Maestría en Ciencia de Datos

Hoy en día se reconoce y reitera la importancia que dentro de las Organizaciones reviste el apropiado Desarrollo y la efectiva Gerencia de los Proyectos. Es por esto que, en la actualidad, las organizaciones requieren de profesionales, que conozcan, apliquen y manejen exitosamente los principios, prácticas, modelos, procesos y herramientas universalmente aceptadas para el desarrollo y gerencia de sus proyectos.

Con el estudio de esta asignatura se busca desarrollar las competencias necesarias para comprender la realidad social, económica y política del país en los estudiantes de maestría. El objetivo del curso es analizar y comprender los aspectos sociales del fenómeno científico-tecnológico, para identificar los problemas derivados de la falta de generación, apropiación y aplicación del conocimiento. El enfoque de la asignatura es interdisciplinar; en su estudio confluyen las ciencias sociales, económicas y la investigación.

La probabilidad es el lenguaje natural en el cual se presentan y se pueden abarcar distintos problemas para el análisis de datos provenientes de las nuevas tecnologías, de ahí la importancia de saber manejar las nociones básicas teóricas entorno a esta área. Durante el curso se desarrollarán competencias en conceptos teóricos y del lenguaje propio de la probabilidad para poder aplicarla estructuradamente a problemas cotidianos.

Curso en el que se profundiza en los conceptos teóricos básicos y en el lenguaje propio de los Modelos Estadísticos para poder aplicarlos estructuradamente a problemas de cualquier ámbito, de tal manera se permitirá un reconocimiento de las aplicaciones estadísticas fundamentales.

Curso en el que se implementan lenguajes de programación que permiten desarrollar con éxito proyectos de análisis de datos en cualquiera de sus etapas.

El curso apunta a desarrollar habilidades en “Machine Learning”, usando métodos como teoría de aprendizaje computacional e inteligencia artificial para extraer relaciones previamente desconocidas de grandes bases de datos. De manera que al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de sintetizar redes neuronales y métodos basados en árboles para extraer relaciones de bases de datos previamente desconocidas, evaluar el método apropiado de Machine Learning basado en el tipo de datos y problema a desarrolla y analizar de manera crítica la efectividad de los diferentes métodos de Machine Learning.

Con la masificación de las tecnologías móviles, bases de datos, redes sociales e internet, se hace cada vez más complicado administrar y estudiar la información. Big Data nace como una nueva estrategia tecnológica de análisis y visualización de grandes volúmenes de información.
Durante el curso se darán a conocer los conceptos básicos de Big Data y su situación en el contexto colombiano. También se aprenderán a aplicar los conceptos básicos de Big Data en proyectos de tecnología como soluciones a situaciones reales.

Ahora más que nunca los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las organizaciones, por lo tanto, la transformación de los datos en información realmente valiosa para la organización, su entendimiento, administración y uso adecuado se convierten hoy en uno de los principales retos de las instituciones. En esta asignatura identificaremos los componentes base de la gestión de datos partiendo de la Estrategia de Datos hasta llegar a la administración certera de los mismos.

En el entorno empresarial actual existe la necesidad de conocer y entender las decisiones organizacionales y su respectivo impacto en cada área de la empresa. Para lograrlo se hace necesario incluir en la organización una estrategia de análisis de los datos global en la que toda la organización esté alineada en la importancia de los datos, para alcanzar realmente un impacto en los resultados de la organización. En el curso se desarrollarán competencias para tomar decisiones efectivas y diferenciadoras, en los niveles estratégicos y tácticos, basadas en la comprensión de modelos, de algoritmos y de la estructura organizacional. Lo anterior para aplicar y desarrollar estrategias bajo consideraciones conceptuales y técnicas que integren métodos propios de la Ciencia de Datos.

En este programa se deben cursar un total de 9 créditos en electivas.

Para más información, consultar en la pestaña "Detalle de electivas".

La asignatura enseña los fundamentos teóricos, metodológicos y estructurales de las estrategias de investigación. El objetivo es desarrollar capacidades en los estudiantes, para la resolución de problemas de investigación disciplinar, mediante el diseño de proyectos, en el marco de la apropiación y generación de conocimiento.

El trabajo de grado se desarrolla de manera gradual y por etapas. Inicia con el Seminario de metodologías de investigación, que se desarrolla en las primeras ocho (8) semanas del primer semestre. Continúa la formulación de la propuesta del Proyecto de Grado, con la asesoría del director del proyecto, durante las segundas ocho (8) semanas del mismo semestre. Al finalizar el primer semestre se presenta la propuesta de proyecto de grado para evaluación por pares. Los créditos de seminario de metodología de la investigación y propuesta de trabajo de grado, no tienen nota numérica, y su evaluación es de aprobado o no aprobado, por el profesor de la asignatura, y el comité de la maestría, respectivamente.

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Con el estudio de esta asignatura se busca desarrollar las competencias necesarias para comprender la realidad social, económica y política del país en los estudiantes de maestría. El objetivo del curso es analizar y comprender los aspectos sociales del fenómeno científico-tecnológico, para identificar los problemas derivados de la falta de generación, apropiación y aplicación del conocimiento. El enfoque de la asignatura es interdisciplinar; en su estudio confluyen las ciencias sociales, económicas y la investigación.

Hoy en día se reconoce y reitera la importancia que dentro de las Organizaciones reviste el apropiado Desarrollo y la efectiva Gerencia de los Proyectos. Es por esto que, en la actualidad, las organizaciones requieren de profesionales, que conozcan, apliquen y manejen exitosamente los principios, prácticas, modelos, procesos y herramientas universalmente aceptadas para el desarrollo y gerencia de sus proyectos.

La probabilidad es el lenguaje natural en el cual se presentan y se pueden abarcar distintos problemas para el análisis de datos provenientes de las nuevas tecnologías, de ahí la importancia de saber manejar las nociones básicas teóricas entorno a esta área. Durante el curso se desarrollarán competencias en conceptos teóricos y del lenguaje propio de la probabilidad para poder aplicarla estructuradamente a problemas cotidianos.

Curso en el que se profundiza en los conceptos teóricos básicos y en el lenguaje propio de los Modelos Estadísticos para poder aplicarlos estructuradamente a problemas de cualquier ámbito, de tal manera se permitirá un reconocimiento de las aplicaciones estadísticas fundamentales.

Curso en el que se implementan lenguajes de programación que permiten desarrollar con éxito proyectos de análisis de datos en cualquiera de sus etapas.

El curso apunta a desarrollar habilidades en “Machine Learning”, usando métodos como teoría de aprendizaje computacional e inteligencia artificial para extraer relaciones previamente desconocidas de grandes bases de datos. De manera que al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de sintetizar redes neuronales y métodos basados en árboles para extraer relaciones de bases de datos previamente desconocidas, evaluar el método apropiado de Machine Learning basado en el tipo de datos y problema a desarrolla y analizar de manera crítica la efectividad de los diferentes métodos de Machine Learning.

Con la masificación de las tecnologías móviles, bases de datos, redes sociales e internet, se hace cada vez más complicado administrar y estudiar la información. Big Data nace como una nueva estrategia tecnológica de análisis y visualización de grandes volúmenes de información.
Durante el curso se darán a conocer los conceptos básicos de Big Data y su situación en el contexto colombiano. También se aprenderán a aplicar los conceptos básicos de Big Data en proyectos de tecnología como soluciones a situaciones reales.

Ahora más que nunca los datos se han convertido en uno de los activos más valiosos para las organizaciones, por lo tanto, la transformación de los datos en información realmente valiosa para la organización, su entendimiento, administración y uso adecuado se convierten hoy en uno de los principales retos de las instituciones. En esta asignatura identificaremos los componentes base de la gestión de datos partiendo de la Estrategia de Datos hasta llegar a la administración certera de los mismos.

En el entorno empresarial actual existe la necesidad de conocer y entender las decisiones organizacionales y su respectivo impacto en cada área de la empresa. Para lograrlo se hace necesario incluir en la organización una estrategia de análisis de los datos global en la que toda la organización esté alineada en la importancia de los datos, para alcanzar realmente un impacto en los resultados de la organización. En el curso se desarrollarán competencias para tomar decisiones efectivas y diferenciadoras, en los niveles estratégicos y tácticos, basadas en la comprensión de modelos, de algoritmos y de la estructura organizacional. Lo anterior para aplicar y desarrollar estrategias bajo consideraciones conceptuales y técnicas que integren métodos propios de la Ciencia de Datos.

En este programa se deben cursar un total de 7 créditos en electivas.

Para más información, consultar en la pestaña "Detalle de electivas".

La asignatura enseña los fundamentos teóricos, metodológicos y estructurales de las estrategias de investigación. El objetivo es desarrollar capacidades en los estudiantes, para la resolución de problemas de investigación disciplinar, mediante el diseño de proyectos, en el marco de la apropiación y generación de conocimiento.

El trabajo de grado se desarrolla de manera gradual y por etapas. Inicia con el Seminario de metodologías de investigación, que se desarrolla en las primeras ocho (8) semanas del primer semestre. Continúa la formulación de la propuesta del Proyecto de Grado, con la asesoría del director del proyecto, durante las segundas ocho (8) semanas del mismo semestre. Al finalizar el primer semestre se presenta la propuesta de proyecto de grado para evaluación por pares. Los créditos de seminario de metodología de la investigación y propuesta de trabajo de grado, no tienen nota numérica, y su evaluación es de aprobado o no aprobado, por el profesor de la asignatura, y el comité de la maestría, respectivamente.

Desarrollo y Evaluación - Investigación

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