Acerca de Maestría en Ciencia de Datos con Especialidad en Arquitectura Empresarial
Perfil de Ingreso
Los profesionistas que aspiran a estudiar en esta maestría cuentan con las siguientes características
- Desarrollan tareas en el campo de la informática, de los negocios o el marketing.
- Aspiran a adquirir herramientas que les ayuden a gestionar bases de datos.
Perfil Profesional
Los profesionales que finalizan la Maestría cuentan con las herramientas necesarias para gestionar y analizar grandes volúmenes de información utilizando herramientas, lenguajes de programación y técnicas que se especializan en extraer, visualizar y clasificar información que te permite tomar decisiones estratégicas y comerciales basadas en la información que los datos brindan. En esa tarea, se utilizan bases de datos SQL o NoSQL, lo cuál permite aprovechar todo el potencial del Big Data o el Machine Learning y se aprende a programar en el lenguaje R para analizar datos estadísticos. Además, entienden cómo es el funcionamiento interno de las empresas, qué elementos la integran y conocerán los principales softwares empresariales.
Algunas de sus principales habilidades son las siguientes:
- Uso de bases de datos SQL o NoSQL.
- Programación en el lenguaje R.
- Conocimientos de softwares empresariales.
Campo Laboral
Las posibilidades laborales son múltiples para los egresados que surgen de esta propuesta académica. Algunas de las principales son las siguientes:
- Data Scientists.
- Chief Data Officer.
- Administrador de software.
- Consultor ERP.
Plan de Estudios
El programa de trabajos de la carrera se desarrolla en 21 meses y consta de 12 materias. A lo largo de las diferentes asignaturas, los estudiantes comprenden cómo es la arquitectura del software, el funcionamiento del lenguaje R y las características más relevantes de las bases de datos. Con ese bagaje de conocimientos, se pueden aprovechar al máximo herramientas como Big Data y se puede aspirar a mejorar la gestión empresarial.
ASIGNATURA 1. FUNDAMENTOS DE PROGRAMACIÓN
ASIGNATURA 2. BIG DATA Y DATOS MASIVOS EN LAS ORGANIZACIONES
ASIGNATURA 3. ANÁLISIS DE DATOS Y MÉTODOS ESTADÍSTICOS
ASIGNATURA 4. BASES DE DATOS Y BASES DE DATOS NO SQL
ASIGNATURA 5. FUNDAMENTOS DE MACHINE LEARNING
ASIGNATURA 6. MINERÍA DE DATOS
ASIGNATURA 7. DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO CON LENGUAJE R
ASIGNATURA 8. PRESENTACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
ASIGNATURA 9. PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE DATOS
ASIGNATURA 10. PROYECTO INTEGRADOR DE CIENCIA DE DATOS
ASIGNATURA 11. FUNDAMENTOS DE GESTIÓN DE EMPRESAS
ASIGNATURA 12. ARQUITECTURA DE SOFTWARE EMPRESARIAL
