Nivel de formación
Maestría
Duración
12 meses
Modalidad
En Línea
Título que otorga
Magíster en Gestión y Analítica de Datos.
Objetivo

Formar profesionales altamente capacitados y con una sólida base ética en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, capaces de aplicar técnicas estadísticas avanzadas y herramientas tecnológicas innovadoras para la toma de decisiones estratégicas en diversos contextos organizacionales.

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Perfil de Ingreso
Títulos Nacionales

Profesionales titulados de tercer nivel de grado que preferentemente pertenezca al campo específico de Tecnologías de la Información y la Comunicación de acuerdo con la nomenclatura de títulos profesionales y grados académicos. Pero, debido a la naturaleza del programa, para los profesionales de otros campos del conocimiento deberán acreditar años de experiencia en el programa propuesto.

Títulos Extranjeros

En el caso de que el título de grado sea obtenido en el exterior, el estudiante para inscribirse en el programa deberá presentarlo a la IES debidamente apostillado o legalizado por vía consular.

Competencias y Habilidades

Compromiso ético y sensibilidad hacia contextos de diversidad y vulnerabilidad.

Habilidades de comunicación oral y escrita.

Capacidad de análisis crítico, pensamiento reflexivo y argumentación fundamentada.

Disposición para el trabajo colaborativo y el aprendizaje autónomo.

Motivación hacia la innovación y el desarrollo profesional permanente.

Conocimientos básicos en metodologías de investigación y uso de TIC.

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Postulación e inscripción
Agosto 2025 - Febrero 2026
Matrícula
Marzo - Abril 2026
Inicio de clases
Abril 2026

Conoce los requisitos necesarios para iniciar tu formación y el paso a paso del proceso de admisión.

Requisitos de Ingreso Proceso de Admisión Postula Aquí
Perfil de Egreso

Comprende los principios y fundamentos de la analítica de datos, incluyendo estadísticas, probabilidad, y metodologías de investigación que permiten analizar y procesar grandes volúmenes de datos.

Gestiona de manera eficaz los datos de una organización, asegurando su calidad, integridad, y accesibilidad, así como conocimiento en la construcción y mantenimiento de data warehouse y data lake.

Capacidad para interactuar con gestores de bases de datos, herramientas como Python, R, SQL, y plataformas de big data como Hadoop y Spark Habilidad para aplicar técnicas de analítica descriptiva y predictiva utilizando modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para extraer insights y predecir tendencias en diferentes contextos empresariales.

Conocimiento sobre el principio de la toma de decisiones basada en datos mediante la integración de análisis cuantitativos para resolver problemas complejos y guiar la estrategia empresarial.

Mayor Información

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