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Maestria en Ciencia de Datos.
Registro Snies – 116911
Registro Calificado – Resolución 9166 del 31 de mayo de 2024
Título otorgado: Magíster en Ciencia de Datos
Duración: 3 semestres
Modalidad: Virtual
La Maestría en Ciencia de Datos tiene como objetivo formar profesionales que dominen los principios fundamentales de la Ciencia de Datos, dotándoles de una sólida base científica, metodologías avanzadas y habilidades en el uso de modelos y algoritmos. Además, se les proporcionará un conocimiento profundo de las herramientas computacionales necesarias para proponer, diseñar y ejecutar proyectos basados en datos, que aporten un valor significativo a las empresas de todos los sectores que recolectan, procesan y toman decisiones informadas sobre la información.
Perfil profesional.
El Magíster en Ciencia de Datos tendrá un conjunto diverso de habilidades y conocimientos que lo habilitan para desempeñarse en una variedad de industrias y sectores. Podrá trabajar en análisis de datos, investigación, consultoría, gestión de proyectos de analítica, desarrollo de soluciones de inteligencia artificial y liderazgo en la toma de decisiones estratégicas basadas en datos. Adicionalmente, tendrá la capacidad de liderar, trabajar en equipo y adoptar valores personales y profesionales que contribuyan el desarrollo de relaciones interpersonales, profesionales, y comunitarias. Se comunicará de manera efectiva, e interactuará de forma flexible con los demás, facilitando el intercambio de información con distintos tipos de audiencias. Finalmente, este profesional estará preparado para seguir aprendiendo y adaptándose a las tendencias emergentes en el campo de la ciencia de datos.
Perfil ocupacional.
El Magíster en Ciencia de Datos podrá desempeñarse como:
Científico de datos: encargado de analizar grandes cantidades de datos y utilizar técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para obtener información valiosa que pueda ayudar a la empresa en la toma de decisiones.
Analista de datos: responsable de recopilar, analizar y presentar datos de manera clara y comprensible para ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas.
Ingeniero de datos: encargado de diseñar, implementar y mantener sistemas de gestión de datos para asegurar que los datos se almacenen y procesen de manera eficiente y segura.
Consultor de negocios: trabaja con empresas para ayudarles a utilizar datos para mejorar su rendimiento y obtener ventajas competitivas.
Científico de investigación: puede trabajar en universidades o laboratorios de investigación para analizar y visualizar datos en proyectos de investigación.
Gerente de proyectos de datos: responsable de gestionar y supervisar proyectos de análisis de datos y asegurar que se cumplan los plazos y objetivos del proyecto.
Atributos diferenciadores.
Enfoque experiencial
Manejo de las estrategias de estudio de caso y aprendizaje basado en problemas
Los estudiantes dan solución a situaciones reales a partir de retos planteados por las organizaciones del sector real.
Experiencia de aprendizaje en el metaverso.
Espacios de encuentro en tiempo real – sincrónicos con expertos crack relacionados con la ciencia de datos en las áreas afines de los interesados.
Enfoque interdisciplinar y diálogo
Ruta de aprendizaje que permite adquirir competencias para certificaciones de industria: AWS Machine Learning o Azure Data Science.
Aplicación de inteligencia artificial para resolver retos planteados por las organizaciones.
Enfoque de infraestructura y desarrollo tecnológico
Uso de simuladores de realidad mixta.
Diseño de aplicaciones basada en inteligencia artificial.
Plan de estudios.
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Total de créditos del programa: 36
Primer Semestre - 12 créditos
ANALITICA Y CICLO DE VIDA DE LOS DATOS - 3 créditos
ASPECTOS GENERALES DE LA CIENCIA DE DATOS - 2 créditos
ESTADISTICA PARA LA CIENCIA DE DATOS - 3 créditos
INVESTIGACIÓN PARA LA INNOVACIÓN - 2 créditos
LIDERAZGO PARA EL CAMBIO - 2 créditos
Segundo Semestre - 12 créditos
APRENDIZAJE AUTOMATICO AVANZADO - 3 créditos
FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL - 3 créditos
INVESTIGACIÓN Y NECESIDADES DEL ENTORNO - 2 créditos
NUEVOS PARADIGMAS DE BASE DE DATOS - 2 créditos
SOLUCIÓN CREATIVA DE PROBLEMAS - 2 créditos
Tercer Semestre - 12 créditos
APROPIACIÓN CIENTÍFICA DE LA INVESTIGACIÓN - 3 créditos
ARQUITECTURA DE BIG DATA - 3 créditos
ELECTIVA I - 3 créditos
ELECTIVA II - 3 créditos
