Plan de Estudios

Universidad de los Andes

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La Maestría en Inteligencia Analítica de Datos (MIAD) de la Universidad de los Andes busca formar expertos que se destaquen por sus habilidades técnicas y conocimientos de vanguardia que les permita traducir una pregunta de negocio en un modelo matemático basado en datos y posteriormente comunicar la solución para apoyar la toma de decisiones.

El programa está pensado para reunir los conocimientos de tres áreas principales: el modelamiento matemático, la gestión organizacional y las tecnologías de información. El líder en analytics estará entre la intersección del científico de datos, el consultor en analytics y el arquitecto de datos, destacándose por su fortaleza en su visión de negocio y habilidades de modelamiento de datos.

Este programa estará dirigido a personas con título profesional interesadas en

  • Liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones.
  • Construir modelos matemáticos descriptivos, predictivos, y prescriptivos para la toma de decisiones.
  • Extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos y cloud computing.
  • Aprender de herramientas tecnológicas como lenguajes computacionales, librerías para analytics, manejo de bases de datos y servidores.
  • Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos con técnicas de visualización y storytelling.

Aunque es recomendable saber programar en algún lenguaje y contar con conocimientos básicos en probabilidad y estadística, a los candidatos se les recomendarán rutas de nivelación para adquirir estos conocimientos y habilidades fundamentales.

Malla curricular

La maestría estará compuesta por 36 créditos correspondientes a 16 cursos organizados en cuatro trayectorias y tendrá una duración de 24 meses. Cada trayectoria tendrá cuatro cursos y durará 16 semanas. En cada ciclo de 8 semanas se tomarán dos cursos en paralelo.

Trayectoria 1 - Fundamentos de Analítica: los estudiantes adquirirán competencia en el lenguaje de la analítica y su implicación en la toma de decisiones, herramientas de programación en Python y R para preparar datos, manejar y analizar modelos y librerías en analítica. Se requieren niveles básicos de conocimiento en estadística y programación para lo se ofrecerá un conjunto de cursos MOOC dirigidos a las personas que deseen nivelar estos conocimientos y habilidades.

Trayectoria 2 - Competencias Básicas de Analítica: los estudiantes adquirirán competencias en diferentes dimensiones de la inteligencia analítica: metodologías para formular y gestionar proyectos de analítica, modelos de machine learning, aprendizaje no supervisado y modelos prescriptivos de optimización.

Trayectoria 3 - Competencias Avanzadas de Analítica: los estudiantes adquirirán competencias para realizar análisis avanzados de datos y comunicar la solución a responsables de la toma de decisiones. Esta trayectoria comprende los temas de visualización y storytelling, modelos avanzados de machine learning, herramientas prescriptivas de simulación, y uso de cloud computing.

Trayectoria 4 - Aplicaciones y Técnicas Avanzadas de Analítica: los estudiantes podrán seleccionar cursos electivos en técnicas sectores de aplicación en los cuales quieran profundizar. Existen electivas de profundización y otras de aplicación. En las electivas de profundización se aprenden técnicas avanzada de analítica descriptiva, predictiva o prescriptiva. En las electivas de aplicación se aplican técnicas de analítica en sectores como finanzas, mercadeo y cadena de suministro, entre otros.

Esta estructura podrá estar sujeta a modificaciones.

Cuando te gradúes, podrás

  • Identificar oportunidades de aplicación de la inteligencia analítica para generar valor dentro de las organizaciones.
  • Aplicar metodologías formales para traducir problemas de negocio en proyectos de analytics.
  • Extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos y cloud computing.
  • Formular y construir modelos matemáticos descriptivos, predictivos, y prescriptivos para la toma de decisiones, como machine learning, deep learning, computer vision, análisis de lenguaje natural (NLP), optimización, análisis de redes sociales, entre otras.
  • Hacer uso de herramientas tecnológicas como lenguajes computacionales, librerías para analytics, manejo de bases de datos y servidores. Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos con técnicas de visualización y storytelling.
    Liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones, utilizando metodologías estructuradas de analytics y de análisis de decisiones, y tecnología computacional para soportar grandes volúmenes de datos.

Aplicación móvil de Coursera

Los estudiantes pueden acceder a los materiales de la maestría por medio de la aplicación móvil. Actualmente la aplicación es utilizada por más del 80 por ciento de los estudiantes de postgrado en Coursera. La aplicación está disponible en iOS y Android.

Con la aplicación móvil, los estudiantes podrán:

  • Descargar el contenido de una semana para acceder sin conexión a Internet
  • Guardar y presentar cuestionarios sin conexión
  • Ver las transcripciones de texto de los videos de los cursos
  • Tomar notas directamente en la aplicación
  • Establecer alertas de recordatorio para el progreso de los cursos

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Antes de presentar su solicitud al programa, recomendamos investigar si este título cumple con sus necesidades académicas y / o profesionales.