Maestría en Ciencia de Datos para Negocios

  • Ecuador, Virtual.

Detalle del programa

    Modalidad Virtual

    Duración1 Año 6 Meses

    PrecioA Consultar

    Titulo OtorgadoMaestría en Ciencia de Datos para Negocios

Validez Académica

Título oficial
Este plan de estudio se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional, con fecha 11 de marzo de 2019 y No. de Acuerdo 20191770, modalidad No escolarizada*, emitido por la
Dirección de Instituciones Particulares de Educación Superior, Dirección General de Educación Superior Universitaria, de la Secretaría de Educación Pública, máxima autoridad educativa de México.
*Modalidad de estudio brindada a través de una plataforma educativa tecnológica.

Equivalencia en Estados Unidos
El egresado titulado de la maestría en Ciencia de Datos para Negocios de la Universidad Tecnológica Latinoamericana en Línea puede obtener una equivalencia académica en
Estados Unidos como “Master of Science in Business Analytics earned through distance education” por parte de una agencia adscrita a la NACES o AICE.

Con esta maestría en la Experiencia Core puedes sumar el certificado* de Otorgado por Project Management & Other Tools for Career Development

*También, puedes consultar por más opciones de certificados.

La Maestría en Ciencia de Datos para Negocios está dirigida a ti, que posees estudios de licenciatura en el área de Ciencias Sociales y Administrativas, en Ingeniería, Tecnología o áreas afín, y que además tienes interés en las tendencias mundiales en el ámbito empresarial y económico.

Esta maestría en línea, te permitirá especializarte y desarrollar habilidades con las que podrás:

  • Interpretar grandes volúmenes de información en beneficio de la productividad y rentabilidad de las organizaciones.
  • Liderar la generación de valor a partir de grandes volúmenes de información.
  • Gestionar cambios para transformar los datos en información valiosa, relevante, oportuna y escalable.
  • Aplicar la metodología científica y tecnológica en el análisis de datos.
  • Extraer conocimiento a partir de sets de negocio.
  • Codificar efectivamente los aprendizajes relevantes producto de sus análisis.

¿Por qué estudiar en UTEL?

Porque somos la universidad que combina la experiencia en la educación, con el avance tecnológico. Nuestro modelo educativo 100% en línea se concentra en atender tus necesidades, fomentando tu autonomía y desarrollando conocimientos relevantes con aplicación inmediata a la vida laboral.

Nuestra misión es ofrecerte educación de alta calidad que se adapte a tu estilo de vida; a la que puedas acceder desde cualquier lugar y en el horario que más te convenga, cumpliendo los requerimientos propios del aula virtual.

Queremos ser parte del logro de los objetivos que te permitan potenciar tu calidad de vida, sea cual sea el momento profesional en el que te encuentres, por ello nuestra oferta académica contempla programas de Doctorado, Maestría y Licenciatura.

Interpretación de big data

Ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades y a alcanzar mayores ganancias, movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes y clientes más felices.

Codificación de información

Demuestra tu talento para dominar datos codificados listos para ser introducidos y procesados por softwares analíticos, describiéndolos, asociándolos y clasificándolos para encontrar regularidades, características y patrones.

Gestión de bases de datos

Vuélvete un as organizando y administrando eficazmente grandes volúmenes de datos, tanto estructurados, como no estructurados, y desarrolla sistemas y herramientas de software para la gestión de estos, con el objetivo de lograr operaciones más eficientes en cualquier organización.

Solución de problemas

Interpreta datos estadísticos para la solución de problemas definiendo prioridades en cuanto a la adquisición y desarrollo de sistemas de datos y seleccionando herramientas matemáticas y computacionales para la recolección, extracción, almacenamiento y manejo de big data.

Asignaturas

  • Fundamentos de estadística
  • Investigación de operaciones
  • Ética y gestión de la información
  • Metodología de la ciencia de datos
  • Introducción a la modelación y series de tiempo
  • Liderazgo tecnológico
  • Desarrollo de competencias analíticas en la empresa
  • Programación y algoritmos
  • Métodos predictivos
  • Visualización de datos
  • Big data empresarial
  • Introducción a bases de datos
  • Métodos de detección de patrones
  • Toma de decisiones basada en datos
  • Productos de datos
  • Seminario de investigación en ciencia de datos

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