Primera Edición 2026

Diplomado en
Analítica de Datos

23 semanas

150 horas

5 módulos

Potencie su dominio en el análisis de datos para apoyar la toma de decisiones estratégica, así como evaluar y seleccionar las tecnologías y herramientas de analítica de datos adecuadas para diferentes tipos de problemas dentro de las empresas.

DETALLES DEL PROGRAMA

Todo lo que Necesitas Saber

Información completa sobre modalidad, cronograma e inversión del diplomado

MODALIDAD

Virtual en Línea

Horario de Clases:

Miércoles y jueves: 6:30 pm – 9:00 pm.
Sábados:
08:30 am – 10:30 am

* Sábados únicamente con previo aviso del facilitador

Tiempo de estudio: 6 horas semanales adicionales a las tutorías

CRONOGRAMA

26 Semanas

Periodo de Aplicación

Hasta el 26 de febrero de 2026

🎉¡Nuevo periodo de inscripción extendido!

Inicio de Clases:

28 de Febrero de 2026

Finalización:

19 de Agosto de 2026

INVERSIÓN

Modalidades de Pago

Comunidad UES

$80

USD c/módulo (6)

Otros

$95

USD c/módulo (6)

Matrícula:

$50 USD

Gastos de Graduación:

$40 USD

💰 Exoneración de matrícula al cancelar primera cuota antes del 31 de enero 

PRÓXIMA EDICIÓN

Se ofertará en

28 de febrero de 2026


Dar click en «Interés en Inscribirse» para ser miembro de los aspirantes.

SOBRE EL DIPLOMADO

En el panorama empresarial actual, la analítica de datos (AD) se ha consolidado como una herramienta fundamental para las organizaciones que buscan extraer información valiosa. Al aprovechar los datos de fuentes internas y externas, la AD permite una toma de decisiones más objetiva y estratégica. Este enfoque se ha vuelto más accesible gracias a la madurez tecnológica, permitiendo que un público más amplio y menos especializado pueda beneficiarse de sus metodologías y técnicas.

Actualmente, el ecosistema de la analítica de datos (AD) presenta un desafío clave: la integración de diversas tecnologías para transformar datos brutos en decisiones estratégicas. Este proceso es multifacético e incluye la extracción, transformación y carga (ETL) de datos, su preprocesamiento, la modelización y, finalmente, el análisis e interpretación de los resultados. Ante esta complejidad, las organizaciones buscan una planificación estratégica que garantice una integración fluida y eficiente de estas herramientas.

Por otra parte, el avance en las distintas técnicas de análisis conlleva muchos beneficios como la mejora en la toma de decisiones basada en datos, de la eficacia y/o eficiencia de las soluciones planteadas. Sin embargo, requiere una actualización constante para no perder competitividad frente a la competencia. Por tanto, para poder ser competitivo en un mundo digitalizado hay que conocer el ecosistema de técnicas y tecnologías en torno a la Analítica de Datos.

Ante el contexto actual, La Escuela de Posgrado de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura ofrece este programa académico que se fundamenta en el hecho de que actualmente vivimos en un mundo cada vez más dinámico e interconectado. Por ello, las organizaciones requieren procesar y analizar grandes cantidades de datos a través de técnicas, métodos y estrategias estadísticas y/o computacionales, para tomar decisiones eficaces y oportunas. De otro lado, en el campo de la investigación, el análisis de grandes volúmenes de información es una herramienta de gran utilidad para generar conclusiones que permitan validar o refutar hipótesis planteadas, y en general, para generar nueva información relevante para los procesos investigativos.

COMPETENCIAS A DESARROLLAR

Al finalizar el diplomado, los participantes habrán desarrollado las siguientes competencias profesionales

Analizar y solucionar problemas tecnicamente

Analizar y resolver problemas empresariales, aplicando criterios técnicos y estratégicos para la toma de decisiones.

Analizar e interpretar datos

Analizar e interpretar datos relevantes para emitir juicios en el ámbito empresarial.

Comunicar efectivamente información clave

Transmitir información, ideas, problemas y soluciones a públicos especializados y no especializados.

Aplicar estadística y algorítmica

Comprender y aplicar los conceptos básicos de estadística y algorítmica para la resolución de problemas en el ámbito empresarial.

Identificar patrones usando aprendizaje automático

Caracterizar los tipos de patrones que pueden ser descubiertos con técnicas de aprendizaje automático.

Optimizar procesos empresariales

Diseñar e implementar soluciones innovadoras y sostenibles para la optimización de procesos y la resolución de problemas en el entorno empresarial.

PROGRAMA ACADÉMICO

Contenido del Diplomado

Un programa integral estructurado en 5 módulos especializados que cubren todos los aspectos fundamentales de la analítica de datos

5

Módulos

Especializados

23

Semanas

Duración total

150

Horas

De formación

Módulo 01

Gestión de la Información

Contenido del módulo:

Gestión de la información

  • Introducción a las bases de datos

  • Modelo relacional de datos
  • Lenguaje SQL
  • Diseño de bases de datos

Almacenamiento de alto rendimiento

  • Sistema NoSQL
  • Bases de datos clave-valor
  • Bases de datos orientadas a columnas
  • Bases de datos orientadas a grafos

Módulo 02

Analítica de la información

Contenido del módulo:

Inteligencia de negocio

  • Conceptos y capacidades de una solución de inteligencia de negocio
  • Arquitectura de una solución de inteligencia de negocio
  • Visualización de datos
  • Indicadores claves de rendimiento
  • Tecnología de una solución de inteligencia de negocio

Exploración de la información

  • Introducción a la estadística descriptiva e inferencial
  • Datos cuantitativos
  • Datos cualitativos
  • Contraste de hipótesis
  • Muestreo

Módulo 03

Analítica avanzada I

Contenido del módulo:

Aprendizaje supervisado

  • Introducción
  • Técnicas de clasificación
  • Búsqueda de hiper parámetros
  • Técnicas de regresión
  • Técnicas de ensamble

Aprendizaje no supervisado

  • Introducción
  • Agrupamiento
  • Detección de casos anómalos
  • Selección de atributos

Módulo 04

Analítica avanzada II

Contenido del módulo:

Pre procesamiento

  • Introducción
  • Limpieza de datos
  • Transformación de datos
  • Discretización de datos
  • Reducción de datos

Datos complejos y aprendizaje profundo

  • Análisis y modelado de series temporales
  • Fundamentos y aplicaciones del aprendizaje profundo (Deep Learning)
  • Técnicas de interpretabilidad y explicabilidad de modelos

Módulo 05

Proyecto

Contenido del módulo:

  • Definición del problema y alcance del proyecto
  • Diseño metodológico y selección de técnicas de analítica de datos
  • Implementación de la solución y del procesamiento de datos
  • Validación, evaluación y mejora de resultados
  • Elaboración de informes y presentación final del proyecto

Campos de Aplicación

Los graduados del diplomado estarán preparados para desempeñarse en campos variados donde se requiere visualización de datos y toma de decisiones

Operación y análisis de datos

Investigación y académia

Análisis financiero y contabilidad

Administración de redes e infraestructura técnologica

Administración empresarial y Recurso Humano

Marketing, Comercio y Logística

Conoce Nuestro Facilitador

Aprende de un profesional con una alta experiencia en Comercio Internacional y Aduanas y formación académica

RG

Mario

Caceres

Ingeniero Industrial

Formación y Credenciales

  • Ingeniero Industrial.
  • Maestría en Administración Financiera.

  • Posgrado en Logística y Cadena de Suministros.

  • Posgrado en Estadística Aplicada a la Investigación.
  • Docente Universitario.

Experiencia

  • CEO HUB LogistiK@ Consulting & Training El Salvador.

  • Consultor y facilitador en Logística y SCM.

  • Speaker Internacional.

  • Engineer Teacher at www.mayugo.net

FG

Julio

Valencia

Lic. Administración de empresas

Formación y Credenciales

  • Licenciado en Administración de Empresas.
  • Maestría en Logística.

Experiencia

  • Gerente de Servicio al Cliente y Logística Regional Colgate Palmolive El Salvador.

  • Experiencia en procesos de importación, trámites aduanales, recepción de mercancías y almacenamiento.

Dirigido A

Este programa está diseñado para potenciar el conocimiento y habilidades de los siguientes perfiles:

Gerentes y directores de áreas funcionales

Analista de Negocios, Ventas, Marketing y finanzas

Profesionales de TI

Administradores de Base de Datos

Ingeniero de Datos y Sistemas

Profesionales de Suministros, Logística, Recursos Humanos

Investigadores de diversas disciplinas que requieran análisis de datos

Graduados de carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas)

Estudiantes de cuarto año en adelante de Ingeniería, Informática, Estadística, Economía, marketing y campos relacionados

Perfil del Aspirante

Requisitos específicos según tu situación académica y profesional actual

Profesionales Titulados

  • Grado de técnico, licenciatura, ingeniería o equivalente.
  • Experiencia en áreas relacionadas (opcional).
  • Conocimientos de ofimática.

Estudiantes Universitarios

  • Estudiantes universitarios inscritos en cuarto año de su carrera.
  • Estar inscrito en ciclo vigente.
  • Demostrar progreso académico satisfactorio (comprobante de inscripción del ciclo vigente, récord de notas o carta extendida por la institución donde estudia).

Profesionales con Experiencia

  • Mínimo bachiller (si no posee estudios superiores).
  • Experiencia laboral comprobable en el área.
  • Visto bueno del jefe inmediato.
  • Conocimientos básicos de ofimática.

Emprendedores

  • Mínimo bachiller (si no posee estudios superiores).
  • Propietario o socio de empresa.
  • Carta de interés en participar, señalando además el rubro de su negocio y los años de experiencia en éste.

GUÍAS ÚNICAMENTE PARA APLICACIÓN

Sigue estos pasos para completar exitosamente tu aplicación al Diplomado

Comunidad UES

Estudiantes, Ex estudiantes, Empleados, Ex-Empleados de la Universidad de El Salvador

Aspirante Externo

Cualquier persona que nunca haya tenido relación con la Universidad de El Salvador.

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