Maestría en línea en Ciencia de Datos para Negocios

Maestría en línea en Ciencia de Datos para Negocios
Maestría en línea en

Ciencia de Datos
para Negocios

Con contenido de:

Universidad Autónoma de Barcelona

University of Oxford

Universitat Oberta de Catalunya

Con tecnología de:

Indra

 

*Este plan de estudio se encuentra incorporado al Sistema Educativo Nacional, con fecha 18 de agosto de 2016 y No. de Acuerdo 2052A0000/197/2016, emitido por la Subsecretaría de Educación Media Superior y Superior de la Secretaría de Educación del Gobierno del Estado de México.

La Maestría en Ciencia de Datos para Negocios busca formar profesionales que cuenten con conocimientos y habilidades en la modelación, interpretación e incorporación de datos en la toma de decisiones, evaluando y tomando en cuenta grandes volúmenes de información en un contexto de negocios esto mediante métodos cuantitativos que ayuden al análisis de información.

Perfil de ingreso

El egresado de la Maestría en Ciencia de Datos para Negocios estará preparado para liderar la generación de valor a partir de grandes volúmenes de información mediante técnicas cuantitativas y gestionar los cambios necesarios para transformar los datos en información valiosa, relevante, oportuna y escalable.

Adquisición de conocimientos

  • Métodos cuantitativos de negocio.
  • Manejo de grandes volúmenes de información.
  • Estadística y Probabilidad.
  • Álgebra lineal.
  • Pensamiento simbólico

Habilidades

  • Construir y liderar equipos multidisciplinarios.
  • Entender problemas de negocio como problemas de predicción.
  • Identificar el enfoque correcto para modelar un sistema.
  • Extraer conocimiento a partir de sets de datos de negocio.
  • Tomar decisiones con base en evidencia estadística.

Actitudes y destrezas

  • Liderazgo y comunicación interpersonal.
  • Gestión del cambio tecnológico
  • Convergencia disciplinaria
  • Autodidacta y rápido aprendizaje
  • Apertura a nuevos enfoques y herramientas

Asignaturas

Cuatrimestre 1
  • Fundamentos de Estadística
  • Ética y Gestión de la Información
  • Metodología de la Ciencia de Datos
Cuatrimestre 2
  • Investigación de Operaciones
  • Liderazgo Tecnológico
  • Programación y Algoritmos
Cuatrimestre 3
  • Introducción a la Modelación y Series de Tiempo
  • Desarrollo de Competencias Analíticas en la Empresa
  • Introducción a Bases de Datos
Cuatrimestre 4
  • Métodos Predictivos
  • Visualización de Datos
  • Big Data Empresarial
Cuatrimestre 5
  • Métodos de Detección de Patrones
  • Toma de Decisiones Basada en Datos
Cuatrimestre 6
  • Productos de Datos
  • Seminario de investigación en Ciencia de Datos