Plan de Estudios - Maestría en Ciencia de Datos y Analítica

La Maestría en Ciencia de Datos y Analítica proporciona una robusta base teórica que permite a los estudiantes dominar los fundamentos de la ciencia de datos y la analítica. Mediante una integración de cursos teóricos y prácticos, el programa ofrece una formación avanzada en investigación para proyectos de ciencia de datos y/o analítica, destacando la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, modelos predictivos y prescriptivos. Se implementarán diversas estrategias pedagógicas y se utilizarán recursos didácticos de vanguardia para garantizar una educación actualizada en áreas especializadas como Machine Learning, Programación Avanzada, Minería de Datos, Big Data, Business Intelligence, Inteligencia Artificial y Visualización de Datos. Adicionalmente, se fomentará un enfoque de aprendizaje autónomo, significativo y colaborativo, y la resolución de problemas reales en articulación con el Modelo Pedagógico Unadista (MPU), equipando a los estudiantes para aplicar los conceptos teóricos en situaciones prácticas y desarrollar habilidades analíticas y críticas fundamentales para su éxito profesional en el campo de la ciencia de datos.

Los beneficios para los estudiantes que deciden estudiar esta maestría son diversos.

Algunos de ellos son:

1. Competencias Avanzadas: Los estudiantes adquieren habilidades avanzadas en técnicas de análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos, que son altamente valoradas en el mercado laboral actual. Estas competencias incluyen la aplicación de métodos de aprendizaje automático, análisis predictivo y visualización de datos, preparando a los graduados para roles clave en la toma de decisiones basadas en datos.
2. Resolución de Problemas Reales: El enfoque práctico del programa asegura que los estudiantes no solo aprendan teoría, sino que también apliquen estos conocimientos en situaciones reales y complejas. Esto incluye proyectos que simulan desafíos del mundo real, lo cual es crucial para el desarrollo de habilidades de resolución de problemas y pensamiento crítico.
3. Preparación para el Futuro: Al cursar la maestría, los estudiantes estarán preparados para enfrentar los desafíos futuros en tecnologías emergentes y tendencias en ciencia de datos. La constante actualización del currículo y la inclusión de materias avanzadas como inteligencia artificial y técnicas estadísticas avanzadas aseguran que los estudiantes estén a la vanguardia de la innovación en el campo
4. Enfoque Colaborativo y Autónomo en el Aprendizaje: El programa fomenta un enfoque de aprendizaje autónomo, significativo y colaborativo, permitiendo a los estudiantes trabajar en proyectos conjuntos y aprender de sus pares, al tiempo que desarrollan habilidades de liderazgo y trabajo en equipo. Esta metodología no solo enriquece la experiencia educativa, sino que también prepara a los estudiantes para las dinámicas de trabajo colaborativo que encontrarán en el ámbito profesional.