Ingeniería en Analítica de Datos (Bogotá, Distrito Capital de Bogotá)
Fundación Universitaria Unicervantes Institución privada
Título ofrecido:Ingeniero/a en Analítica de DatosTítulo oficial
Título oficial
Ubicación:Bogotá - Distrito Capital de Bogotá
Duración:8 Semestres
Tipo:Carreras Profesionales
Modalidad:Presencial
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
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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