En una época de grandes cambios apalancados por la inteligencia artificial es fundamental un conocimiento profundo de los fundamentos y tecnologías de los macrodatos (Big Data). La maestría ofrece un programa orientado a la práctica, con certificaciones y profesores de la industria, para que profesionales de todas las áreas puedan desempeñarse exitosamente en los diferentes roles de la ciencia de datos.
Siguiendo el modelo de aprendizaje activo, junto con las empresas y organizaciones aliadas, podrás tener experiencias de aprendizaje en forma de retos que garantizan que construyas tu propio conocimiento.
En una época de grandes cambios apalancados por la inteligencia artificial es fundamental un conocimiento profundo de los fundamentos y tecnologías de los macrodatos (Big Data). La maestría ofrece un programa orientado a la práctica, con certificaciones y profesores de la industria, para que profesionales de todas las áreas puedan desempeñarse exitosamente en los diferentes roles de la ciencia de datos.
Siguiendo el modelo de aprendizaje activo, junto con las empresas y organizaciones aliadas, podrás tener experiencias de aprendizaje en forma de retos que garantizan que construyas tu propio conocimiento.
Siguiendo el modelo de aprendizaje activo, junto con las empresas y organizaciones aliadas, podrás tener experiencias de aprendizaje en forma de retos que garantizan que construyas tu propio conocimiento.
Modalidad
Presencial*
Duración
3 semestres (1 año
y medio)
Titulación
Magíster en
Ciencia de Datos
Valor del semestre
$16.970.000
*Los valores se incrementan de acuerdo al IPC anual
¿Por qué elegir este programa?
Podrás prepararte para obtener certificaciones de los líderes mundiales en tecnología, como Amazon Web Services y Azure.
Tienes la posibilidad de obtener la doble titulación con la Maestría en inteligencia artificial aplicada, y también con la Maestría en Ingeniería, modalidad Investigación
Participarás en retos reales de la industria y la academia mundial, los que podrás resolver con el apoyo de tu mentor.
Participarás, entre otras actividades, en entrevistas y visitas técnicas, retos, con diversas empresas y universidades de primer nivel.
Puedes realizar la nivelación de los fundamentos tecnológicos o matemáticos necesarios para realizar el programa en esta certificación.
Profesionales de todas las áreas que deban utilizar datos para la toma de decisiones, especialmente:
Profesionales de todas las áreas que deban utilizar datos para la toma de decisiones, especialmente:
- Profesionales en ingeniería, economía, estadística, administración, finanzas, salud, biología y bioinformática.
- Analistas de calidad, logística, cadena de suministros y operaciones.
- Ingenieros, analistas y desarrolladores de software.
Solicitar información
Informes
+57 311 2626583
Competencias que obtendrás
Pensamiento tecnológico
Podrás seleccionar
tecnologías e infraestructuras apropiadas
para el desarrollo y
despliegue de modelos, de
acuerdo con el volumen y la
estructura de los datos.
Visualización de datos
Desarrollarás y evaluarás
modelos que apoyen la toma de decisiones a partir del
uso de técnicas de análisis y
visualización de datos.
Liderazgo ético
Liderarás y formarás
equipos de ciencia de datos y participarás en la toma de
decisiones sobre la utilidad
de dichos datos.
Plan de estudios
Semestre 01
- Cursos Nivelatorios en Ciencia de Datos
- Análisis Exploratorio de Datos 2 Créditos
- Análisis Cuantitativo 3 Créditos
- Fundamentos de Analítica de datos I 4 Créditos
- Infraestructura y Arquitectura de TI 3 Créditos
- Gestión Estratégica I 3 Créditos
Semestre 02
- Fundamentos de Analítica de datos II 4 Créditos
- Visualización de Información 2 Créditos
- Procesamiento Distribuido de Datos 3 Créditos
- Gestión Estratégica II 3 Créditos
- Trabajo de Grado I 3 Créditos
Semestre 03
- Analítica Prescriptiva 3 Créditos
- Seminario de Profundización 2 Créditos
- Procesamiento en la Nube 3 Crédito
- Ética y Responsabilidad Social 2 Créditos
- Trabajo de Grado II 5 Crédito
+70% de las clases son presenciales. La Universidad Icesi ha definido una serie de elementos conceptuales con el fin de dar un marco de trabajo a los programas de posgrados en relación con la experiencia de aprendizaje y la mediación a través de los entornos digitales.
La Universidad Icesi define un programa presencial cuando más del 70% de las actividades del proceso de enseñanza se desarrollan preferiblemente en un espacio físico como el salón de clase dentro del campus de la universidad, y estas pueden hacer uso de las TIC de acuerdo a las estrategias pedagógicas y didácticas seleccionadas según los lineamientos institucionales.
45 créditos en total
Profesores de la Industria
Los procesos de enseñanza de la Icesi están certificados internacionalmente, lo cual garantiza una entrada segura y rápida de nuestros estudiantes al mundo de la Ciencia de Datos.
Contamos con profesores están vinculados con la industria y tienen gran experiencia en proyectos reales, que permiten que los estudiantes puedan aprender de su experiencia.
Contamos con profesores están vinculados con la industria y tienen gran experiencia en proyectos reales, que permiten que los estudiantes puedan aprender de su experiencia.
Jose Armando Ordóñez
José Armando Ordóñez, investigador Senior reconocido por Minciencias, PhD en Telemática (2014) de la Universidad del Cauca (CO). Experiencia postdoctoral (2019) en los campos de inteligencia artificial aplicada. Durante sus estudios, ha realizado estancias de investigación en diversas universidades Internacionales como la University of East London (UK), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines–UVSQ (FR), Universidad Carlos III de Madrid (ES). Cuenta con certificaciones de la industria y experiencia como consultor. Fundador y CEO de la consultora LUMEN Innovations.
Daniel Augusto Amariles
Senior Software Designer en Studio de Data & AI en Globant. Máster en Ciencia de Datos de la Universitat Oberta de Catalunya. Cuenta con certificaciones Big Data Profesional y Big Data Architect. Ha participado en más diversas publicaciones sobre arquitecturas de datos, modelos e indicadores. Lidera el desarrollo de sistemas de integración de datos en varios centros de investigación científica.
David Miguel Avila Cruz
Ingeniero de Machine Learning en Factored. Ingeniero mecánico (BSc) y máster en ingeniería mecánica (MSc) de la Universidad de Los Andes. Amplia experiencia en programación y sistemas de ML. Apasionado por la construcción de sistemas de ML robustos y escalables para resolver problemas del mundo real.
Jose
Buitrón
Jose Buitrón actualmente Head Global del Centro de Excelencia de Data & AI en Kymberly-Clark en Atlanta, Georgia, Estados Unidos. Con más de 20 años de experiencia en la industria, ha trabajado en áreas relacionadas con transformación digital, datos y analítica, marketing e innovación. Es MBA del Instituto de Empresa (España), especialista en Marketing e Ingeniero Industrial de la Universidad de los Andes. A lo largo de su carrera, ha asumido roles relacionados con temas de datos como director de la unidad de Advanced Analytics en UNISYS, Gerente de Inteligencia de Negocios en el Banco Avvillas y Gerente de inteligencia de negocios en Carvajal Información.
Gabriel Tamura Morimitsu
PhD en Ingeniería (Universidad de Los Andes, Colombia) y en Ciencias de la Computación (Université de Lille, Francia). Profesor Titular y Director del Centro de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad Icesi, Profesor Adjunto de la Universidad de Victoria (Canadá). Ha sido visitante científico en el Centro de Investigación en Informática y Automática (INRIA, Francia), así como en el Grupo de Investigación RIGI del Departamento de Ingeniería de Software de la Universidad de Victoria (Canadá), miembro del subcomité IEEE CC2020 (Estados Unidos) de definición de competencias en Ingeniería de Software, y miembro del Comité Técnico de definición de competencias en Ciencia de Datos y Big Data del Centro de Excelencia y Apropiación de Big Data (Colombia).
Javier Gustavo Diaz Cely
Senior Manager líder de la práctica de Applied Intelligence de Accenture. Ingeniero de Sistemas, con Maestría en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Patrones y Aplicaciones de Sorbonne Universités (Pierre et Marie Curie), Doctorado en Informática orientado a Inteligencia Artificial de la misma Universidad, y Maestría en Finanzas Corporativas, del Conservatorio Nacional de Arts et Métiers de Paris.
Certificaciones
Gracias a los acuerdos de la Universidad Icesi con la industria, tendrás la posibilidad de acceder a certificaciones de los líderes mundiales en tecnología como:
Amazon Web Services
Azure
Tecnologías
La Maestría en Ciencia de Datos ofrece un conjunto de tecnologías y herramientas clave que se
utilizan en el campo de análisis de datos para la toma de decisiones. Algunas de las tecnologías con las que contamos son:
Testimonios de nuestros graduados
Lizeth Llanos Herrera
Líder del equipo de Analítica - Alianza Bioversity & CIAT
“Mi experiencia en la Maestría en Ciencia de Datos en la Universidad Icesi fue excepcional. Los profesores son profesionales con experiencia en el campo y están siempre dispuestos a ayudar a los estudiantes. La maestría está diseñada para proporcionar una base sólida en los instrumentos y técnicas necesarios para tener éxito en el mundo del análisis de datos. Estoy agradecida por haber tenido la oportunidad de cursar esta maestría en Icesi, ya que me permitió abrir nuevas puertas en mi carrera profesional.”
Jesús Eduardo Flores
Data Scientist - Golden Security Services (GSS)
“La Maestría en Ciencia de Datos de la Icesi me abrió las puertas para adentrarme en el apasionante mundo de la ciencia de datos, permitiéndome aportar y generar valor en la industria con todos los conocimientos adquiridos durante toda la Maestría. Sin duda, creo que ha sido una de las mejores decisiones profesionales que he tomado en toda mi carrera.”
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Lauri Ariza
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