analítica que quieran dar el salto hacia roles de mayor responsabilidad técnica (Data Engineer, Data Architect, CDO).
Sí, MIU ofrece becas disponibles para estudiantes que califiquen, con el objetivo de facilitar el acceso a una educación estadounidense de excelencia a precios competitivos y sin tasas ocultas.
Conoce la experiencia de nuestros egresados
Mi experiencia en MIU ha sido muy gratificante porque tanto desde mi tutora hasta los docentes están muy presentes en mi proceso de aprendizaje.
Contar con el apoyo de mis profesores y conocer tantos puntos de vista diferentes me ha cambiado la forma de pensar. Ahora me siento capaz de aplicar lo que he aprendido a los problemas de hoy en día.
Y especialízate:
Profundiza en tu conocimiento y diferénciate de la competencia con nuestros Cursos de Educación Continua.
Los Cursos de Educación Continua en MIU, no tienen créditos universitarios. No son transferibles ni pueden aplicarse a un programa académico conducente a un título. Estos cursos están destinados exclusivamente al desarrollo profesional y al enriquecimiento personal.
Ciberseguridad
Desarrolla una visión global para implementar protocolos eficaces de protección digital.
Gestión Digital de Proyectos
Domina las herramientas y metodologías para liderar equipos multidisciplinarios y gestionar proyectos complejos.
Ciencia de Datos
Domina las técnicas de minería y procesamiento de datos.
Fechas clave
- Semestre de otoño: septiembre – diciembre
- Inscripción: agosto
- Semestre de primavera: enero – mayo
- Inscripción: diciembre
- Semestre de verano: mayo – agosto
- Inscripción: abril
Licencias y autorizaciones
DEAC (Distance Education Accrediting Commission)
MIU City University Miami está acreditada por la DEAC. La Distance Education Accrediting Commission está reconocida por el Council for Higher Education Accreditation (CHEA).
Licencia del Estado
MIU City University Miami está licenciada por la Commission for Independent Education, Florida Department of Education, con número de licencia #5359.
Referente en la educación online
MIU City University Miami es parte de PROEDUCA Universidades, líder en formación online con más de 15 años de experiencia. Con más de 108,000 estudiantes presentes en más de 90 países y un equipo de 3,000 profesores altamente capacitados, avalan un sistema de aprendizaje de éxito, excelencia académica y accesibilidad.
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