Ingeniería en Analítica de Datos (Bogotá, Distrito Capital de Bogotá)

Fundación Universitaria Unicervantes Institución privada

Título ofrecido:Ingeniero/a en Analítica de Datos

Título oficial

Ubicación:Bogotá - Distrito Capital de Bogotá

Duración:8 Semestres

Tipo:Carreras Profesionales

Modalidad:Presencial

Características

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.

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.

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

Plan de estudios

Primer Semestre


  • Introducción a la Ingeniería

  • Electiva: Ciencias Básicas I

  • Cálculo diferencial

  • Estructuras y bases de datos

  • Lógica de programación

  • Comunicación oral y escrita

Segundo Semestre


  • Cálculo integral

  • Programación I

  • Álgebra lineal

  • Fundamentos de Física

  • Segunda Lengua I

  • Estadística descriptiva

Tercer Semestre


  • Cálculo vectorial

  • Física II

  • Probabilidad e inferencia

  • Estadística

  • Segunda Lengua II

  • Programación II

  • Arquitectura Big Data e internet de las cosas

Cuarto Semestre


  • 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

Quinto Semestre


  • 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

Sexto Semestre


  • Machine Learning

  • Minería de datos

  • Electiva en ingeniería II

  • Profundización terminal I

  • Electiva institucional III

  • Business Intelligence Analitics

Séptimo Semestre


  • Investigación aplicada I

  • Gobierno y estrategias de datos

  • Electiva en ingeniería III

  • Profundización terminal II

  • Machine Learning Operations (MLOps)

  • Deep Learning

Octavo Semestre


  • Investigación aplicada II

  • Electiva institucional IV

  • Electiva institucional V

  • Práctica profesional

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