Ingeniería en Ciencia de Datos
Duración: 8 semestres
Créditos académicos: 144 créditos
Modalidad: Presencial
Nivel de formación: Profesional
Sobre el programa.
SNIES: 116950
Título que otorga: Ingeniero(a) en Ciencia de Datos
Registro calificado: Resolución MEN No. 010068 del 18 de junio del 2024, vigencia 7 años
Nuestro propósito es formar profesionales capacitados en la gestión, análisis y transformación de grandes volúmenes de datos, con el objetivo de extraer información valiosa que apoye la toma de decisiones estratégicas en organizaciones de diversos sectores. Este programa académico combina una sólida formación en matemáticas, estadística, y ciencias de la computación, con un enfoque práctico en el uso de tecnologías avanzadas para el procesamiento y visualización de datos. Al estudiar ingeniería de datos en la Universidad Libre, los estudiantes no solo adquieren habilidades técnicas de vanguardia, sino que también desarrollan un enfoque ético y responsable en el manejo de la información, preparados para liderar proyectos que impulsen la innovación, la eficiencia y la competitividad en un mundo cada vez más orientado por los datos.
¿Cuál es el perfil y qué aporta un Ingeniero(a) en Ciencia de Datos?
Nuestros ingenieros en Ciencia de Datos se caracterizan por una sólida formación en matemáticas, estadística, y ciencias de la computación, junto con habilidades avanzadas en programación y manejo de grandes volúmenes de datos. Son expertos en diseñar, implementar y optimizar sistemas que recopilan, procesan y analizan datos, transformándolos en información útil para la toma de decisiones estratégicas.
Además de sus competencias técnicas, los ingenieros en Ciencia de Datos poseen un enfoque analítico y crítico, capaz de identificar patrones y tendencias ocultas en los datos. Son innovadores, con la capacidad de aplicar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para desarrollar soluciones que generen valor en todos los sectores productivos.
Nuestro aporte al mundo
Nuestros Ingenieros en Ciencia de Datos aportan al mundo su capacidad para transformar datos crudos en conocimiento valioso que impulsa la innovación y mejora la toma de decisiones en todos los sectores. Estos profesionales son clave en la era digital, ya que diseñan y gestionan sistemas de datos que permiten a las organizaciones optimizar procesos, predecir tendencias, personalizar servicios y resolver problemas complejos de manera más eficiente. Además, su trabajo facilita avances en campos como la inteligencia artificial, la salud, las finanzas, y el medio ambiente, donde el análisis de datos es fundamental para el desarrollo de soluciones sostenibles y la mejora del bienestar social. Al manejar y analizar datos de manera ética y responsable, los ingenieros en ciencia de datos contribuyen a crear un mundo más informado, justo y orientado hacia el progreso continuo.
Nuestros espacios.
Nuestro campus está diseñado para inspirar la creatividad y fomentar la colaboración. Desde laboratorios de última generación hasta espacios de estudio colaborativo, encontrarás todo lo que necesitas para explorar y desarrollar tus habilidades profesionales y humanas.
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Investigación.
Nuestro enfoque en la investigación es integral y transdisciplinario, abarcando diversas áreas del conocimiento para abordar los desafíos actuales y futuros del planeta y de la humanidad.
Plan de estudios:
Semestre I.
Introducción a la ingeniería
Lógica y algoritmos
Lógica matemática
Cálculo diferencial
Física I y laboratorio
Cátedra Unilibrista
Competencias de aprendizaje y comunicación
Semestre II.
Cálculo integral
Electiva I
Álgebra lineal
Fundamentos de programación
Física ii y laboratorio
Diseño en ingeniería
Cátedra de sostenibilidad
Semestre III.
Cálculo multivariado vectorial
Probabilidad y estadística
Estructuras de datos
Fundamentos de economía
Ingeniería de software
Fundamentos de bases de datos
Semestre IV.
Ecuaciones diferenciales
Programación I
Electiva II
Constitución política
Sistemas de bases de datos
Estadística inferencial
Inteligencia artificial
Semestre V.
Métodos numéricos
Sistemas operativos
Programación II
Bases de datos no relacionales
Machine learning
Cloud computing
Semestre VI.
Formulación y evaluación de proyectos
Electiva III
Minería de datos
Programación lineal / investigación de operaciones
Optativa I
Seguridad de la información
Innovación y emprendimiento
Semestre VII.
Metodología de la investigación
Ética
Visualización de datos
Métodos de regresión
UI/UX
Arquitecturas de big data
Optativa II
Semestre VIII.
Gerencia estratégica
Optativa III
Práctica empresarial
Ingeniería aplicada
Gestión de proyectos en ingeniería
Sistemas integrados de gestión
