Presentación del programa
En la actualidad, la ciencia de datos es el motor generador de conocimiento con valor accionable para las empresas basadas en la economía digital, asimismo su papel es cada vez más relevante en las empresas y organizaciones basadas en economía tradicional.
La Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios proporciona una formación integral para que los profesionales lideren el cambio en sus organizaciones en el aprovechamiento inteligente de los datos para la toma de decisiones, lo anterior mediante un programa académico sólido y competitivo, avalado por la experiencia formativa y trayectoria académica de profesionales en ciencia de datos e inteligencia de negocios, en un contexto internacional.
En este sentido los egresados serán profesionales altamente capacitados para generar soluciones innovadoras en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia de negocios, con un conocimiento profundo de las implicaciones que tiene la ciencia de datos en todos los ámbitos y la manera en que aporta al crecimiento de las empresas exitosas, asimismo capaces de difundir el conocimiento sobre la ciencia de datos e inteligencia de negocios en diversos ámbitos tanto empresariales como académicos.
Los profesionales al culminar este programa serán competentes para:
- Planificar y administrar proyectos de ciencia de datos con una visión estratégica.
- Aplicar metodologías y buenas prácticas para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos.
- Identificar tecnologías y herramientas informáticas para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos.
- Organizar y gestionar equipos de trabajo en proyectos de ciencia de datos.
- Apoyar procesos de toma de decisiones en una empresa u organización, a partir del análisis y visualización de datos.
- Desarrollar soluciones (productos y servicios) basados en la explotación y análisis de fuentes de datos.
- Integrar la ciencia de datos a los procesos de negocio de la empresa.
A quién va dirigido
El programa de Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios está destinado a profesionales de diversos campos: empresas, ingenierías, tecnologías de información; interesados en profundizar en temas relacionados con la ciencia de datos y la inteligencia de negocios como elementos estratégicos para la generación de conocimiento y valor accionable para las empresas y organizaciones, que deseen una formación avanzada de tipo técnico y tecnológico en estos ámbitos, con un enfoque aplicado.
Para acceder al programa el aspirante deberá estar en posesión de una titulación universitaria o equivalente.
Titulación
La superación con éxito del Programa, permitirá obtener la titulación de Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios, expedida por la Universidad donde se haya matriculado.
Estructura del programa
La estructura de créditos del programa de Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios se recoge en la siguiente tabla. Hay que reseñar que la duración es meramente orientativa, pues la metodología seguida integra el conocimiento y habilidades a adquirir en cada parte, mediante ejercicios integradores de adquisición de conocimiento e interiorización de prácticas proyectuales:
| Módulos | CRÉDITOSa |
|---|---|
| Módulo 1. Dirección, Planificación, Gestión, Reingeniería | 14 |
| Módulo 2. Gestión del Conocimiento | 10 |
| Módulo 3. Tecnologías y Big Data | 15 |
| Módulo 4. Ciencia de Datos | 15 |
| Módulo 5. Integración de Sistemas y Comercio Electrónico | 15 |
| Módulo 6. Proyecto Final | 21 |
| TOTAL | 90 |
a. La equivalencia en créditos puede variar según la universidad donde se haya inscrito. Un (1) crédito ECTS (European Credit Transfer System) equivale a 10 + 15 horas. Si el alumno cursa el Programa matriculado en una universidad no perteneciente al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), la relación entre créditos - horas, puede variar.
Duración
La Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios tiene 90 créditos.
La duración de la Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios varía entre 12 y 24 meses, en función de la dedicación del estudiante. En este período de tiempo, el alumno tiene que haber superado con éxito todas las actividades evaluadas y aprobado el Proyecto Final.
Objetivos
El programa tiene como objetivo general formar profesionales altamente capacitados para desarrollar y ejecutar proyectos en ciencia de datos e inteligencia de negocios.
Los objetivos específicos se orientan a que los estudiantes sean capaces de:
- Analizar problemas, identificar y definir las tecnologías y los requerimientos para generar una solución de ciencia de datos.
- Diseñar e implementar soluciones en ciencia de datos para toma de decisiones y desarrollo de nuevos productos y servicios basados en la inteligencia de negocios.
- Organizar equipos para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos.
- Aplicar metodologías y buenas prácticas para la gestión y desarrollo de un proyecto de ciencia de datos.
- Planificar y dirigir proyectos con una visión estratégica.
- Adquirir responsabilidad profesional, ética, legal y social.
- Valorar la necesidad y adquirir el compromiso del desarrollo profesional continuado.
Salidas profesionales
En función de los intereses profesionales de los egresados, al concluir satisfactoriamente sus estudios pueden:
- Realizar labores de consultoría en ciencia de datos e inteligencia de negocios.
- Liderar y gestionar proyectos de ciencia de datos e inteligencia de negocios.
- Participar como científico de datos o especialista en inteligencia de negocios en diferentes organizaciones y empresas.
- Emprender en la formación de empresas basadas en la explotación de los datos para generar conocimiento y nuevos productos o servicios.
- Sumarse a la academia ejecutando actividades de investigación y docencia universitaria.
Plan de estudios
El plan de estudios de la Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios se estructura en seis módulos, constituidos por asignaturas. A continuación se presentan las asignaturas por cada uno de los módulos.
- MÓDULO 1: DIRECCIÓN, PLANIFICACIÓN, GESTIÓN, REINGENIERÍA
El primer módulo, presenta los conocimientos generales sobre la dirección, planificación, gestión y reingeniería de proyectos de Tecnologías de Información así como para el liderazgo de equipos de trabajo.
| MÓDULO 1: DIRECCIÓN, PLANIFICACIÓN, GESTIÓN, REINGENIERÍA | ||
|---|---|---|
| # | ASIGNATURAS | HORAS |
| 1 | Reingeniería, estrategía y dirección de sistemas TIC | 40 |
| 2 | Dirección y gestión de proyectos TIC | 60 |
| 3 | Técnicas de dirección de equipos de trabajo | 30 |
| TOTAL | 130 | |
- MÓDULO 2: GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
En el segundo módulo, se profundiza en el tema de la gestión del conocimiento dentro de las organizaciones y como el mismo permite el desarrollo de la inteligencia de negocios como parte de los procesos de negocio y toma de decisiones.
| MÓDULO 2: GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO | ||
|---|---|---|
| # | ASIGNATURAS | HORAS |
| 1 | Business Intelligence y gestión documental | 60 |
| 2 | Gestión del conocimiento y aprendizaje organizacional | 50 |
| TOTAL | 110 | |
- MÓDULO 3: TECNOLOGÍAS Y BIG DATA
El tercer módulo, presenta el estado actual de las tecnologías y técnicas utilizadas en Big Data, asimismo introduce tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial y el Blockchain que son parte de productos y servicios basados en la economía digital.
| MÓDULO 3: TECNOLOGÍAS Y BIG DATA | ||
|---|---|---|
| # | ASIGNATURAS | HORAS |
| 1 | Tecnologías Big Data | 50 |
| 2 | Técnica y práctica de Big Data | 50 |
| 3 | Tecnologías exponenciales | 50 |
| TOTAL | 150 | |
- MÓDULO 4: CIENCIA DE DATOS
El cuarto módulo, desarrolla los temas centrales del programa, en el mismo se profundiza en las técnicas de exploración y análisis de datos, las metodologías especificas para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos y finalmente las técnicas de visualización para contar la historia de los datos que apoyen la toma de decisiones en las organizaciones.
| MÓDULO 4: CIENCIA DE DATOS | ||
|---|---|---|
| # | ASIGNATURAS | HORAS |
| 1 | Exploración y analítica de datos | 50 |
| 2 | Metodología para proyectos de ciencia de datos. | 50 |
| 3 | Visualización de datos para toma de decisiones | 50 |
| TOTAL | 150 | |
- MÓDULO 5: INTEGRACIÓN DE SISTEMAS Y COMERCIO ELECTRÓNICO.
El quinto módulo, profundiza sobre los diferentes sistemas que integrados generan datos de valor para extraer nuevo conocimiento para las organizaciones,
| MÓDULO 5: INTEGRACIÓN DE SISTEMAS Y COMERCIO ELECTRÓNICO. | ||
|---|---|---|
| # | ASIGNATURAS | HORAS |
| 1 | Integración de los sistemas de gestión empresarial | 50 |
| 2 | Marketing digital y e-commerce | 40 |
| 3 | Seguridad electrónica y legislación | 60 |
| TOTAL | 150 | |
- MÓDULO 6: ESTUDIO DE CASOS Y PROYECTO FINAL
El sexto módulo, se enfoca en el proceso de aplicar lo aprendido en las materias del programa a través del desarrollo del estudio y resolución de casos y del Trabajo Final de la Maestría.
| MÓDULO 6: ESTUDIO DE CASOS Y PROYECTO FINAL | ||
|---|---|---|
| # | ASIGNATURAS | HORAS |
| 1 | Estudio y resolución de casos | 150 |
| 2 | Proyecto final | 150 |
| TOTAL | 300 | |
Descripción de las asignaturas
MÓDULO 1: DIRECCIÓN, PLANIFICACIÓN, GESTIÓN, REINGENIERÍA
- REINGENIERÍA, ESTRATEGÍA, Y DIRECCIÓN DE SISTEMAS TIC
Esta asignatura da una visión integral de los sistemas de información y su rol en las organizaciones, presenta los procesos de reingeniería para integrar o mejorar sistemas de información y su impacto en la organización y sus recursos humanos. Entre sus temas principales destacan:
- SISTEMAS DE INFORMACIÓN
- CONFORMACIÓN DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN
- CONTEXTUALIZACIÓN: EL ROL DE LOS SI EN LAS ORGANIZACIONES
- HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS
- MADUREZ TECNOLÓGICA DE LA ORGANIZACIÓN
- MATRIZ DE BENEFICIOS Y COSTES DE CAMBIO
- EVALUACIÓN DE INVERSIONES
- GESTIÓN FUNCIONAL DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
- EFECTO EN LOS RRHH
- REINGENIERÍA: REDISEÑO DE PROYECTOS DE NEGOCIO
- GESTIÓN Y REINGENIERÍA
- REINGENIERÍA APLICADA A LOS RRHH
- DIRECCIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS TIC
La asignatura presenta las bases de un proyecto tecnológico, como gestionarlo, los modelos de madurez y criterios de calidad; lo anterior desde las facetas de ingeniería de software y gestión de proyectos. Entre sus temas destacan:
- TEORÍA DEL PROYECTO TECNOLÓGICO
- GESTIÓN INTEGRADA DE PROYECTOS
- MODELOS DE MADUREZ DE PROYECTOS
- HERRAMIENTAS Y NORMATIVAS DE CALIDAD
- INGENIERÍA DEL SOFTWARE Y GESTIÓN DE PROYECTOS
- EJEMPLOS DE PROYECTO TECNOLÓGICO E-BUSINESS
- HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DE GESTIÓN DE PROYECTOS
- PMBOOK, MODELOS DE DESARROLLO
- METODOLOGÍAS ÁGILES EN LA GESTIÓN DE PROYECTOS
- TÉCNICAS DE DIRECCIÓN DE EQUIPOS DE TRABAJO
Esta asignatura proporciona una visión general de los equipos de trabajo, las habilidades directivas para su gestión, herramientas para la gestión de los equipos y el proceso de toma de decisiones en equipo. Entre sus temas destacan:
- LOS EQUIPOS DE TRABAJO
- HABILIDADES DIRECTIVAS PARA EL TRABAJO EN EQUIPO
- HERRAMIENTAS PARA LA GESTIÓN DE EQUIPOS DE TRABAJO
- LA TOMA DE DECISIONES EN EQUIPO
MÓDULO 2: GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
- BUSINESS INTELLIGENCE Y GESTIÓN DOCUMENTAL
La asignatura desarrolla los principales temas de la inteligencia de negocios (BI) cuales son sus características, su impacto en las organizaciones y costo beneficio, sus componentes: almacenes de información, gestión documental, minería de datos. Entre sus temas destacan:
- BUSINESS INTELLIGENCE Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN
- FACTORES DE CAMBIO: LA INFORMACIÓN, LA EMPRESA Y SU MERCADO
- EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
- IMPACTO DE LOS SISTEMAS BI EN LA ORGANIZACIÓN
- COSTOS Y BENEFICIOS DE IMPLEMENTACIÓN
- ALMACENES DE INFORMACIÓN
- ALINEAMIENTO DE LA TECNOLOGÍA CON LOS OBJETOS DE NEGOCIO
- DATAWAREHOUSE: DEFINICIÓN Y CARACTERÍSTICAS
- HERRAMIENTAS DE VERIFICACIÓN Y TÉCNICAS DE DESCUBRIMIENTO DE INFORMACIÓN
- ACCESO Y RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN TEXTUAL Y GESTIÓN DOCUMENTAL
- MINERÍA DE DATOS Y LAS ORGANIZACIONES
- GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y APRENDIZAJE ORGANIZACIONAL
A través de esta asignatura se busca desarrollar una visión integral de la gestión del conocimiento al interior de una organización: cómo se mide el conocimiento y el capital intelectual, el uso de las TIC y la implantación de sistemas para gestión de conocimiento, y el proceso de aprendizaje organizacional. Entre sus temas destacan:
- DIMENSIÓN ORGANIZACIONAL DEL CONOCIMIENTO
- MEDICIÓN DEL CONOCIMIENTO
- MEDICIÓN DEL CAPITAL INTELECTUAL
- CONTRIBUCIÓN DE LA INFORMACIÓN Y EL CONOCIMIENTO A LA DIRECCIÓN EMPRESARIAL
- UTILIZACIÓN DE LAS TIC EN LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
- IMPLANTACIÓN DE LOS SISTEMAS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
- TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE AUTOMATIZACIÓN EN LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
- APRENDIZAJE ORGANIZACIONAL
- PROCESOS DE MADUREZ
- HACIA NUEVOS PARADIGMAS EN DOCENCIA E INVESTIGACIÓN: E-LEARNING
MÓDULO 3: TECNOLOGÍAS Y BIG DATA
- TECNOLOGÍAS BIG DATA
La asignatura permite obtener conocimientos integrales sobre las tecnologías del Big data, su rol en la ciencia de datos y la inteligencia de negocios (business intelligence), técnicas de procesamiento y analítica de datos que aplican la estadística, machine learning y deep learning; lenguajes de programación y técnicas de graficación de datos. Entre sus temas destacan:
- INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE LOS DATOS
- INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ALGORITMOS ESTADÍSTICOS
- BUSINESS INTELLIGENCE
- FUTURO DEL BIG DATA: DIMENSIONES ÉTICA Y LEGAL
- MACHINE LEARNING
- DEEP LEARNING
- LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN SPARK, PYTHON Y R
- TÉCNICAS GRÁFICAS DE INTERPRETACIÓN DE DATOS
- TÉCNICA Y PRÁCTICA DE BIG DATA
La asignatura profundiza en las técnicas estadísticas y algorítmicas y su aplicación para el procesado y análisis de grandes cantidades de datos, asimismo sobre el almacenamiento y procesamiento masivo de grandes cantidades de datos. Entre sus temas destacan:
- INTRODUCCIÓN
- TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
- TÉCNICAS ALGORÍTMICAS
- ALMACENAMIENTO ESCALABLE
- PROCESADO ESCALABLE
- TECNOLOGÍAS EXPONENCIALES
La asignatura presenta un panorama general sobre tecnologías que potencian el ecosistema basado en la explotación y análisis de datos para generar nuevo conocimiento accionable para las organizaciones. Entre sus temas destacan:
- INTRODUCCIÓN A LAS TECNOLOGÍAS EXPONENCIALES
- LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- REALIDAD EXTENDIDA (XR)
- CIBERSEGURIDAD
- BLOCKCHAIN
MÓDULO 4: CIENCIA DE DATOS
- EXPLORACIÓN Y ANALÍTICA DE DATOS
Esta asignatura presenta los diferentes elementos que conforman el proceso de exploración y análisis de datos dentro de un proyecto de ciencia de datos, aspectos como la exploración preliminar de datos, las técnicas gráficas y estadísticas así como herramientas de software que se utilizan, la minería de datos y sus principales elementos, la analítica para Big data y sus aplicaciones así como modelos y herramientas de software. Entre sus temas destacan:
- EXPLORACIÓN PRELIMINAR DE LOS DATOS (EPD)
- TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS PARA EPD
- MINERÍA DE DATOS
- ANALÍTICA PARA BIG DATA Y SUS APLICACIONES
- METODOLOGÍA PARA PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS
La asignatura presenta las principales metodologías aplicadas en proyectos de ciencia de datos y desarrolla las etapas de un proyecto de esta naturaleza, así como también los roles y habilidades requeridos del equipo del proyecto, finalmente los tipos de entregables esperados en un proyecto de ciencia de datos. Entre sus temas destacan:
- INTRODUCCIÓN A UN PROYECTO DE CIENCIA DE DATOS
- LAS ETAPAS DE UN PROYECTO DE CIENCIA DE DATOS
- ROLES Y HABILIDADES REQUERIDOS PARA UN EQUIPO DE CIENCIA DE DATOS
- METODOLOGÍAS PARA DESARROLLO DE PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS: KDD, CRISP-DM, TEAM DATA SCIENCE PROCESS
- LOS ENTREGABLES (PRODUCTOS) DE UN PROYECTO DE CIENCIA DE DATOS
- VISUALIZACIÓN DE DATOS PARA TOMA DE DECISIONES
Esta asignatura presenta un panorama de la visualización de datos para la toma de decisiones, los procesos de preparación de datos y técnicas de visualización, herramientas de software, aspectos de diseño de reportes y dashboards y comunicación de la información. Entre sus temas destacan:
- INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS Y LA TOMA DE DECISIONES
- PREPARACIÓN DE DATOS Y SELECCIÓN DE TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN
- HERRAMIENTAS DE SOFTWARE PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS
- LA IMPORTANCIA DEL DISEÑO DE REPORTES Y DASHBOARDS
- LA COMUNICACIÓN DEL MENSAJE: EL SABER CONTAR UNA HISTORIA CON LOS DATOS
MÓDULO 5: INTEGRACIÓN DE SISTEMAS Y COMERCIO ELECTRÓNICO
- INTEGRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE GESTIÓN EMPRESARIAL
La asignatura presenta un panorama de la integración de los sistemas informáticos en apoyo a los procesos de gestión y de negocios de las empresas, profundiza en diferentes sistemas informáticos como los ERPs, CRMs, entre otros y que son fuentes de datos para los procesos de analítica de datos e inteligencia de negocios. Entre sus temas destacan:
- VISIÓN ORGANIZACIONAL DE LA INTEGRACIÓN: SUMINISTROS, CLIENTES Y SISTEMAS
- NUEVOS MODELOS DE GESTIÓN DE EMPRESA
- VISIÓN TECNOLÓGICA DE LA INTEGRACIÓN: ASPECTOS CONCEPTUALES DE INTEGRACIÓN E-BUSINESS
- SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN EMPRESARIAL (ERP)
- TECNOLOGÍAS DE GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS
- SISTEMAS DE GESTIÓN DE RELACIONES CON PROVEEDORES (SCM)
- GESTIÓN DE RELACIONES CON CLIENTES (CRM)
- NUEVAS TENDENCIAS EN LA CONTRATACIÓN EMPRESARIAL DE BIENES Y SERVICIOS TECNOLÓGICOS
- MARKETING DIGITAL Y E-COMMERCE
Esta asignatura profundiza en los diferentes componentes del e-commerce, sus modelos de negocio, seguridad, procesos transaccionales, arquitecturas, los aspectos de marketing digital y monetización en redes sociales. El e-commerce es uno de los grandes consumidores de analítica de datos. Entre sus temas destacan:
- ASPECTOS CONCEPTUALES DEL E-COMMERCE. MODELOS DE NEGOCIO EN INTERNET
- PROTOCOLOS DE SEGURIDAD EN COMERCIO ELECTRÓNICO
- ORGANIZACIONES DE CERTIFICACIÓN ELECTRÓNICA
- PROTOCOLOS DE SEGURIDAD Y PASARELAS DE PAGO ELECTRÓNICO
- EL COMERCIO ELECTRÓNICO DE LAS ADMINISTRACIONES
- ASPECTOS DE SEGURIDAD DE E-COMMERCE
- ARQUITECTURAS PARA E-COMMERCE
- GESTIÓN DE COMUNIDADES
- ESTRATEGIAS EN RED
- MARKETING ONLINE
- MÉTRICAS
- MONETIZANDO EL SOCIAL MEDIA
- SEGURIDAD ELECTRÓNICA Y LEGISLACIÓN
Esta asignatura desarrolla las diferentes facetas de la seguridad de la información y privacidad de los datos, aspectos como: auditoría de sistemas, seguridad en negocios electrónicos, cifrado de datos, certificados y estandares de seguridad, protección y privacidad de datos, manejo de riesgos. Entre sus temas destacan:
- SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN Y DESARROLLO ECONÓMICO
- AUDITORÍA DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
- SEGURIDAD, CONFIANZA Y NEGOCIOS ELECTRÓNICO
- MECANISMOS DE CIFRADO Y NEGOCIO ELECTRÓNICO
- EVALUACIÓN Y CERTIFICACIÓN DE SEGURIDAD EN LAS TI
- ESTÁNDARES DE SEGURIDAD
- PROTECCIÓN DE DATOS Y DELITOS INFORMÁTICOS
- PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE LA INFORMACIÓN
- GESTIÓN DE RIESGOS
- USO DE LAS TECNOLOGÍAS Y SU RELACIÓN CON LOS RECURSOS HUMANOS DE LA EMPRESA
MÓDULO 6: ESTUDIO DE CASOS Y PROYECTO FINAL
- ESTUDIO Y RESOLUCIÓN DE CASOS
El Estudio y Resolución de Caso (ERC) es un trabajo de investigación cuyo objetivo es enfrentar al estudiante a la investigación del tema que le interesa desarrollar en su Proyecto Final de Maestría. El tratamiento del tema debe mostrar dominio en relacionar tecnología y negocios dentro del marco de los objetivos del programa de estudios y del Proyecto Final de Maestría. Se espera que el ERC sea el estudio de estado del arte del Proyecto Final de Maestría
- PROYECTO FINAL
El Proyecto Final de Maestría consiste en la elaboración por parte del alumno de un trabajo de investigación en el ámbito de la maestría, que demuestre la integración de los conocimientos y habilidades adquiridas a lo largo del plan de estudios. Entre las posibles líneas de investigación a elegir podemos mencionar:
- INTEGRACIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA EMPRESA. ESTUDIO DE UN CASO
- EVALUACIÓN DE METODOLOGÍA PARA PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS
- DISEÑO E IMPLANTACIÓN DE FLUJOS DE ANALÍTICA DE DATOS COMO PARTE DE PROCESOS DE NEGOCIOS.
- PROPUESTA DE MEJORA ORGANIZACIONAL EN EQUIPOS DE TRABAJO PARA CIENCIA DE DATOS
- EVALUACIÓN DE HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN PARA PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES
Nota: El contenido del programa académico puede estar sometido a ligeras modificaciones, en función de las actualizaciones o de las mejoras efectuadas.
Dirección
Dirección Académica
- Dr. Ernesto Bautista Thompson. Doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional, México. Maestría en Ciencia e Ingeniería de Materiales por la Universidad Nacional Autónoma de México. Licenciatura en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México. Experiencia en proyectos de consultoría en ciencia de datos y desarrollo de software en industria petrolera (PEMEX E&P) y en inteligencia de negocios en empresas del sector comercio, manufactura, alimentos. Trayectoria académica como investigador en el campo del análisis y modelado de series temporales, ciencia de datos y visualización de información. Trayectoria docente en programas de licenciatura y posgrado presenciales y en línea en diferentes universidades de México: Universidad Autónoma del Carmen, UVM, UTEL; actualmente es profesor de tiempo completo en la Universidad Internacional Iberoamericana México. Coordinador Académico del Programa Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios.
Becas formación FUNIBER
La Fundación Universitaria Iberoamericana (FUNIBER) destina periódicamente una partida económica con carácter extraordinario para Becas en Formación FUNIBER.
Para solicitarla, se ha de completar el formulario de solicitud de información que aparece en la web de FUNIBER o comunicarse directamente con la sede de la fundación en su país que le informará si es necesario aportar alguna información adicional.
Una vez se reciba la documentación, el Comité Evaluador examinará la idoneidad de su candidatura para la concesión de una ayuda económica, en forma de Beca en Formación FUNIBER.