Título A Otorgar
Especialista en Analítica de Datos
Especialización en Analítica de Datos
Facultad de Ingenierías
SNIES: 116670
Resolución 000783 de febrero 5 del 2024
Perfil Profesional
El Especialista en Analítica de Datos de la Corporación Universitaria Remington, es un profesional calificado para analizar, gestionar y liderar proyectos en el ámbito de las ciencias de datos, integrando procesos, herramientas computacionales y métodos científicos; que permiten la gestión de diferentes tipos de datos, su extracción, transformación y procesamiento de la información, utilizando técnica avanzadas de estadística, inteligencia de negocios y el aprendizaje autónomo para el planteamiento de estrategias en prospectiva, orientado hacia la eficiencia operativa y la identificación de nuevas oportunidades organizacionales..
Perfil Ocupacional
El especialista en Analítica de Datos de la Corporación Universitaria Remington, tendrá las competencias para desempeñarse como:
• Analista de procesos relacionados con la extracción, procesamiento, agrupación,
análisis y visualización de la información.
• Líder de proyectos en el ámbito de las ciencias de datos.
• Gestor(a) de estrategias empresariales basado en analítica y Ciencia de datos.
• Evaluador(a) de proyectos en el ámbito de las Ciencia de Datos.
• Consultor(a) en el ámbito de las Ciencia de Datos, integrando Ciencia, Tecnología
e Innovación.
• Generador de empresarismos relacionados con Analítica y Ciencia de Datos.
• Investigador de nuevas tendencias en Ciencia de Datos.
Quiero recibir Información Personalizada:
Pénsum
| Primer Semestre | Segundo Semestre |
|---|---|
| Total créditos: 14 | Total créditos: 14 |
| Introducción a la analítica de datos (2 créditos) | Introducción a la Inteligencia artificial (2 créditos) |
| Fundamentos de programación (2 créditos) | Técnicas avanzadas de análisis estadístico (2 créditos) |
| Modelos matemáticos y estadísticos (2 créditos) | Procesamiento y transformación en minería de datos (2 créditos) |
| Programación para la ciencia de datos (2 créditos) | Visualización (2 créditos) |
| Inteligencia de negocios (2 créditos) | Aprendizaje automático Machine Learning) (2 créditos) |
| Aspectos éticos y legales de la información (2 créditos) | Gestión de la información en prospectiva (2 créditos) |
| Seminario de investigación I (2 créditos) | Seminario de investigación II (2 créditos) |
