Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

El programa tiene 36 créditos distribuidos a lo largo de 4 Semestres, con una duración total de 24 meses. Cada Semestre se compone de dos ciclos de 8 semanas. Durante cada ciclo los estudiantes tomarán dos cursos simultáneamente. El cuarto Semestre es flexible y permite que los estudiantes elijan su área de profundización: Científicos de Datos, Consultores en Analytics o Líderes en Analytics.

Malla curricular

Los 36 créditos de la maestría se distribuyen de la siguiente manera:

• 30 créditos obligatorios
• 6 créditos electivos
• Créditos por semestre o MasterTrack:
  • Fundamentos de analítica: 8 créditos
  • Competencias básicas de analítica: 10 créditos
  • Competencias avanzadas de analítica: 9 créditos
  • Aplicaciones y técnicas avanzadas de analítica: 9 créditos

Semestre 1 - Fundamentos de Analítica: En este semestre se brindan herramientas para comprender el alcance estratégico de la analítica para la toma de decisiones.

Ciclo 1:

• Decision analysis
• Laboratorio computacional de analytics

Ciclo 2:

• Modelado de datos y ETL
• Modelos de análisis estadístico

Semestre 2 - Competencias Básicas de Analítica: Identificación de oportunidades para aplicar analítica en una organización, técnicas de visualización de datos y comunicación de resultados, modelamiento predictivo supervisado utilizando machine learning, procesamiento del lenguaje natural y modelamiento prescriptivo de optimización.

Ciclo 1:

• Visualización y storytelling.
• Introducción al Machine Learning.

Ciclo 2:

• Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural.
• Optimización.

Disponible a través de el MasterTrack en Analítica de Datos.

Semestre 3 - Competencias Avanzadas de Analítica: Modelamiento de aprendizaje no supervisado, técnicas y tecnologías de computación a gran escala, modelamiento de simulaciones prescriptivas y metodologías para formular y gestionar proyectos de analítica.

Ciclo 1:

• Elegir entre: Dinámica de sistemas o Simulación.
• Aprendizaje no supervisado.

Ciclo 2:

• Despliegue de soluciones analíticas.
• Gerencia de proyectos de Analytics - Proyecto 1.

Semestre 4 - Aplicaciones y Técnicas Avanzadas de Analítica: El objetivo de este semestre es brindar flexibilidad y oportunidad de profundizar según el interés del estudiante. Adicionalmente, en este Semestre se desarrollará un proyecto integrador. El objetivo de este proyecto es brindar al estudiante acompañamiento para la aplicación de las técnicas en un contexto real, técnicas para liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones, seguimiento en extracción de datos, modelación, análisis y comunicación de resultados, así como herramientas de trabajo en equipo.

Ciclo 1:

• Electiva 1.
• Electiva 2.

Ciclo 2:

• Electiva 3.
• Proyecto 2.

Los estudiantes podrán cursar cualquiera de los siguientes cursos como electiva para profundizar según su nivel de interés:

• Deep Learning.
• Pronósticos.
• Analytics en Redes Sociales.
• Financial Analytics.
• Marketing Analytics.

Esta estructura podrá estar sujeta a modificaciones.

Duración del programa:

24 meses
El programa está compuesto por 4 semestres académicos. En cada semestre se realizan 2 ciclos de 2 meses cada uno. En cada ciclo se inscriben 2 cursos de manera simultánea.

Todas las materias se dictan de forma anual, siempre en el mismo periodo.

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.
• Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos con técnicas de visualización.
• 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.

Cursos abiertos, Certificado MasterTrack y Cursos Individuales:

Cursos abiertos

La Universidad de los Andes ofrecerá cursos abiertos para las personas que deseen iniciar su camino hacia la maestría:

• Fundamentos de probabilidad y aplicaciones - Adquiere una formación sólida en los conceptos más importantes de probabilidad y sus aplicaciones. Lograrás una adecuada comprensión y utilización de los modelos de naturaleza probabilística en la solución de problemas de la vida real que comportan riesgo e incertidumbre.
• Fundamentos de estadística aplicada - Adquiere una formación sólida en los conceptos más importantes de estadística y sus aplicaciones. En este curso haremos especial énfasis en que logres una adecuada comprensión del análisis descriptivo de datos estadísticos, así como de los métodos básicos para la estimación de parámetros poblacionales, finalizando con el entendimiento de los modelos de Regresión Lineal Simple y Múltiple, y las oportunidades de aplicación de dichos modelos.
• Programación en Python - Un curso altamente interactivo que constantemente te retará a responder preguntas, verificar tu comprensión, ejercitarte en escritura de código de programación, resolver casos de diferente complejidad y múltiples oportunidades para pasar de la teoría a la práctica.

También podrás empezar tu camino hacia la maestría tomando los cursos que integran el primer y cuarto semestre de la Maestría, y los cuales se ofrecerán mediante modalidad de extensión a través de Educación Continua. Podrás inscribirte a cada uno de los cursos de forma independiente, sin haber sido admitido al programa.

Adicionalmente, puedes inscribirte al segundo y tercer semestre que se ofrecerán como programas de extensión, llamados MasterTrack en Coursera. Para más información escríbenos a miad@uniandes.edu.co. Si decides presentarte a la maestría y eres admitido, podrás homologar, siempre y cuando tu promedio sea de 3.5 sobre 5.0, hasta un máximo de 16 créditos aprobados a través de extensión.

Nota: Los cursos de extensión son materias de pregrado y posgrado abiertas al público en general que desea aprender o actualizarse en algún tema específico ofrecido en el portafolio de materias de la Universidad. Estas materias tendrán créditos, notas y podrán ser homologables si el estudiante es admitido a la Universidad, la participación en estos cursos no garantiza el ingreso a programas regulares de la Universidad.

Certificado Mastertrack

También podrás empezar tu camino hacia la maestría, sin haber sido admitido al programa, tomando los cursos que integran algunas de las trayectorias del programa. Estas trayectorias se ofrecen como MasterTrack mediante modalidad de extensión. Puedes encontrar información detallada en la página de Educación Continua. Para más información, escríbenos a través del siguiente formulario: https://uniandesheda.force.com/Admisiones/s/proceso-miad.

La modalidad de extensión tiene la posibilidad de que si decides presentarte a la maestría y eres admitido, podrás homologar los créditos vistos hasta un máximo de 16 créditos aprobados.

Nota: Los cursos de extensión son materias de pregrado y posgrado abiertas al público en general que desea aprender o actualizarse en algún tema específico ofrecido en el portafolio de materias de la Universidad. Estas materias tendrán créditos, notas y podrán ser homologables si el estudiante es admitido a la Universidad, la participación en estos cursos no garantiza el ingreso a programas regulares de la Universidad.

Cursos individuales de maestría

• Machine Learning y procesamiento del lenguaje natural

Este curso presenta una introducción a conceptos y técnicas fundamentales de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (NLP) con un enfoque en problemas reales para su implementación en contextos organizacionales.

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• Optimización para la Toma de Decisiones

El curso comienza estableciendo la relación que tiene la optimización con la analítica de datos y modelos prescriptivos. Durante el curso, el estudiante desarrolla habilidades para identificar situaciones problemáticas en organizaciones susceptibles de ser mejoradas a través del uso de modelos de optimización.

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