Perfil del Aspirante
Profesionales en Ingeniería, Administración, Economía, Matemáticas y carreras afines con entrenamiento cuantitativo básico que tengan al menos dos años de experiencia en cargos que involucren el manejo de datos e información, con el fin soportar la toma de decisiones de alto impacto. Los aspirantes deben demostrar un alto desempeño académico en los estudios de nivel superior realizados, así como habilidades de comunicación, trabajo en equipo y liderazgo.
Objetivos
Formar profesionales entrenados en el uso eficiente de datos mediante la aplicación de técnicas descriptivas, predictivas y prescriptivas para soportar el proceso de toma de decisiones, la creación de ventajas competitivas y la generación de valor en las organizaciones.
Un profesional en Inteligencia Analítica será capaz de:
- Identificar oportunidades de aplicación de inteligencia analítica para generar valor dentro de las organizaciones.
- Liderar el proceso de transformación de datos en información para toma de decisiones.
- Extraer datos de fuentes estructuradas y no estructuradas.
- Transformar los datos que alimentan los modelos analíticos.
- Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos.
- Liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones.
¿Qué estará en capacidad de hacer el egresado?
Los egresados del programa tienen un conjunto robusto de cualificaciones técnicas, dentro de las que se encuentran:
1. Habilidades en Análisis de Datos:
- Desarrollar y utilizar herramientas para manejo de fuentes de información estructuradas y no estructuradas para brindar soporte a la toma de decisiones.
- Construcción y validación de modelos para toma de decisiones con base en el análisis de datos
- Aplicar y desarrollar algoritmos de aprendizaje de máquina sobre los datos
- Desarrollar visualización de datos
- Utilizar efectivamente herramientas para explicar y predecir comportamientos de sectores productivos
- Conocer y expresar limitaciones de herramientas y metodologías
2. Habilidades en negocios
- Analizar, diagnosticar y expresar la situación de una organización para encontrar oportunidades de mejora y descubrir sus capacidades diferenciadoras.
- Entendimiento del funcionamiento la industria de los datos: gestiona la administración de datos e información de las organizaciones.
- Capacidad de realizar análisis sobre el dimensionamiento económico de un proyecto de analytics
- Formulación y construcción de modelos analíticos para la toma de decisiones
- Conocimiento de administración de proyectos: expresa y comunica resultados y conclusiones de un proyecto en el contexto organizacional y externo aplicando buenas prácticas de visualización y habilidades de consultoría.
- Utiliza las herramientas y metodologías adecuadas para dar soporte a los procesos de planeación, ejecución y administración de proyectos
3. Habilidades de Comunicación
- Habilidad para construir presentaciones concretas, atractivas e influyentes enfocadas en entendimiento del problema desde la perspectiva del negocio
- Capacidad para comunicar la información de forma efectiva
- Liderar y trabajar en equipos interdisciplinarios para culminar proyectos de forma efectiva.
Plan de Estudios
La Maestría en Inteligencia Analítica para la Toma de Decisiones tiene un total de 36 créditos académicos, divididos en once (11) cursos, siete (7) de cuatro (4) créditos y cuatro (4) de dos (2) créditos, el programa se desarrolla en cuatro (4) periodos académicos.
El contenido curricular se encuentra dividido en cuatro períodos académicos: tres períodos semestrales y uno intersemestral, completando una duración total de 18 meses. Cada período semestral consta de 10 créditos y el intersemestral, 6 créditos.
Ciclo de fundamentación:
Durante este ciclo, se busca formar a los estudiantes en las bases estadísticas, de programación y de planeación y ejecución de proyectos interdisciplinarios. Mediante el uso de casos de aplicación, basados en situaciones reales en diferentes sectores económicos, se espera desarrollar las habilidades necesarias no sólo para entender los pilares fundamentales de la analítica, sino también para formular y ejecutar adecuadamente proyectos de Analytics bajo un marco estructurado. Cursos: Modelos de análisis estadístico, Herramientas computacionales para el análisis de datos y Modelaje y mejora de procesos.
Ciclo de profundización:
Formar al estudiante en técnicas más complejas para el análisis y uso intensivo de datos, mediante la enseñanza de la teoría del aprendizaje estadístico, la construcción y aplicación de modelos estadísticos especializados en función de los datos y el uso de metodologías y herramientas para el análisis y solución de problemas bajo incertidumbre. Esta área del programa y a una escala más específica, garantiza que el estudiante logre obtener las competencias en Analytics de mayor interés en las organizaciones para generar ventajas competitivas en el mercado. Cursos: Minería de datos, Modelos avanzados para el análisis de datos I & II y Modelos para el análisis y toma de decisiones.
Ciclo de complemento:
Este ciclo busca que los estudiantes estén en la capacidad de formarse de una manera mucho más integral en el campo de Analytics, mediante la enseñanza de técnicas cuantitativas y modelos computacionales aplicados al área de mercadeo y adicionalmente la selección de un curso de carácter electivo (ofrecido en otra maestría o en la propia). Este último le ofrece la libertad al estudiante de encontrar un espacio de formación propio de sus necesidades, teniendo en consideración no sólo las bases académicas del programa, sino su realidad y requerimientos laborales. Cursos: Modelos de decisión en mercadeo y Electiva.
Ciclo de integración:
Durante el último año de la maestría los estudiantes conformaran grupos de trabajo para identificar, formular, analizar y solucionar un problema de la industria. Dentro de este periodo, los estudiantes desarrollarán habilidades de comunicación, liderazgo, trabajo en equipo, gerencia de proyectos y otras habilidades necesarias para desempeñar cargos gerenciales dentro de las organizaciones. En su solución deberán hacer uso de los conceptos, técnicas y herramientas cubiertas en el programa. Este proyecto aplicado permite identificar oportunidades del uso efectivo de la información para la toma de decisiones, aporta una herramienta pedagógica a futuras promociones y sirve de ilustración a las empresas para cooperar en la definición de políticas sectoriales y globales de desarrollo científico y tecnológico. Cursos: Trabajo práctico de grado I & II.
Programa Modelo
La Maestría en Inteligencia Analítica para la Toma de Decisiones tiene un total de 36 créditos académicos, divididos en once (11) cursos, siete (7) de cuatro (4) créditos y cuatro (4) de dos (2) créditos. El programa se desarrolla en cuatro (4) periodos académicos, tal como se presenta en la siguiente imagen.
Primer Semestre
Cursos
MIIA-4101 Herramientas Computacionales para el Análisis de Datos (2 cr)
MIIA-4100 Modelos de Análisis Estadístico (4 cr)
MIIA-4102 Modelaje y Mejora de Procesos (4 cr)
| MIIA4100 | Modelos de Análisis Estadístico | 4 |
| MIIA4101 | Herramientas Computacionales para Análisis de Datos | 2 |
| MIIA4102 | Modelaje y Mejora de Procesos | 4 |
| Total Credit Hours: | 10 |
Segundo Semestre
Cursos
MIIA-4200 Minería de Datos (4 cr)
MIIA-4202 Modelos para Toma de Decisiones (4 cr)
MIIA-4001 Trabajo Práctico de Grado 1 (2 cr)
Tercer Semestre
Cursos
MIIA-4203 Modelos Avanzados en Análisis de Datos 2 (2 cr)
MIIA-4400 Modelos de Decisión en Mercados (4 cr)
MIIA-4005 Trabajo Práctico de Grado 2 (4 cr)
| MIIA4203 | Mode. Avanz. Análisis Datos 2 | 2 |
| MIIA4400 | Modelos de Decisión en Mercados | 4 |
| MIIA4005 | Trabajo Práctico de Grado 2 | 4 |
| Total Credit Hours: | 10 |
Período Intersemestral
Cursos
MIIA-4201 Modelos Avanzados en Análisis de Datos 1 (2 cr)
MIIA-4XXX Electiva (4 cr)
Perfil del Egresado
Un profesional en Inteligencia Analítica será capaz de:
- Identificar oportunidades de aplicación de inteligencia analítica para generar valor dentro de las organizaciones.
- Liderar el proceso de transformación de datos en información para toma de decisiones.
- Extraer datos de fuentes estructuradas y no estructuradas
- Transformar los datos que alimentan los modelos analíticos.
- Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos.
- Liderar proyectos de inteligencia analítica de alto impacto en las organizaciones.
Datos de Contacto
Correo institucional del programa: analytics@uniandes.edu.co
Link de la página del programa:analytics.uniandes.edu.co
Teléfonos: [571] 339 4949 exts: 2897