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Maestría en Analítica de Datos obtiene registro calificado

Con esta decisión, el Ministerio de Educación Nacional constata el cumplimiento de la calidad de la Universidad Central en el abordaje interdisciplinar de este programa de posgrado.

Inteligencia artificial Pixabay

 

Mediante la Resolución 000731 del 25 de enero de 2019, el Ministerio de Educación Nacional (MEN) aprobó el registro calificado y avaló la puesta en marcha de la Maestría en Analítica de Datos (SNIES 107822); una iniciativa conjunta de los departamentos de Matemáticas, Ingeniería de Sistemas e Ingeniería Industrial de la Universidad Central.

En un mundo cada vez más dinámico e interconectado en el que se mueven grandes cantidades de datos que requieren ser procesados y analizados por las organizaciones para tomar decisiones oportunas, eficientes y eficaces, se hace necesario el uso de técnicas, métodos y estrategias estadísticas y computacionales.

Por otra parte, desde el ámbito investigativo, el análisis de grandes volúmenes de información es de gran utilidad para verificar o reprobar modelos o teorías existentes. El profesor Fabián Sánchez, director del Departamento de Matemáticas de la Universidad Central indica que:

“Con la evolución de las tecnologías, la proliferación de la internet, las redes sociales, las aplicaciones, etc., se empezaron a generar grandes cantidades de datos que no necesariamente son estructurados (que se pueden organizar por filas y columnas), como los videos, audios, textos, entre otros, los cuales traen consigo nuevos retos en términos de almacenamiento, procesamiento y análisis, con el fin de extraer información que apoyen la toma de decisiones en la diferentes organizaciones”.

Por su parte, el profesor Gastón Mejía, director del Departamento de Ingeniería de Sistemas, agrega que la orientación de la Universidad, tal y como lo indica nuestro Proyecto Educativo Institucional, es ejecutar proyectos que resuelvan problemas de la sociedad, “por lo que al confluir estas tres áreas del conocimiento buscamos dar respuestas efectivas a problemáticas, ir más allá de la parte teórica y conceptual, y brindar soluciones pertinentes”.

“Impartir este programa de posgrado abrirá diferentes posibilidades para atender esa problemática de las organizaciones”, agrega.

La Maestría en Analítica de Datos tiene un carácter interdisciplinar en la que confluyen tres áreas fundamentales: las matemáticas, que involucra la estadística; la ingeniería de sistemas, para el uso y la aplicación de sistemas computacionales; y la ingeniería industrial, que incorpora el aspecto organizacional.

“Cuando se procesan y se analizan datos se requieren herramientas estadísticas y técnicas de minería de datos que, acompañadas de procesos computacionales, permitan la toma de decisiones en las organizaciones”, manifiesta Sánchez.

Ejes temáticos

  • Las líneas de profundización definidas para la maestría 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. Incluye temas de inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, reconocimiento de patrones y computación de alto rendimiento (High performance Computing o HPC).

      En esta línea se abordarán aspectos como el análisis de series temporales, visión por computador y geoestadística, que ya se vienen trabajando desde los pregrados, la Maestría en Modelado y Simulación y los grupos de investigación.

    • Series de tiempo y grandes volúmenes de datos: estudia grandes volúmenes de datos que son recogidos secuencialmente a lo largo del tiempo.
    • Aplicaciones organizacionales de la analítica de datos: se abordan aplicaciones del procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos como la inteligencia de negocios, el marketing analytics, los sistemas de soporte a la decisión, entre otros. Esta línea está enfocada en buscar soluciones directas, basadas en la analítica de datos y sus conceptos y herramientas, para emplearlos en problemáticas organizacionales.

El profesor José Luis Martínez, director del Departamento de Ingeniería Industrial, comenta que dentro de las estrategias de aprendizaje que se utilizarán en el programa se destacan el estudio de caso y las prácticas en las salas de laboratorio, de esta forma el estudiante podrá participar, desde su área de experticia, aportando a los problemas de la vida real y accediendo a bases de datos para analizarlas con software de procesamiento estadístico y computacional que se requieran.

Además, este posgrado manejará otros elementos que están definidos dentro de la perspectiva pedagógica de la Universidad, como las clases magistrales y dialógicas, los talleres, los proyectos, entre otros.

“El estudiante que participe en esta maestría deberá apropiarse de los conceptos que parten desde la estadística para analizar la información y, después, usando herramientas computacionales, proporcionar soluciones útiles, relevantes y coherentes para una organización”, agrega Martínez.

La UC ha fortalecido su equipamiento tecnológico en los últimos años y, en la actualidad, 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.

“Los laboratorios que están enfocados en computación nos dan la confianza y el soporte para que todas las prácticas de la maestría puedan ser desarrolladas a cabalidad. Además de los laboratorios existentes, se proyecta la adecuación de una sala propia para este programa que debe adquirirse en el primer año de funcionamiento”, comenta el profesor Mejía.

Perfil del estudiante

Dada la convergencia de las disciplinas en este programa, cualquier profesional en ingeniería, ciencias exactas, ciencias administrativas y económicas o afines podrá cursar la maestría.

También está dirigida a aquellos profesionales que se desempeñan en análisis de información o que han ejercido este rol empíricamente en organizaciones o proyectos de investigación, en los que deben enfrentarse al manejo y procesamiento de grandes cantidades de datos.

Tienen cabida todos los profesionales que estén involucrados en este tipo de análisis, para que tengan un valor agregado y fortalezcan su desempeño.

Perfil del egresado

El profesional egresado de la Maestría en Analítica de Datos estará en la capacidad de aplicar técnicas estadísticas y herramientas computacionales para describir comportamientos emergentes sobre un conjunto masivo de datos (big data); así como para preparar, procesar, estructurar y construir modelos que, mediante un enfoque analítico, maximicen el valor de la información para el diseño de estrategias enfocadas a la toma de decisiones en las organizaciones.

Vanessa Cardona Pérez
Coordinación de Comunicaciones
Bogotá, D. C., 25 de febrero de 2019
Imágenes: Pixabay
Última actualización: 2019-06-12 12:59