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Ingeniería en Ciencia de Datos Virtual.
Desarrolla modelos matemáticos y aplica inteligencia artificial para transformar datos en decisiones estratégicas, con nuestro pregrado en
Ingeniería en Ciencia de Datos. ¡Inscríbete ahora!
Créditos académicos: 141
Modalidad: virtual
Periodo de inscripción: Matrículas abiertas
Duración: 8 semestres
Título que recibes: Ingeniero/a en Ciencia de Datos
Código SNIES110672: Resolución R.C. 017662 del 17/09/2021 | Vigencia 7 años
¿Por qué estudiar Ingeniería en Ciencia de Datos?
Porque aprendes a analizar grandes volúmenes de datos y generar insights estratégicos para la toma de decisiones en empresas.
Investigación:
Explora más opciones de formación
Con la Ingeniería en Ciencia de Datos te formarás con habilidades investigativas en diversos proyectos, permitiéndote el acceso a los medios propios de las disciplinas.
Investigación:
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Flexibilidad
Ajustada a tus necesidades
Contarás con flexibilidad académica, respetando tus intereses, formas de aprendizaje y ritmos de apropiación del conocimiento.
Perfil profesional:
El egresado analiza grandes volúmenes de datos para generar información estratégica que apoye la toma de decisiones.
Descripción aspiracional:
El Ingeniero de Ciencia de Datos de la IBERO, estará 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.
Cargos a desempeñar:
El Ingeniero en ciencia de datos ibero, podrá desempeñarse como:
Gerente BI.
Chief data officer (científico de datos).
Arquitecto y minería de datos.
Ingeniero Big Data.
Desarrollador BI.
Ingeniero de Machine Learning.
Mercado laboral:
El Ingeniero en Ciencia de Datos está preparado/a para destacarse en diversos escenarios en el análisis, diseño y desarrollo de soluciones en sectores como:
Empresas u organizaciones de cualquier sector, privadas o públicas.
Bancos, entidades financieras y aseguradoras.
Empresas de Tecnología Médica y Biotecnología.
Empresas de Tecnología y Telecomunicaciones.
ONG y Organizaciones Internacionales.
Instituciones educativas y Centros de Investigación.
Plan de estudios:
Incluye analítica de datos, programación, estadística y visualización de información.
Semestre I
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
TOTAL 18
Semestre II
Pensamiento Político y Económico 2
Matemáticas Básicas 3
Inglés I 3
Fundamentos de Programación 3
Álgebra Lineal 3
Cálculo Diferencial 3
TOTAL 17
Semestre III
Estadística Descriptiva 3
Inglés II 3
Gestión Digital e Innovación 3
Cálculo Integral 3
Física Mecánica 3
Fundamentos de Bases de Datos 2
TOTAL 17
Semestre IV
Finanzas 2
Inglés III 3
Cálculo Multivariado 3
Ecuaciones Diferenciales 3
Física Electromagnética 3
Inteligencia Artificial 3
TOTAL 17
Semestre V
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
TOTAL 18
Semestre VI
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
TOTAL 18
Semestre VII
Electiva Profesional 2
Inglés VI 3
Procesos Investigativos 3
Seguridad de la Información 3
Procesamiento de Lenguaje Natural 3
Inteligencia de Negocios 2
Gobernanza de los Datos 2
TOTAL 18
Semestre VIII
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
TOTAL 18