La proliferación de la inteligencia artificial y la necesidad de analizar grandes volúmenes de datos, ha creado nuevos programas académicos. La Maestría en Ciencia de Datos, busca formar profesionales capaces de transformar información en resultados tangibles que generen un valor real en las organizaciones.
Este programa de posgrado está orientado a profesionales que desean especializarse en el análisis de datos, modelado estadístico, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Todo con la finalidad de impulsar la toma de decisiones estratégicas y liderar proyectos de analítica avanzada en empresas o emprendimientos tecnológicos.
Dicha maestría es fundamental en el mercado laboral actual, ya que forma profesionales que transforman el creciente volumen de información empresarial en decisiones estratégicas. Lo anterior permite optimizar procesos y predecir tendencias.
Maestría en Ciencia de Datos
Perfil de ingreso
Es para personas con conocimientos sólidos en matemáticas, estadística y programación. Además, de capacidad de análisis y tenacidad para resolver problemas.
- Dominio de álgebra lineal, cálculo diferencia e integral, y matemáticas discretas
- Comprensión de inferencia estadística, variables aleatorias y modelados de regresión
- Conocimientos previos en lenguajes orientados al análisis de datos, principalmente Python o R.
- Nociones sobre gestión de bases de datos relacionales y manejo de grandes volúmenes de información
- Habilidad para traducir problemas de negocios o científicos a modelos cuantitativos
- Resiliencia y perseverancia para trabajar con grandes conjuntos de datos, depurarlos y analizarlos
- Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios
- Conocimientos del idioma inglés
Perfil de egreso
Al egresar serás capaz de transformar grandes volúmenes de información en soluciones estratégicas
- Capacidad para diseñar bases de datos, limpiar, transformar y analizar información
- Habilidad para construir y poner en producción algoritmos de inteligencia artificial
- Capacidad para extraer conclusiones basadas en evidencia matemática y estadística, sirviendo como puente entre los datos y los negocios
- Destreza para sintetizar resultados complejos mediante tableros e informes ejecutivos para la toma de decisiones
Campo laboral
- Científico de datos: Creador de modelos predictivos avanzados
- Ingeniero de datos: Encargado de la arquitectura de la información
- Ingeniero en machine learning: Especialista en llevar modelos de inteligencia artificial a producción
- Consultor o líder de analytics: Director de equipos enfocados en la transformación digital
- Docente e investigador
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