Maestría en Analítica de Datos
SNIES: 107822 - Registro calificado: Resolución n.º 20390 (14/10/2025), 7 años de vigencia
Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas
Información general
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¿Por qué estudiar la Maestría en Analítica de Datos?
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 programas 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.
Diferenciales
Plan de estudios
| Semestre 1 | Créditos |
|---|---|
| Fundamentos de estadística para analítica de datos | 4 |
| Programación para analítica de datos | 4 |
| Desarrollo de habillidades gerenciales y transformación del entorno | 2 |
| Seminario | 2 |
| Técnicas y herramientas I | 1 |
| Total de Créditos | 13 |
| Semestre 2 | Créditos |
|---|---|
| Machine learning y redes neuronales artificiales | 4 |
| Bases de datos para analítica | 3 |
| Técnicas y herramientas II | 1 |
| Proyecto de intervención con el entorno I | 3 |
| Electiva I | 3 |
| Total de Créditos | 14 |
| Semestre 3 | Créditos |
|---|---|
| TI-business intelligence | 3 |
| Big data y cloud computing | 3 |
| Proyecto de intervención con el entorno II | 4 |
| Electiva II | 3 |
| Total de Créditos | 13 |
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Perfil de ingreso
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