Maestría en Inteligencia Analítica de Datos


Título Magíster en Inteligencia Analítica de Datos
Registro calificado Resolución No. 014583 del 06 de agosto de 2020 - Vigencia 7 años
Nivel Posgrado
Duración 8 ciclos (4 semestres)
Número de créditos 36
Modalidad Virtual
Código SNIES 109504

El programa virtual en Inteligencia Analítica de Datos (MIAD) forma profesionales que se destacan por sus habilidades técnicas y de vanguardia en la intersección de tres áreas de conocimiento: modelación matemática, tecnologías de información y gestión de negocio. Los estudiantes aprenden a través de cursos que equilibran teoría y práctica los métodos computacionales para manejo de datos, aplicación de modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos que les permitan convertirse en líderes en Analytics que apoyen la toma de decisiones. Además, los estudiantes desarrollan continuamente sus habilidades blandas en comunicación, trabajo en equipo y gestión de proyectos, necesarias para hacer transformaciones que generen valor en sus organizaciones.

Actualmente, los perfiles relacionados con analytics son los más demandados en el mercado laboral global. Organizaciones alrededor del mundo coinciden con que algunos conocimientos como razonamiento analítico, inteligencia artificial, computación en la nube y gestión de proyectos basados en datos son indispensables para triunfar y diferenciarse en el mercado.

El programa es ofrecido en español y 100% en línea a través de la plataforma de Coursera. Los estudiantes reciben los mismos estándares de calidad que se ofrecen en los programas presenciales y el mismo título de grado de maestría que ofrece la Universidad de los Andes en sus programas presenciales. El formato virtual permite a los estudiantes seguir trabajando tiempo completo y continuar con su carrera profesional. Al ser una maestría en línea, le brinda a los estudiantes la flexibilidad de aprender cuándo y dónde quieran.

Perfil del Aspirante

El programa de Maestría en Inteligencia Analítica de Datos (MIAD) está dirigido a:

  • Profesionales que estén interesados y motivados en la aplicación eficiente de técnicas avanzadas de ingeniería para dar soporte al proceso de toma de decisiones en las organizaciones.
  • Profesionales egresados de programas en áreas cuantitativas (ingeniería, economía y, matemáticas, entre otras).Profesionales de otras disciplinas con experiencia certificada en análisis de datos, manejo de información y/o grandes bases de datos, por más de dos años.
  • Hispanohablantes.
  • Profesionales con conocimientos básicos en estadística y programación.
  • Profesionales motivados para asumir los procesos de enseñanza y aprendizaje a través de medios virtuales.
  • Profesionales con mínimo dos años de experiencia laboral.

El aspirante a la Maestría en Inteligencia Analítica de Datos será un profesional hispanohablante con pregrado en cualquier disciplina (no necesariamente STEM) que tenga conocimientos básicos en estadística y programación y esté interesado en generar impacto mediante la transformación de datos en información relevante para la toma de decisiones. Se recomienda a los aspirantes la realización de cuatro cursos MOOC (Massive Online Open Courses) que permitirán a los profesionales nivelar estos conocimientos y habilidades básicas para la realización del programa, así como prepararse para presentar el examen de admisión. Estos cursos no hacen parte del currículo de la maestría, por lo cual los aspirantes pueden tomarlos en la plataforma de Coursera sin haber sido admitidos al programa.

Links a los cursos MOOC:

https://www.coursera.org/learn/probabilidad
https://www.coursera.org/learn/estadistica-aplicada-fundamentos
https://www.coursera.org/learn/programacion-python
https://www.coursera.org/learn/analytics-analisis-datos

Objetivos

Este programa forma expertos que se destacan por sus habilidades técnicas y de vanguardia en manejo de datos, modelamiento y entendimiento de los problemas de negocio, desde la fundamentación, planeación y sustentación del proceso de toma de decisiones en las organizaciones, a través del uso de técnicas avanzadas de ingeniería y el manejo eficiente de la información. Además de las fuertes habilidades técnicas, nuestros egresados son líderes que cuentan con las habilidades en comunicación, trabajo en equipo y gestión de proyectos, necesarias para hacer de la analítica de datos un motor de transformaciones organizacionales que generen valor agregado en las organizaciones.

El egresado será un líder en Analytics que se caracterizará por:

A. Identificar oportunidades de aplicación de inteligencia analítica para generar valor dentro de las organizaciones.
B. Aplicar metodologías para traducir problemas de negocio en proyectos de analytics.
C. Extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos.
D. Formular y programar modelos matemáticos descriptivos, predictivos y prescriptivos para la toma de decisiones.
E. Aplicar herramientas avanzadas de analytics y otras que surjan con los cambios en las tecnologías de información.
F. Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos con técnicas de visualización.
G. Liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones.

¿Qué estará en capacidad de hacer el egresado?  

Los egresados del programa tienen un conjunto robusto de cualificaciones técnicas, dentro de las que se encuentran:

I. Habilidades en Análisis de Datos: 
• Desarrollar y utilizar herramientas para manejo de fuentes de información estructuradas y no estructuradas para brindar soporte a la toma de decisiones.
• Construcción y validación de modelos para toma de decisiones con base en el análisis de datos
• Aplicar y desarrollar algoritmos de aprendizaje de máquina sobre los datos 
• Desarrollar visualización de datos 
• Utilizar efectivamente herramientas para explicar y predecir comportamientos de sectores productivos
• Conocer y expresar limitaciones de herramientas y metodologías

II. Habilidades en gestión de negocios basada en datos
• Analizar, diagnosticar y expresar la situación de una organización para encontrar oportunidades de mejora y descubrir sus capacidades diferenciadoras.
• Entendimiento del funcionamiento la industria de los datos: gestiona la administración de datos e información de las organizaciones.  
• Capacidad de realizar análisis sobre el dimensionamiento económico de un proyecto de analytics 
• Formulación y construcción de modelos analíticos para la toma de decisiones 
• Conocimiento de administración de proyectos: expresa y comunica resultados y conclusiones de un proyecto en el contexto organizacional y externo aplicando buenas prácticas de visualización y habilidades de consultoría.
• Utiliza las herramientas y metodologías adecuadas para dar soporte a los procesos de planeación, ejecución y administración de proyectos

III. Habilidades de Comunicación
• Habilidad para construir presentaciones concretas, atractivas e influyentes enfocadas en entendimiento del problema desde la perspectiva del negocio
• Capacidad para comunicar la información de forma efectiva 
• Liderar y trabajar en equipos interdisciplinarios para culminar proyectos de forma efectiva.

Plan de Estudios

El programa de Maestría en Inteligencia Analítica de Datos es una maestría de profundización compuesta por 36 créditos que están distribuidos a lo largo de 4 trayectorias durante 24 meses. Cada trayectoria tiene una duración de 16 semanas y está compuesta por dos ciclos de 8 semanas. En cada ciclo el estudiante tomará 2 cursos en paralelo. Las trayectorias son las siguientes:

  • 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)

En el programa se desarrollará un proyecto. Durante el proyecto el equipo docente brindará al estudiante acompañamiento para la aplicación de las técnicas en un contexto real, metodologías para liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones, herramientas para la extracción de datos, modelación, análisis y comunicación de resultados, y herramientas colaborativas de trabajo en equipo.

Cada crédito académico corresponde a 3 horas de dedicación semanal de aprendizaje activo. Esta dedicación por parte del estudiante se distribuirá en sesiones y actividades de aprendizaje activo e interactivo, sincrónicas y asincrónicas.

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

  • 30 créditos obligatorios
  • 6 créditos electivos
  • Créditos por trayectoria o MasterTrack: 8, 9 o 10 créditos, dependiendo de la trayectoria.

El procedimiento para optar por el grado se compone de tres pasos principales: (1) revisar el cumplimiento de los requisitos, (2) diligenciar el formulario de graduandos y (3) pagar los derechos de grado.

En primer lugar, según el Reglamento General para Estudiantes de Maestría de la Universidad, todos los estudiantes tienen como requisito de grado haber cumplido con el número de créditos aprobados y correspondientes al programa, además de tener el visto bueno de la tesis o proyecto de grado por parte del jurado y director. A diferencia de otros programas, MIAD no exige el dominio del inglés para optar por el grado

Una vez aprobados los requisitos, los estudiantes diligenciarán el formulario de graduandos por su cuenta antes de la fecha límite publicada por admisiones y registro. Es responsabilidad del estudiante verificar que los datos sean correctos para su impresión en el diploma (nombre y cédula).

Finalmente, se debe realizar el pago de los derechos de grado, el cual se debe realizar a través del Sistema de Pagos Electrónicos de la Universidad; permitiendo su pago en dólares tranzados a la tasa del día. Es clave tener presentes los plazos y efectivo cumplimiento de todos los procesos para una correcta aplicación a grado.

Plan de Estudios

El programa ha sido diseñado en cuatro trayectorias de desarrollo de un profesional en Analítica de Datos, los cuales se presentan y describen a continuación:

  1. Fundamentos de Analítica: el objetivo de esta trayectoria es brindar a los estudiantes herramientas para comprender el alcance estratégico de la analítica para la toma de decisiones, herramientas de programación en Python y R para preparar datos, manejar y analizar modelos y librerías de analítica y conocimientos en estadística para formular modelos de analítica.
  2. Competencias Básicas de Analítica: en esta trayectoria se busca que los estudiantes adquieran las competencias básicas en diferentes niveles de inteligencia analítica: identificación de oportunidades para aplicar analítica en una organización, metodologías para formular y gestionar proyectos de analítica, modelamiento predictivo supervisado utilizando machine learning, modelamiento de aprendizaje no supervisado y modelamiento prescriptivo de optimización.
  3. Competencias Avanzadas de Analítica: el objetivo de esta trayectoria es que el estudiante obtenga conocimientos y desarrolle competencias de analítica en un nivel avanzado: técnicas de visualización de datos y comunicación de resultados, modelamiento predictivo avanzado, técnicas y tecnologías de computación a gran escala y modelamiento de simulaciones prescriptivas.
  4. Aplicaciones y Técnicas Avanzadas de Analítica: el objetivo de esta trayectoria es que los estudiantes cuenten con una oferta de cursos electivos en técnicas de analítica avanzadas, o en áreas de aplicación. La oferta flexible de esta trayectoria busca que los estudiantes tengan la oportunidad de profundizar según su interés. Esto permite que cada estudiante pueda cubrir las necesidades o motivaciones que tenga para cursar el programa de maestría. Esto último significa que un estudiante con una necesidad particular al ser miembro de una organización tiene la opción de orientar su última trayectoria a una serie de temáticas específicas que reflejen potenciales aplicaciones o técnicas que el egresado dará a su organización para generar mayor valor para la misma. La bolsa inicial de cursos de la oferta de electivas es la siguiente:
  • Deep Learning (2 créditos)
  • Pronósticos (2 créditos)
  • Reconocimiento de imágenes (2 créditos)
  • Redes Sociales (2 créditos)
  • Financial Analytics (2 créditos)
  • Marketing Analytics (2 créditos)

Esta oferta de cursos electivos y los cursos de proyecto permiten adaptar el programa a las necesidades de las organizaciones y de los estudiantes o bien cataliza el ejercicio de profundización que un estudiante quiera desarrollar en el tema de analítica de datos. Por otra parte, esta trayectoria conlleva la culminación del proyecto que involucra los conocimientos adquiridos en la maestría en el proceso de identificar un problema en una organización, proponer y liderar una solución.

Programa Modelo

A lo largo de las cuatro trayectorias se busca formar egresados en la intersección de 3 pilares: modelación matemática, tecnologías de Información para el manejo de datos y Entendimiento del negocio (gestión). Adicional a la formación como expertos en analítica de datos, la flexibilidad del currículo en el último semestre permitirá que los estudiantes se perfilen como Científicos de Datos, Consultores en Analítica y Líderes en Analítica. Acorde a lo anterior, la maestría cuenta con el siguiente modelo de plan de estudios:

 

Prerequisitos:

  • Modelos de Análisis estadístico es prerrequisito para Introducción al Machine Learning.
  • Introducción al Machine Learning es prerrequisito para:
  • Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Aprendizaje no Supervisado
  • Gerencia de Proyectos de Analytics es prerrequisito para Proyecto 2.

La bolsa inicial de cursos de la oferta de electivas para los estudiantes del programa de Inteligencia Analítica de Datos es la siguiente:

  • Deep Learning (2 créditos)
  • Pronósticos (2 créditos)
  • Reconocimiento de imágenes (2 créditos)
  • Redes Sociales (2 créditos)
  • Financial Analytics (2 créditos)
  • Marketing Analytics (2 créditos)

Esta oferta de cursos electivos y los cursos de proyecto permiten adaptar el programa a las necesidades de las organizaciones y de los estudiantes o bien cataliza el ejercicio de profundización que un estudiante quiera desarrollar en el tema de analítica de datos. Por otra parte, esta trayectoria conlleva la culminación del proyecto que involucra los conocimientos adquiridos en la maestría en el proceso de identificar un problema en una organización, proponer y liderar una solución.

Trayectoria 1 – Ciclo 1

 
MIID 4101Decision Analysis

2

MIID 4102Laboratorio Computacional de Analytics

2

Total Credit Hours:4

Trayectoria 1 – Ciclo 2

 
MIID 4103Modelado de Datos y ETL

2

MIID 4104Modelos de Análisis Estadístico

2

Total Credit Hours:4

Trayectoria 2 – Ciclo 1

 

 

MIID 4201Visualización y Storytelling

2

MIID 4202Introducción al Machine Learning

3

Total Credit Hours:5

Trayectoria 2 – Ciclo 2

 

 

MIID 4203Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural

3

MIID 4204Optimización

2

Total Credit Hours:5

Trayectoria 3 – Ciclo 1

 

 

MIID 4301Dinámica de sistemas o Simulación

2

MIID 4302Aprendizaje no supervisado

3

Total Credit Hours:5

Trayectoria 3 – Ciclo 2

 

 

MIID 4303Despliegue de soluciones analíticas

2

MIID 4304Gerencia de Proyectos de Analytics – Proyectos 1

2

Total Credit Hours:4

Trayectoria 4 – Ciclo 1

 

 

MIID 4XXXElectiva

2

MIID 4XXXElectiva

2

Total Credit Hours:4

Trayectoria 4 – Ciclo 2

 

 

MIID 4401Proyecto 2

2

MIID 4XXXElectiva

2

Total Credit Hours:4

Perfil del Egresado

El egresado de la Maestría en Inteligencia Analítica de Datos será un líder en Analytics capaz de:

 

  1. Identificar oportunidades de aplicación de inteligencia analítica para generar valor en las organizaciones.
  2. Aplicar metodologías para traducir problemas de negocio en proyectos de analítica.
  3. Extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos y despliegue de soluciones analíticas.
  4. Formular y programar modelos matemáticos descriptivos, predictivos, y prescriptivos para la toma de decisiones.
  5. Utilizar herramientas intermedias y avanzadas de analítica como deep learning, visual computing, redes sociales y optimización.
  6. Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos con técnicas de visualización y storytelling.
  7. Liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones

Datos de Contacto

Departamento de Ingeniería Industrial

Teléfonos: [571] 339 4949 exts: 2897, 1724

Correo electrónico: miad@uniandes.edu.co

Página web: https://industrial.uniandes.edu.co/