Ingeniería en Analítica de Datos en Bogotá - Jornada Diurna

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Ingeniería en Analítica de Datos en Bogotá - Jornada Diurna

  • Contenido Ingeniería en Analítica de Datos.


    Información general:
    Sede: Bogotá
    Registro SNIES: 116144
    Resolución de aprobación: No. 16782 del 12 de septiembre del 2023 con vigencia de 7 años
    Modalidad: Presencial
    Jornada: Diurna
    Créditos: 134
    Duración: 8 Semestres


    Presentación del programa.

    El profesional en Ingeniería en Analítica de Datos, tiene la capacidad para ejercer distintos roles en el ámbito profesional y la investigación a nivel universitario, liderar procesos y proyectos de comunidades académicas o empresariales, aplicando métodos científicos para presentar análisis pertinentes de la información para la adecuada toma de decisiones.

    Desarrollará competencias socio-humanistas tales como el asumir principios y valores fundados en la fe cristiana que fortalecen la interacción con el medio social y el reconocer problemáticas que afectan el tejido humano y social, analizando los datos y la información pertinente.

    Propósito de formación.
    Por su parte, en lo que respecta a Unicervantes, este programa de pregrado en Ingeniería responde a una necesidad estratégica fundamental en el plan de desarrollo institucional (Lux Caritatis, Lux Veritatis). En particular, al objetivo estratégico 2 que busca fomentar la investigación aplicada a las necesidades del entorno y al objetivo estratégico 7 que busca afianzar el Modelo Pedagógico Agustiniano, buscando la interdisciplinariedad de los saberes y con pregrados que favorezcan la investigación.

    Los estudiantes de este pregrado al alcanzar los requisitos en las ciencias básicas de ingeniería podrán comprender el fundamento teórico de conceptos en el campo de la ciencia de datos y, a su vez, aterrizar estos en el uso de herramientas tecnológicas que permiten llevar a cabo: analítica descriptiva, prescriptiva y predictiva, aprendizaje automático, minería de datos, métodos estadísticos aplicados en modelos analíticos, aprendizaje de máquina (Machine Learning), técnicas de visualización de datos y estrategias de datos.

    Diferencial del Programa.
    La Ingeniería en Analítica de Datos propuesta en UNICERVANTES tiene una identidad propia y un diferencial respecto a la escasa oferta actual del país. Tal identidad y diferencial se puede resumir así:
    • Es la única ingeniería en Bogotá con esa denominación y campo de estudio específico.
    • El pregrado se centra tanto en preparar al estudiante en las ciencias básicas de ingeniería como en la obtención de capacidades técnicas que le permitan usar y diseñar herramientas tecnológicas para procesar, almacenar, transformar, hacer analítica y visualización de información enmarcadas en aportar a la toma de decisiones corporativas o la implementación del plan estratégico de datos.
    • El pregrado garantiza no solamente la adquisición de las competencias disciplinares, sino la creatividad, el emprendimiento, la continuidad formativa en posgrado y el acceso al mundo laboral.

    Perfil del egresado / profesional:
    El egresado del pregrado en Ingeniería en Analítica de Datos tiene un horizonte profesional sumamente amplio en un mundo cada vez más digital y donde los datos se acumulan día a día en todas las interacciones sociales: visitas, compras, fotos, búsquedas, ubicaciones, comentarios en redes sociales, etc. El uso de la tecnología e internet en cualquier ámbito de la vida genera una gran cantidad de información o macrodatos (big data). Extraer valor de todos esos datos es el gran reto de cualquier empresa o institución.


    Perfil Ocupacional:
    El egresado del pregrado en Ingeniería en Analítica de Datos posee un horizonte profesional sumamente amplio en un mundo cada vez más digital, donde los datos se acumulan día a día a través de diversas interacciones sociales: visitas, compras, fotos, búsquedas, ubicaciones, comentarios en redes sociales, entre otros.

    Plan de estudios.
    NOTA: La organización y oferta de las asignaturas podrá variar según los términos de flexibilidad establecidos por el programa académico, avalados por el comité curricular y autoevaluación del programa.

    Semestre 1
    • Introducción a la Ingeniería
    • Electiva: Ciencias Básicas I
    • Cálculo diferencial
    • Estructuras y bases de datos
    • Lógica de programación
    • Comunicación oral y escrita
    Semestre 2
    • Cálculo integral
    • Programación I
    • Álgebra lineal
    • Fundamentos de Física
    • Segunda Lengua I
    • Estadística descriptiva
    Semestre 3
    • Cálculo vectorial
    • Física II
    • Probabilidad e inferencia
    • Estadística
    • Segunda Lengua II
    • Programación II
    • Arquitectura Big Data e internet de las cosas
    Semestre 4
    • Ecuaciones diferenciales
    • Metodología de la investigación en ciencias básicas
    • Electiva en ingeniería I
    • Electiva institucional I
    • SQL y programación en PL / SQL
    • Visualización de la información
    Semestre 5
    • Data Lake and Warehouse
    • Bases de datos analíticas: NoSQL y en memoria
    • Electiva Ciencias Básicas II
    • Técnicas y herramientas de ETL
    • Computación en la nube
    • Electiva institucional II
    Semestre 6
    • Machine Learning
    • Minería de datos
    • Electiva en ingeniería II
    • Profundización terminal I
    • Electiva institucional III
    • Business Intelligence Analitics
    Semestre 7
    • Investigación aplicada I
    • Gobierno y estrategias de datos
    • Electiva en ingeniería III
    • Profundización terminal II
    • Machine Learning Operations (MLOps)
    • Deep Learning
    Semestre 8
    • Investigación aplicada II
    • Electiva institucional IV
    • Electiva institucional V
    • Práctica profesional

    Áreas profesionales.
    El Programa de Ingeniería en Analítica de Datos de UNICERVANTES te brinda herramientas para que puedas desempeñarte en puestos como:
    • Analista Big Data
    • Chief Data Officer
    • Data Engineeer
    • Machine Learning Engineer
    • Arquitecto de Soluciones
    • Big Data-Business Intelligence
    • Administrador o Desarrollador de sistemas Big Data
    • Data Scientist
    • Proyectos Big Data
    • Responsable de Privacidad en soluciones Big Data
    • Data Consultant
    • Gestor de Infraestructuras para Big Data
    • Responsable de Seguridad en
    • Auditor de sistemas Big Data
    • Director de gestión de la información
    • Big data explorer
    • Big Data builder
    • Small Data explorer
    • Small Data builder.
    TAMBIÉN TE PUEDES DESEMPEÑAR EN SECTORES COMO:
    • Banca y Finanzas
    • Seguros
    • Consultoría estratégica y tecnológica
    • Administración del sector Salud
    • Comercio electrónico
    • Institutos de investigación
    • Instituciones públicas
    • Bancos centrales
    • Agencias internacionales

    Mi práctica profesional.
    El programa de Ingeniería en Analítica de Datos cuenta con actividades académicas y prácticas profesionales para proporcionar al estudiante el conocimiento y aplicación de los avances más recientes en el campo de la Analítica de Datos, que a su vez les generará un avance significativo de conocimiento en Tecnologías de Información y Comunicación (TIC)


    Mi opción de grado.
    Trabajo de grado
    Trabajo de grado: Un trabajo que se puede realizar con los fundamentos adquiridos en las asignaturas de metodología de la investigación e Investigación I, el cual deberá ser escrito y sustentado ante jurados.

    Semilleros de investigación
    Semilleros de investigación: Participar activamente en un semillero de investigación por más de cuatro (4) períodos académicos, presentando algún resultado concreto de investigación.
    Co-terminal
    Co-terminal: Cursar un semestre de uno de los programas de posgrado de UNICERVANTES.

Otra formación relacionada con base de datos

  • Especialización en Big Data y Analítica de Datos

  • Centro: ESEIT - Escuela Superior de Empresa, Ingeniería y Tecnología
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  • Maestría en Ciencia de Datos

  • Centro: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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  • Especialización en Estrategia, Gestión y Gobierno de Datos

  • Centro: Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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  • Especialización en Visual Analytics y Big Data (SNIES 111095)

  • Centro: Fundación Universitaria Internacional de la Rioja – UNIR
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  • Curso de Bases de Datos

  • Centro: Curso - AmericaWeb S.A.
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  • Curso de ACCESS

  • Centro: CEDINSI
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  • Carrera en Sistemas de Información y Documentación

  • Centro: Universidad de La Salle
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