Como egresado de la Especialización en Analítica y Big Data serás un profesional con formación integral, ética y social que maneja una amplia visión de las tecnologías y usabilidad del Big Data y la Analítica. Con sólidos conocimientos para diseñar, analizar, configurar, implementar y desplegar sistemas y servicios de Big Data en cualquier contexto, así como el análisis de los datos para agregar valor a la sociedad.
Ten en cuenta las siguientes características para estudiar la Especialización en Analítica y Big Data:
○ Tienes afinidad por el análisis de la información y quieres estar vinculado laboralmente a estas áreas.
○ Eres autónomo y disciplinado para atender los requerimientos de la virtualidad.
○ Manejas habilidades informáticas.
○ Te gusta la innovación, el trabajo en equipo y te proyectas como líder.
Al terminar la Especialización en Analítica y Big Data contarás con las herramientas necesarias para desempeñarte como:
○ Arquitecto de la Infraestructura de Big Data en arquitectura on-premise o en paradigma de nube.
○ Analista de Datos y visualización de estos para la gestión y descubrimiento de conocimiento.
○ Gerente de Datos alineando la Estrategia del Negocio con la información para el beneficio de la organización, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial.
Nuestros espacios de acompañamiento tutorial en la metodología virtual contribuyen a fomentar aspectos como
○ La flexibilidad: que permite hacer pertinente, significativa y asequible la formación de los estudiantes al respetar sus intereses, formas de aprendizaje y ritmos de apropiación del conocimiento.
○ La pertinencia Socio-Cultural: que responde a la adecuación de los conocimientos de carácter universal a su propia idiosincrasia cultural, a las posibilidades económicas de apropiación y a la pertinencia de aplicaciones sociales particulares, sin excluir el conocimiento propio de la comunidad.
○ La formación Investigativa: que acoge y promueve la participación e inclusión de los estudiantes en diversos proyectos, permitiéndoles el acceso a los medios investigativos propios de las disciplinas.
○ La articulación teoría-práctica: entendida como la articulación de las teorías, principios y modelos con experiencias demostrativas, experimentales y de campo.
○ La autorregulación del aprendizaje: la posibilidad que tiene el estudiante de ser formado en condiciones de libertad y autonomía dentro de un claro sentido ético.
○ La motivación: el despertar constante de los conocimientos y desafíos que afrontan los docentes-tutores y estudiantes en un mundo globalizado.
○ La colaboración: la forma de exponer los conocimientos con otros pares y comunidades académicas de trabajar en conjunto y fortalecer lazos de apoyo, competencias sociales y emocionales.
Diferentes organizaciones, tanto públicas como privadas, generan, coleccionan, procesan, almacenan y requieren una inmensa cantidad de datos para cualificar su toma de decisiones, tanto para diseñar y evaluar políticas públicas, como para decisiones publicitarias o de producción. Por esta razón, son cada vez más indispensables profesionales con la capacidad de hacer un análisis riguroso de estos datos y poder generar información que le dé valor, tanto a la organización, como a sus grupos de interés.
| Materia | Créditos |
|---|---|
| Electiva integral. Desarrollo sostenible | 2 |
| Gestión de conocimiento y Big Data | 3 |
| Competencias y procesos investigativos | 2 |
| Computación en la Nube para Big Data | 3 |
| Computación de alto desempeño para Big Data | 3 |
| Computación cognitiva para Big Data | 3 |
| Materia | Créditos |
|---|---|
| Electiva profesional | 2 |
| Opción de Grado | 2 |
| Métodos estadísticos y algoritmos para el análisis de datos | 3 |
| Paradigmas para el almacenamiento y procesamiento de Big Data | 3 |
| Algoritmos y visualización de datos | 3 |
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