Título A Otorgar
Especialista en Analítica de Datos
Especialización en Analítica de Datos
Facultad de Ingenierías
SNIES: 116670
Resolución 000783 de febrero 5 de 2024
Perfil Profesional de la Especialización en Analítica de Datos
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 de la Especialización en Analítica de Datos
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 de la Especialización en Analítica de Datos
| 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) |
