Maestría en Analítica de Datos

Título otorgado

Magíster en Analítica de Datos

SNIES:

107822

Registro calificado:

Resolución n.º 731 (25/01/2019), 7 años de vigencia

Nivel de formación:

Maestría

Créditos académicos:

48

Valor por crédito:

$ 533.000 (2019)

Valor de matrícula:

$ 5.863.000 (para estudiantes de primer semestre)

 

Lugar de desarrollo:

Bogotá, D. C.

 

Metodología:

Presencial

 

Duración estimada:

4 semestres

 

Horario:

Jueves y viernes de 6:00 a 9:00 p. m., y sábados de 7:00 a. m. a 1:00 p. m.

Nota importante

La Maestría en Analítica de Datos tiene como objetivo la construcción de conocimiento alrededor de las metodologías estadísticas, de minería de datos y computacionales empleadas para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos (entornos Big Data), con el fin de generar información e insumos útiles para la toma de decisiones en las organizaciones y de contribuir al apalancamiento de los nuevos desafíos que asumen otras disciplinas en el contexto actual del desarrollo tecnológico.

Presentación

La Maestría en Analítica de Datos, adscrita a la Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas (FICB) de la Universidad Central, es una iniciativa interdisciplinar de los departamentos de Matemáticas, Ingeniería de Sistemas e Ingeniería Industrial, en la que confluyen áreas como la matemática, la estadística, la computación y el área organizacional, con el propósito de responder a las necesidades que actualmente plantea la interacción de los seres humanos con las herramientas y avances tecnológicos en diversos ámbitos, de donde se desprende un crecimiento sin precedentes de las capacidades de procesamiento, almacenamiento y acceso al conocimiento y la información.

En un mundo cada vez más dinámico e interconectado, las organizaciones requieren procesar y analizar grandes cantidades de datos a través de técnicas, métodos y estrategias estadísticas y computacionales, para tomar decisiones eficaces y oportunas. De otro lado, en el ámbito investigativo, 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.

Por ello, el diseño curricular de la maestría se orienta hacia la formación de profesionales con destrezas en el campo de la minería de datos, el manejo de software especializado, bases de datos y programación, que, articuladas a una mirada crítica de los procesos organizacionales, les permitirá generar conocimiento para apoyar la toma estratégica de decisiones.

Las líneas de profundización de la Maestría en Analítica de Datos responden a los tres ejes que la conforman:

Métodos computacionales para el análisis de grandes volúmenes de datos: profundiza en conceptos, métodos y herramientas computacionales avanzadas que dan soporte al análisis de datos. Aborda temáticas de inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, reconocimiento de patrones y computación de alto rendimiento (High Performance Computing o HPC). En esta línea también se abordan aspectos como análisis de series temporales, visión por computador y geoestadística, que se vienen trabajando desde los pregrados de la FICB, la Maestría en Modelado y Simulación y los grupos de investigación asociados a la Universidad.

Series de tiempo y grandes volúmenes de datos: estudia grandes volúmenes de datos recogidos secuencialmente a lo largo del tiempo. Algunos modelos a estudiar son predicción de epidemias, predicción en volúmenes de ventas y sistemas de información geográfica y territorial.

Aplicaciones organizacionales de la analítica de datos: aborda aplicaciones del procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos como la inteligencia de negocios, el marketing analytics y los sistemas de soporte a la decisión, entre otros. Esta línea está enfocada en buscar soluciones directas, basadas en los conceptos y herramientas de la analítica de datos, para emplearlos en problemáticas organizacionales.

Consciente del impacto de los procesos de investigación en torno al procesamiento y análisis de datos, como herramienta fundamental para la convergencia de ciencias como la computación, la medicina, la biotecnología, las ciencias sociales, la física, las matemáticas, la estadística o las ciencias ambientales y geológicas, la Maestría aborda esta actividad desde dos frentes. El primero, en los espacios formativos del currículo para la generación de nuevo conocimiento y el segundo, en espacios extracurriculares que encaminan procesos de investigación en diferentes escenarios. En este sentido, se destaca, por ejemplo, el Clúster de Investigación en Ciencias y Tecnologías Convergentes (NBIC), que busca fortalecer el desarrollo de la investigación básica, aplicada y la innovación, como parte integral del quehacer universitario.

Las líneas en las que la maestría orienta los trabajos de grado están soportadas en el trabajo de seis grupos de investigación de la FICB, y en el del grupo de Publicidad Digital adscrito al Departamento de Publicidad. Estas son algunas de ellas:

Métodos estadísticos: estudia los fundamentos y aplicaciones de algunos métodos estadísticos (descriptivos, multivariados, series de tiempo, muestreo, diseño de experimentos, entre otros) empleados en la investigación y cuya utilización es necesaria cuando la problemática o el objeto de estudio se relacionan con procesos de toma de decisiones bajo condiciones de riesgo e incertidumbre y donde se requiere el procesamiento y análisis de grandes cantidades de información.

Optimización: proporciona al estudiante herramientas de optimización lineal, no lineal, estocástica, multiobjetivo, entera y en grafos para solucionar problemáticas reales asociadas a situaciones en las que se pretende encontrar el punto óptimo bajo ciertos supuestos.

Modelos matemáticos: se centra en el modelamiento matemático y su papel en las organizaciones, mediante la determinación de las variables más relevantes, pasando por las fases de recopilación de información, diseño y construcción hasta la validación e implantación del modelo, como herramienta para el mejoramiento y la toma de decisiones. Así, el estudiante se aproxima a diferentes técnicas para seleccionar aquella que mejor se ajusta a la situación abordada.

Esta línea busca construir, desarrollar, operar y aplicar modelos, simulación y heurísticas para el análisis, diseño, pronóstico, optimización y control de problemáticas reales de las organizaciones. Adicionalmente, desarrolla proyectos de investigación en organizaciones con necesidades de predicción del mercado, manejo de grandes volúmenes de productos, planeación de obras y producción, mejoramiento y optimización de procesos e investigación cualitativa.

Publicidad digital: profundiza de forma integral en prácticas comunes relacionadas con social media, web analytics, advergaming, emailing, construcción de marca y publicidad móvil, así como con otros aspectos soportados en la analítica para la toma de decisiones.

Computación avanzada: estudia diferentes metodologías para el reconocimiento de patrones, el tratamiento de imágenes y la generación de nuevo conocimiento en los campos de cómputo de alto desempeño, inteligencia artificial y en general, de la ciencia de datos.

La Universidad Central cuenta con varios centros de datos o data center, así como salas de cómputo dotadas con servidores y equipos de alto desempeño, con gran capacidad de procesamiento, almacenamiento y memoria. Estos laboratorios de cómputo que están enfocados en computación ofrecen la confianza y el soporte para que todas las prácticas de la maestría puedan ser desarrolladas a cabalidad.

Adicionalmente y por tratarse de una maestría interdisciplinar, los estudiantes también podrán hacer uso de los diferentes laboratorios especializados con los que cuenta la Universidad, entre ellos:

  • Laboratorio de Análisis de Señales e Imágenes – ASEI
  • Salas de análisis de señales e imágenes, telemática y comunicaciones
  • Laboratorio de Instrumentación y Nanotecnología – ISN
  • Laboratorio de Biotecnología
  • Unidad de Diseño e Integración Tecnológica – IDIT

¿Qué ofrece la Maestría en Analítica de Datos?

  • Diseño curricular interdisciplinar para la formación de profesionales en el manejo de bases de datos estructuradas y no estructuradas.
  • Conocimiento y manejo de lenguaje de programación para aplicar métodos estadísticos y técnicas de minería de datos mediante software libre especializado R y Python para el análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Aplicación de la analítica de datos a la toma de decisiones en diferentes procesos de las organizaciones.
  • Planta docente altamente cualificada e infraestructura física y tecnológica de punta para la formación de profesionales capaces de atender las necesidades de los diferentes procesos de las organizaciones en relación con Big Data .
  • Líneas de profundización e investigación que permiten la aplicación de la analítica de datos en diversos ámbitos.

Gracias a diferentes convenios, los estudiantes pueden realizar intercambios internacionales. Adicionalmente, los convenios con diferentes entidades y organizaciones representan una oportunidad para generar soluciones a problemáticas del mundo real.

Convenios nacionales: diferentes instituciones de educación superior del país como la Javeriana, la Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud (FUCS) y la Konrad Lorenz, entre otras.

Convenios internacionales: Universidad de la Rioja, Google, etc.

Con el propósito de socializar los avances en materia de investigación y las nuevas tendencias de las áreas que intervienen en la analítica de datos, la Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas desarrolla eventos de carácter académico entre los que se encuentran el Simposio de Optimización y el Congreso Internacional Nuevas Tendencias en la Gestión del Conocimiento de la Ingeniería. Por su parte, los docentes que participan en la Maestría realizan seminarios semestralmente para socializar los resultados de los proyectos de investigación. En todas estas actividades participan estudiantes de los diferentes programas académicos e invitados externos.

Los estudiantes unicentralistas disfrutan de la vida universitaria en diferentes espacios que no solo son cómodos y agradables, sino que han sido pensados para desarrollar todo tipo de actividades con infraestructura y equipos modernos.

Perfiles

Perfiles - Analítica de Datos

Aspirante

La Maestría en Analítica de Datos está dirigida a profesionales titulados en ingeniería, ciencias exactas, ciencias administrativas y económicas o afines, así como a profesionales que se desempeñan en el análisis de información o que han ejercido este rol de forma empírica en organizaciones o proyectos de investigación, donde deben enfrentarse al manejo y procesamiento de grandes cantidades de datos.

Egresado

La maestría ofrece dos modalidades para culminar el proceso formativo: profundización e investigación. Estas les permiten a sus egresados aplicar técnicas estadísticas y herramientas computacionales para describir comportamientos emergentes sobre un conjunto masivo de datos (entornos Big Data).

El egresado que haya cursado la modalidad de profundización está en capacidad de preparar, procesar, estructurar y construir modelos que, mediante un enfoque analítico, maximicen el valor de la información para el diseño de estrategias enfocadas en la toma de decisiones. Por otro lado, gracias al reconocimiento de la Acreditación Institucional de Alta Calidad, otorgado por el Ministerio de Educación Nacional, el egresado que se haya encaminado hacia la modalidad de investigación, podrá continuar sus estudios doctorales dentro o fuera del país, y contribuirá al fortalecimiento de la investigación y la docencia en instituciones educativas e institutos de investigación.

Entre las competencias del magíster en Analítica de Datos, se encuentran:

  • Procesar grandes cantidades de datos y extraer conocimiento útil de los mismos.
  • Reconocer y manejar las diferentes herramientas de software, tanto para el análisis y la visualización de datos, que le permitan identificar patrones y reportar información y resultados de manera clara y ordenada, así como para implementar herramientas que permitan almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos (por ejemplo, Hadoop).
  • Brindar asesoría a empresas u organizaciones en el procesamiento e interpretación de información extraída de grandes volúmenes de información.
  • Trabajar en proyectos de desarrollo o de investigación en analítica de datos con equipos expertos y especializados.
  • Diseñar soluciones desde la computación y la estadística para problemas relacionados con el procesamiento de datos.
  • Evaluar, validar y verificar la información extraída de grandes volúmenes de datos.

Ventajas de estudiar en la U. Central

Más de cincuenta años de experiencia nos permiten asumir una gran diversidad de conocimientos para aplicarlos a la solución de los problemas del país, con rigurosidad académica y vocación de servicio a la sociedad. Gracias a nuestra trayectoria, comprendemos que los intereses y necesidades de los alumnos son diversos.

Flexibilidad financiera

El valor de la matrícula depende del total de créditos que inscriba cada semestre.

Homologación

Desde otros niveles profesionales.

Actividades culturales, deportivas y de entretenimiento

Cineclub, ajedrez, club de libros, música, teatro, cursos, etc.

Planes de descuentos

Para la familia unicentralista y por convenios interinstitucionales.*

Sistemas de financiación.

Múltiples sistemas de financiación.

Vías principales y sistema de transporte público

Dos sedes ubicadas cerca de vías principales de la ciudad y del sistema de transporte público.

*Nota: la Universidad Central se reserva el derecho de definir semestralmente los programas incluidos en el plan de descuentos de la Institución.

Última actualización: 2019-08-01 11:23

Plan de estudios

Consulte qué asignaturas se ven en la Maestría en Analítica de Datos.

Descargue la descripción de cada asignatura de la Maestría en Analítica de Datos.

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