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Carrera en Ingeniería en Ciencia de Datos.
MODALIDAD VIRTUAL
Título que recibes: Ingeniero en Ciencia de Datos
Snies: 110672
Créditos Académicos: 141
Registro Calificado: 017662 17 SEP 2021 | 7 años
Duración: Ocho (8) Semestres
¿Por qué estudiar Ingeniería en Ciencia de Datos?
CERTIFÍCATE INTERNACIONALMENTE
Cursos de preparación para certificaciones internacionales: Microsoft, Oracle.
DOBLE TITULACIÓN
Doble titulación en carreras estrictamente cercanas y específicas.
Perfil Profesional.
El Ingeniero en Ciencia de Datos de la IBERO está en la capacidad de capturar, adquirir, gestionar y manipular grandes volúmenes de datos tomados desde diferentes fuentes para poder hacer análisis basados en modelos matemáticos utilizando técnicas de inteligencia artificial con el fin de dar soluciones integrales que le permitan a los diferentes sectores económicos y la sociedad en general tomar decisiones basados en la información, enmarcándose en los más altos estándares de calidad y ética teniendo presente la diversidad y el entorno en donde se desenvuelve el participante, trascendiendo a nivel global por medio del conocimiento.
Perfil del Aspirante.
Ten en cuenta la siguiente característica para estudiar Ingeniería en Ciencia de Datos:
Eres dinámico y con disposición al trabajo en equipo y el autoaprendizaje, con competencias básicas en matemáticas, lecto-escritura y comunicación y manejo básico de TIC, que te permitan adquirir las competencias propias del nivel profesional.
Perfil Ocupacional.
Como Ingeniero en Ciencia de Datos de la IBERO podrás desempeñarte en los siguientes ámbitos:
- Responsable de proyectos Big Data y analítica avanzada de negocio.
Consultor externo.
- Responsable de infraestructuras Big Data Analytics en el área TIC.
- Chief Data Officer.
- Analista de datos.
- Arquitecto de soluciones de Big Data y data Science.
¿Por qué estudiar en la IBERO?
La flexibilidad: que permite hacer pertinente, significativa y asequible la formación de los estudiantes al respetar sus intereses, formas de aprendizaje y ritmos de apropiación del conocimiento.
La pertinencia Socio-Cultural: que responde a la adecuación de los conocimientos de carácter universal a su propia idiosincrasia cultural, a las posibilidades económicas de apropiación y a la pertinencia de aplicaciones sociales particulares, sin excluir el conocimiento propio de la comunidad.
La Formación Investigativa: que acoge y promueve la participación e inclusión de los estudiantes en diversos proyectos, permitiéndoles el acceso a los medios investigativos propios de las disciplinas.
La articulación teoría-práctica: entendida como la articulación de las teorías, principios y modelos con experiencias demostrativas, experimentales y de campo.
La autorregulación del aprendizaje: la posibilidad que tiene el estudiante de ser formado en condiciones de libertad y autonomía dentro de un claro sentido ético.
La motivación: el despertar constante de los conocimientos y desafíos que afrontan los docentes-tutores y estudiantes en un mundo globalizado.
La colaboración: la forma de exponer los conocimientos con otros pares y comunidades académicas de trabajar en conjunto y fortalecer lazos de apoyo, competencias sociales y emocionales.
Objetivo del Programa.
En La IBERO formamos profesionales en Ciencia de Datos capaces de producir almacenes de grandes volúmenes de datos tomados desde diferentes fuentes para ser aplicados en proyectos tecnológicos. Que desarrollan aplicaciones de software que apoyen la toma de decisiones basados en inteligencia artificial para el manejo de los datos. En capacidad de implementar herramientas funcionales para la integración de proyectos que utilicen Big Data y data science para solucionar problemas del sector industrial del país. Que propician escenarios para la generación de nuevos conocimientos a través del desarrollo de procesos de observación, de intervención, reflexivos y/o investigativos que le permitan al practicante comprender la multidimensionalidad de su disciplina. Que identifican opciones para la construcción de su proyecto de vida vinculando el emprendimiento, la diversidad y la ética. Que aplican técnicas y procedimientos para la inteligencia de negocios enmarcados en los factores legales. En capacidad de analizar las diferentes formas de transmitir información a través de la elaboración de textos escritos. Que reconocen la importancia de aplicar los conocimientos en los diferentes espacios sociales y económicos. En capacidad de comprender conceptos abstractos que permitan el razonamiento y las relaciones entre conceptos para proporcionar orden y sentido a las acciones. Que facilitan la utilización de herramientas tecnológicas con una actitud crítica, activa y aplicativa. Que construyen proyectos de investigación aplicada dando solución a problemas utilizando recursos tecnológicos. En capacidad de aplicar procedimientos abstractos y matemáticos que den soporte a la aplicación científica de las actividades profesionales en ingeniería.
Plan de Estudios.
SEMESTRE 1.
- Cátedra I. Diversidad e inclusión 2
- Competencias comunicativas 2
- Bioética 2
- Pensamiento matemático 3
- Competencias digitales 3
- Fundamentos de ciencia de datos 3
- Fundamentos de requerimientos 3
SEMESTRE 2.
- Pensamiento político y económico 2
- Matemáticas básicas 3
- Inglés I 3
- Fundamentos de programación 3
- Álgebra lineal 3
- Cálculo diferencial 3
SEMESTRE 3.
- Estadística descriptiva 3
- Inglés II 3
- Gestión digital e innovación 3
- Cálculo integral 3
- Física mecánica 3
- Fundamentos de bases de datos 2
SEMESTRE 4.
- Finanzas 2
- Inglés III 3
- Cálculo multivariado 3
- Eucaciones diferenciales 3
- Física electromagnética 3
- Inteligencia artificial 3
SEMESTRE 5.
- Argumentación y producción de textos 2
- Inglés IV 3
- Estadística inferencial 3
- Matemáticas discretas 3
- Analítica de datos 2
- Bases de datos avanzadas No-SQL 3
- Computación en la nube Arquitectura Cloud 2
SEMESTRE 6.
- Cátedra II. Plan de vida 2
- Electiva Integral 2
- Inglés V 3
- Competencias investigativas 3
- Machine learning CAP Certification Analitic Profesional 2
- Arquitectura Big Data 3
- Frame Works – Full Stack 3
SEMESTRE 7.
- Electiva profesional 2
- Inglés VI 3
- Procesos investigativos 3
- Seguridad de la información 3
- Procesamiento del lenguaje natural 3
- Inteligencia de negocios 2
- Gobernanza de los datos 2
SEMESTRE 8.
- Electiva profesional 2
- Cátedra III. Emprendimiento 2
- Opción de grado 2
- Adquisición de datos DAQ or DAS IOT 2
- Ciencia de datos para la toma de decisiones estratégicas 2
- Práctica 8
