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4 meses
30 horas aprox. de estudio por semana al tomar 2 cursos en simultáneo.
$13.060.000 COP*
$2,900 USD (aprox.*) Pago en dólares para estudiantes fuera de Colombia, pago en pesos para residentes en Colombia.
100% en línea
Con sesiones en vivo y canales de comunicación con el equipo académico del curso.
Conviértete en un experto técnico en Inteligencia Analítica
La Universidad de los Andes hace parte del 1% de las mejores universidades del mundo
Desde 1948, se ha posicionado en los niveles más altos de la región e internacionalmente. En la última década, Uniandes ha estado entre las 10 mejores universidades de Latinoamérica y actualmente se encuentra como la quinta universidad de la región, según el ranking QS 2022.
Obtén créditos para un título de maestría
Si eres admitido a la Maestría de Inteligencia Analítica de Datos de la Universidad de los Andes, los créditos ya vistos en este MasterTrack podrán ser homologados, de acuerdo al cumplimiento de los requisitos de homologación. El MasterTrack en Analítica de Datos tiene un total de 10 créditos, de los 36 créditos que componen la maestría.
Una sesión en vivo a la semana en cada curso y canales de comunicación para apoyarte en el proceso de aprendizaje
Cada curso te ofrece dos horarios para que puedas escoger el de tu preferencia. Interactúa con profesores y estudiantes para ampliar tu red profesional.
![Certificate Overview Visual](https://images.ctfassets.net/wp1lcwdav1p1/2CUbULaq9mEfSSIq6lsCUu/b8ec58abf5106bf9bf75b17da09c39c0/What_is_data_analysis.png?q=60)
Program description
Overview
Esta trayectoria recorre de manera transversal y básica los diferentes niveles del desarrollo de la inteligencia analítica en una organización, empezando con el uso de la analítica descriptiva (visualización), pasando por la construcción de modelos predictivos (machine learning), finalizando con la formulación de modelos prescriptivos para la toma de decisiones (optimización). El MT está dividido en dos ciclos, cada uno con dos cursos, que se realizan en paralelo:
- El primer ciclo cuenta con el curso de Visualización y Storytelling que busca desarrollar competencias en analítica descriptiva en los profesionales para presentar de manera efectiva resultados de proyectos a diferentes públicos. En paralelo, el primer ciclo presenta un curso introductorio a la analítica predictiva con conceptos y técnicas fundamentales de Machine Learning.
- En el segundo ciclo, los profesionales continuarán su proceso de aprendizaje en analítica predictiva con el curso de Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural, y en paralelo, abordarán la analítica prescriptiva con el curso de Optimización para la Toma de Decisiones.
Nivela tus conocimientos en analítica
La Universidad de los Andes ofrece cursos abiertos para las personas que deseen nivelar algunos conocimientos y habilidades técnicas antes de iniciar con el programa. Conoce los cursos de Python, Probabilidad, Estadística y Analytics en las Organizaciones.
Required background
Necesitarás conocimientos en lenguajes de programación como Python y R, Probabilidad, Estadística, análisis cuantitativo de datos, álgebra lineal y modelos estadísticos lineales.
Skills you will gain
- Liderazgo de proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones
- Construcción de modelos matemáticos descriptivos, predictivos, y prescriptivos para apoyar la toma de decisiones
- Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos con técnicas de visualización y storytelling
- Extracción, transformación y carga de datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos y cloud computing
- Aprender sobre herramientas tecnológicas como lenguajes computacionales, librerías para analytics, manejo de bases de datos y servidores
4 cursos en este programa de 4 meses
Course 1 of 4
Visualización y Storytelling
Overview
En este curso se busca que los estudiantes se acerquen a diversas formas de narrar, a partir de datos, sus ideas de investigación y negocio a diferentes públicos. Aplican conocimientos básicos de análisis y modelado de datos enfocados a la visualización, haciendo énfasis en brindar comunicación persuasiva a las audiencias.
Course 2 of 4
Introducción al Machine Learning
Overview
El objetivo de este curso de tres créditos es introducir conceptos y técnicas básicas en Machine Learning para resolver problemas de analítica. Para ello, se presentan los conceptos básicos de la teoría de aprendizaje estadístico (statistical learning) y a través de casos reales se aplican técnicas básicas de Machine Learning para dar soporte a la toma de decisiones. Al finalizar el curso los estudiantes habrán avanzado en sus conocimientos para formular y programar modelos matemáticos descriptivos, predictivos, y prescriptivos para la toma de decisiones, así como extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos y cloud computing.
Course 3 of 4
Machine Learning y Procesamiento del Lenguaje Natural
Overview
Este curso de tres créditos presenta una introducción a conceptos y técnicas fundamentales de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (NLP) con un enfoque en problemas reales para su implementación en contextos organizacionales. Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de implementar sistemas productivos de Machine Learning para que puedan ser usados en diversos ambientes organizacionales.
Course 4 of 4
Optimización para la Toma de Decisiones
Overview
El curso de dos créditos comienza estableciendo la relación que tiene la optimización con la analítica de datos y los modelos prescriptivos. Durante el curso, el estudiante desarrolla habilidades para identificar situaciones problemáticas en las organizaciones susceptibles de ser mejoradas a través del uso de modelos de optimización. Semana a semana se presentan, de forma progresiva y a través de casos, las técnicas de modelado en optimización lineal que permiten tomar decisiones basadas en modelos prescriptivos. El curso desarrolla en el estudiante habilidades de implementación de los modelos en software especializado de optimización de acceso abierto y de uso cotidiano. Finalmente, el curso ilustra cómo los resultados de un modelo de optimización se pueden traducir y visualizar de forma convincente para que impacte la toma de decisiones en las organizaciones. Semanalmente, el estudiante aplicará lo aprendido en una práctica computacional basada en un caso de estudio. A través de videos, cuestionarios y lecturas complementarias, el estudiante se preparará para desarrollar la práctica computacional de la semana.
Gana créditos hacia un título
Para ingresar a la Maestría en Inteligencia Analítica de Datos, el estudiante deberá seguir el proceso de admisión establecido por la Universidad de los Andes. Si completa los 8 créditos del MasterTrack, no será necesario que presente el examen de admisión, sin embargo, debe haber obtenido un promedio ponderado en el MasterTrack superior a 4.0.
Si el estudiante es admitido, podrá solicitar la homologación de los cursos aprobados hasta por un máximo de 8 créditos.
Si el estudiante no completó el MasterTrack, pero desea presentarse al posgrado, deberá presentar el examen de admisión. Si es admitido, se aprueban y homologan los cursos cuya nota sea igual o mayor a 3.0 sobre 5.0, siempre y cuando el ponderado total de las notas de los 4 cursos sea igual o mayor a 4.0 sobre 5.0.
![Universidad de los Andes](https://images.ctfassets.net/wp1lcwdav1p1/6XrQyK9ivOTp2BzKOQTGnz/e1180207e2db35d1ae528ddea6fbb357/LOGOS_Ingenieri__a_Uniandes_2018-_Color.png?q=60)
Certificado MasterTrack®
Analítica de Datos: visualización, predicción y toma de decisiones Programa de Certificado MasterTrack®
Analítica de Datos: visualización, predicción y toma de decisiones Programa de Certificado MasterTrack® Certificado MasterTrack® Gana crédito hacia la:
![Universidad de los Andes](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-university-assets.s3.amazonaws.com/f2/1e0fc0666311e5bb98e7bc1b66e0e4/uniandessquare.png?auto=format%2Ccompress&dpr=1)
Instructors
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