UTEL - Universidad Tecnológica Latinoamericana en Línea

Maestría Ejecutiva en Ciencia de Datos para Negocio



Tipo de programa

Maestría

Duración

1 año, 6 meses

Modalidad

Ejecutiva

Inversión

A consultar


  • Conoce más sobre el programa
  • APLICACIÓN PRÁCTICA DE CONOCIMIENTOS


    Adicionalmente al estudio en línea de los elementos que integran la minería de datos, el plan de estudio de la Maestría Ejecutiva destaca por el  desarrollo de Habilidades Directivas a través de las Sesiones Ejecutivas mensuales,  en donde la aplicación del conocimiento se convierte en el eje central, permitiéndole al estudiante: 


    • Desarrollar sus habilidades directivas y empoderar su perfil profesional. 
    • Tener un acercamiento con líderes de cada disciplina. 
    • Acceder a conferencias y sesiones prácticas, impartidas por expertos. 
    • Situar los conocimientos teóricos, en escenarios laborales reales. 
    • Desenvolverse en un espacio ideal para el Networking. 


    PERFIL DE INGRESO
    La maestría está dirigida a profesionales comprometidos con optimizar y adaptar procesos, a través de la extracción de conocimiento de sets de datos de negocio y que además cuenten con estudios previos de licenciatura correspondientes a cualquiera de las siguientes áreas del conocimiento:
    Ingeniería
    Informática
    Tecnologías de la Información
    Ciencias Sociales y Administrativas
    CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES A DESARROLLAR
    ·         Definir prioridades en cuanto la adquisición y desarrollo de sistemas de datos.
    ·         Identificar las características de los datos para determinar y establecer criterios y métricas que permitan la correcta evaluación de la calidad de los datos.
    ·         Describir, asociar y clasificar un conjunto de datos para encontrar patrones que los caractericen.
    ·         Manejar una amplia variedad de representaciones simbólicas que sirvan de mediadoras para la comprensión de la realidad
    ·          Diseñar bases de datos a escalas de magnitud.
    ·         Gestionar cambios para transformar los datos en información valiosa, relevante, oportuna y escalable.
    ·         Diseñar estructuras de sistemas de cómputo o software que cumpla los objetivos de mantenibilidad, auditabilidad, flexibilidad e interacción con otros sistemas de información.
    ·         Comunicar efectivamente los aprendizajes relevantes producto de su análisis.
    ·         Desarrollar e innovar modelos analíticos y herramientas para el manejo de datos masivos.
    ·         Llevar a cabo el análisis y validación de resultados y reportar de forma clara y precisa los beneficios obtenidos.


    PERFIL DE EGRESO
    El egresado se destacará por su sólida preparación en la identificación de problemáticas de información y datos en los diversos escenarios que presentan las organizaciones en el manejo de grandes volúmenes de información, lo que le permitirá una asertiva toma de decisiones.


    ASIGNATURAS
    Fundamentos de estadística
    Investigación de operaciones
    Ética y gestión de la información
    Metodología de la ciencia de datos
    Introducción a la modelación y series de tiempo
    Liderazgo tecnológico
    Desarrollo de competencias analíticas en las empresas
    Programación y algoritmos
    Métodos predictivos
    Visualización de datos
    Big data empresarial
    Introducción a bases de datos
    Métodos de detección de patrones
    Toma de decisiones basadas en datos
    Productos de datos
    Seminario de investigación en ciencia de datos
     
    Créditos Totales: 82

    Fecha de Inicio
    Inscripciones Abiertas

    Este programa cuenta con equivalencia Académica en Estados Unidos.

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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