Acerca de Maestría en Ciencia de Datos con Especialidad en Business Intelligence
Perfil de Ingreso
Los profesionistas que aspiran a estudiar en esta maestría tienen las siguientes características:
- Tienen un perfil relacionado con la informática.
- Están interesados en adquirir herramientas para la gestión de datos y la toma de decisiones.
Perfil Profesional
Los egresados de esta propuesta pueden gestionar y analizar grandes volúmenes de información utilizando herramientas, lenguajes de programación y técnicas que se especializan en extraer, visualizar y clasificar información que permiten tomar decisiones estratégicas y comerciales basadas en la información que los datos brindan. Para ello, utilizan bases de datos SQL o NoSQL, lo cuál permite aprovechar todo el potencial del Big Data o el Machine Learning y aprender a programar en el lenguaje R para analizar datos estadísticos. Además, tienen los saberes para crear DataWarehouses, definir KPIs y aprender a usar cuadros de mandos y dashboards para sacar el máximo provecho del Business Inteligence.
Algunas de las habilidades principales con las que cuentan son las siguientes:
- Uso de bases de datos SQL o NoSQL.
- Programación en el lenguaje R.
- Toma de decisiones estratégicas.
- Definición de KPIs.
Campo Laboral
Los profesionistas que surgen de la Maestría en Ciencia de Datos con Especialidad en Business Intelligence poseen las herramientas para desempeñarse en los siguientes trabajos:
- Data Scientists.
- Chief Data Officer
- Business Analyst
- Gestor de proyectos BI
Plan de Estudios
El plan de estudios de esta carrera está compuesto por 12 asignaturas y se extiende por 21 meses. A lo largo de esa trayectoria académica, los alumnos comprenden la importancia de la información en los procesos de toma de decisiones. A su vez, adquieren conocimientos sobre lenguajes de programación, business intelligence y técnicas de data science.
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. BUSINESS INTELLIGENCE, CUADROS DE MANDO Y DASHBOARDS
ASIGNATURA 12. BUSINESS ANALYTICS & BUSINESS INTELLIGENCE
