Acerca de Maestría en Ciencia de Datos con Especialidad en Visualización de Datos
Perfil de Ingreso
Los profesionistas que aspiran a estudiar en esta maestría cuentan con las siguientes características:
- Tienen un perfil técnico asociado a la informática, la informática, los negocios y el marketing
- Buscan herramientas para la gestión de datos
Perfil Profesional
Los profesionales que finalizan la Maestría gestionan y analizan grandes volúmenes de información utilizando herramientas, lenguajes de programación y técnicas que se especializan en extraer, visualizar y clasificar información que 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 cual permite aprovechar todo el potencial del Big Data o el Machine Learning y programar en el lenguaje R para analizar datos estadísticos. Además, puede crear visualizaciones de datos y gráficos profesionales con herramientas como Tableau, PowerBI, Google Data Studio o la librería ggplot2 en R.
Algunas de sus principales habilidades son las siguientes:
- Manejo de técnicas para recolección, clasificación y procesamiento de datos.
- Uso de herramientas especiales para la creación de visualización de datos.
- Uso de estadística aplicada.
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.
- Visual Analyst.
- Power Bi Arquitect.
Plan de Estudios
El plan de estudios está conformado por 12 asignaturas y se extiende por 21 meses. En ese trayecto, los alumnos adquieren métodos estadísticos, herramientas para el análisis de datos y para la protección de los mismos. A su vez, también descubren los métodos para la minería de datos y para la programación.
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. HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS
ASIGNATURA 12. VISUALIZACIÓN DE DATOS EN R CON GGPLOT2
