Pregrado en Ingeniería en Analítica de Datos
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Aprender a resolver problemáticas tecnológicas a través de la estructuración e inteligencia de datos me permitió definir mi perfil técnico. La orientación de los docentes es un pilar clave en el aprendizaje.
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Estudiar en UNICERVANTES me ha permitido convertir mi interés por la tecnología y la investigación en una formación profesional sólida. Destaco el enfoque en innovación, los semilleros de investigación y el acompañamiento de los docentes, que fortalecen mi preparación para el mundo laboral.
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Estudiar Ingeniería en Analítica de Datos me ha permitido acercarme de forma práctica al mundo de los datos y la tecnología. Los laboratorios, el Coworking Hipona y el acompañamiento de los docentes hacen que pueda fortalecer mis habilidades de análisis, innovación y resolución de problemas.
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Carrera universitaria
En Bogotá, D.C.
Construye tu futuro mediante el análisis de todo lo que te rodea
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Tipología
Carrera universitaria
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Modalidad horaria
Full time
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Idiomas
Castellano
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Lugar
Bogotá, d.c.
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Duración
8 Semestres
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Inicio
Fechas disponibles
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Prácticas empresariales
Sí
¿Estás buscando una oportunidad increíble de crecimiento profesional para formarte como ingeniero/a capaz de construir modelos predictivos, arquitecturas de datos e inteligencia artificial aplicada? El Pregrado en Ingeniería en Analítica de Datos de UNICERVANTES representa una ocasión para potenciar tus competencias profesionales en una de las disciplinas con mayor demanda laboral y proyección de futuro a nivel global.
El pregrado, impartido en modalidad presencial durante 8 semestres, tiene como objetivo transmitir conocimientos avanzados en ingeniería de datos, visualización de información compleja, modelado estadístico y diseño de soluciones basadas en Machine Learning y Deep Learning. Entre los principales contenidos que se profundizan destacan la programación en Python y R, las bases de datos masivas (SQL y NoSQL), la analítica prescriptiva y la investigación aplicada a la optimización de procesos corporativos y públicos. Es fundamental que los participantes desarrollen la capacidad analítica indispensables para extraer valor accionable a partir de los datos.
Ofrecido directamente por UNICERVANTES, este programa te prepara para desempeñarte como ingeniero/a de datos, data scientist, analista de business intelligence, arquitecto/a de IA o consultor/a estratégico/a en innovación digital. ¡Inscríbete ahora y da un giro a tu carrera profesional! ¡Conviértete en un referente para las organizaciones: inscríbete ahora!
Información importante
Precio a usuarios Emagister: Beca del 30% para toda la formación + 5% por pronto pago válido solo para primer semestre. Forma de pago, tasas y descuentos: Pago por semestres académico. Beca institucional mi vocación y demás beneficios vigentes establecidos por Unicervantes. Aplica T&C Financiación, becas: Convenios con varias entidades financieras y propias de la universidad
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
El programa de Ingeniería en Analítica de Datos de UNICERVANTES forma profesionales capaces de transformar datos en información estratégica para la toma de decisiones, mediante la aplicación de herramientas de programación, estadística, inteligencia artificial y ciencia de datos. Su formación integra competencias científicas, tecnológicas, investigativas y humanistas para liderar procesos de innovación y transformación digital en diferentes sectores económicos y sociales.
El programa está dirigido a bachilleres interesados en la programación, la tecnología, la inteligencia artificial y el análisis de información. Es ideal para personas con pensamiento lógico, analítico e innovador que deseen desarrollar soluciones tecnológicas basadas en datos para apoyar la toma de decisiones en organizaciones públicas y privadas.
Para el proceso de admisión, se requiere contar con título de bachiller y haber presentado las Pruebas Saber 11° (ICFES). En el caso de aspirantes extranjeros, deberán presentar la documentación académica debidamente avalada y reconocida en Colombia.
Ingeniero/a en Analítica de Datos
Registro SNIES: 116144
Resolución: No. 16782 del 12 de septiembre del 2023 con vigencia de 7 años
• Única universidad en Bogotá que ofrece el pregrado en Ingeniería en Analítica de Datos en jornada presencial día con esta denominación.
• Opción de doble programa con Ingeniería en Sistemas de Software e Inteligencia Artificial, fortaleciendo el perfil profesional y ampliando las oportunidades laborales.
• Formación enfocada en Big Data, Machine Learning, Deep Learning, Business Intelligence, MLOps y Computación en la Nube, respondiendo a las necesidades actuales de la transformación digital.
• Plan de estudios con énfasis en el análisis, gestión, visualización y gobierno de datos para la toma de decisiones estratégicas.
• Formación práctica mediante proyectos de investigación aplicada y práctica profesional en escenarios reales.
• Docentes con experiencia académica y profesional en analítica de datos, inteligencia artificial y transformación digital.
• Desarrollo de competencias para diseñar soluciones basadas en datos en organizaciones públicas y privadas.
• Formación integral con enfoque ético, investigativo y humanista, respaldada por la calidad académica de UNICERVANTES y la tradición educativa de la Orden de San Agustín.
• Oportunidades de intercambio e internacionalización.
Una vez solicites información, Unicervantes se pondrá en contacto contigo para facilitarte toda la información que puedas necesitar. También tendrás acompañamiento en el proceso de matriculación, si lo deseas.
El Ingeniero en Analítica de Datos de UNICERVANTES podrá desempeñarse en organizaciones públicas y privadas liderando procesos de análisis, transformación y aprovechamiento estratégico de la información.
• Científico de datos.
• Analista de datos.
• Ingeniero de datos.
• Analista en Business Intelligence.
• Consultor en analítica de datos.
• Arquitecto de soluciones Big Data.
• Especialista en inteligencia artificial.
• Analista de inteligencia de negocios.
• Investigador en ciencia de datos.
• Líder de proyectos de transformación digital.
• Profesional en entidades financieras, empresas tecnológicas, instituciones públicas, centros de investigación, salud, comercio electrónico y organizaciones internacionales.
Opiniones
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Aprender a resolver problemáticas tecnológicas a través de la estructuración e inteligencia de datos me permitió definir mi perfil técnico. La orientación de los docentes es un pilar clave en el aprendizaje.
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Estudiar en UNICERVANTES me ha permitido convertir mi interés por la tecnología y la investigación en una formación profesional sólida. Destaco el enfoque en innovación, los semilleros de investigación y el acompañamiento de los docentes, que fortalecen mi preparación para el mundo laboral.
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Estudiar Ingeniería en Analítica de Datos me ha permitido acercarme de forma práctica al mundo de los datos y la tecnología. Los laboratorios, el Coworking Hipona y el acompañamiento de los docentes hacen que pueda fortalecer mis habilidades de análisis, innovación y resolución de problemas.
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Valoración del curso
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La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 8 años en Emagister.
Materias
- Programación en PL / SQL
- Data Lake and Warehouse
- Técnicas y herramientas de ETL
- Machine learning
- Business Intelligence
- MLOps
- Introducción a la ingeniería
- Cálculo diferencial
- Estructuras y bases de datos
- Lógica de Programación
- Cálculo integral
- Álgebra lineal
- Fundamentos de física
- Estadística
- Cálculo verctorial
- Probabilidad e inferencia
- Arquitectura Big Data
- Ecuaciones diferenciales
- Investigación aplicada
- Gobierno y estrategias de dato
Profesores
Fernando Benavides
Docente
Ingeniero de Sistemas con Doctorado en Inteligencia Artificial, Magíster en Software Libre y Especialista en Ciberseguridad y Telecomunicaciones. Más de 14 años de experiencia en el sector académico superior como Director de Programa, docente e investigador. Experto en procesos de Registro Calificado, acreditación de alta calidad y gestión de proyectos TIC. Líder en el desarrollo de soluciones de IA, Metaverso y maratones de programación (Scrum Master y Coach)
Hermes Fernando Ortiz
Docente
Docente de Física con estudios de Licenciatura, Maestría y Doctorado. Me acredita una experiencia de más de 25 años en el campo de la educación superior, en diferentes universidades de la ciudad de Bogotá. Soy una persona responsable y organizada; y como Par Académico del Ministerio de Educación Nacional, para la Educación Superior, contribuyo con el mejoramiento de la calidad de la Educación en el país.
William Daniel Cristancho
Docente
Ingeniero de Sistemas, especialista en Redes de Alta Velocidad y MBA en Administración y Dirección de Empresas. Es CEO de Bysoft Logistic y cuenta con amplia experiencia en programación Java, Python y bases de datos. Ha sido docente en la Universidad Nacional de Colombia, Universidad Católica de Colombia, Universidad Antonio Nariño, Universidad Santo Tomás, Universidad Piloto de Colombia y Universidad Unicervantes. Es AWS Academy Educator certificado por Amazon Web Services."
Programa académico
Semestre 1
Fundamentos de ingeniería, matemáticas y programación orientados al desarrollo del pensamiento lógico y la estructuración de soluciones computacionales para el análisis de datos.
- Introducción a la Ingeniería
- Electiva Ciencias Básicas I
- Cálculo Diferencial
- Estructuras y Bases de Datos
- Lógica de Programación
- Comunicación Oral y Escrita
Semestre 2
Desarrollo de competencias en programación, matemáticas, estadística y ciencias básicas para fortalecer el análisis y procesamiento de datos.
- Cálculo Integral
- Programación I
- Álgebra Lineal
- Fundamentos de Física
- Segunda Lengua I
- Estadística Descriptiva
Semestre 3
Profundización en programación, estadística, probabilidad y arquitecturas Big Data para el manejo de grandes volúmenes de información.
- Cálculo Vectorial
- Física II
- Probabilidad e Inferencia
- Estadística
- Segunda Lengua II
- Programación II
- Arquitectura Big Data e Internet de las Cosas
Semestre 4
Aplicación de herramientas matemáticas, bases de datos y metodologías de investigación para el desarrollo de soluciones analíticas.
- Ecuaciones Diferenciales
- Metodología de la Investigación en Ciencias Básicas
- Electiva en Ingeniería I
- Electiva Institucional I
- SQL y Programación en PL/SQL
- Visualización de la Información
Semestre 5
Fortalecimiento de competencias en gestión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos mediante arquitecturas modernas, integración de información y tecnologías de computación en la nube.
- Data Lake and Warehouse
- Bases de Datos Analíticas: NoSQL y en Memoria
- Electiva Ciencias Básicas II
- Técnicas y Herramientas de ETL
- Computación en la Nube
- Electiva Institucional II
Semestre 6
Desarrollo de modelos de aprendizaje automático, minería de datos y herramientas de inteligencia de negocios para la toma de decisiones estratégicas.
- Machine Learning
- Minería de Datos
- Electiva en Ingeniería II
- Profundización Terminal I
- Electiva Institucional III
- Business Intelligence Analytics
Semestre 7
Aplicación de metodologías avanzadas para el gobierno de datos, aprendizaje profundo e investigación aplicada en proyectos de analítica.
- Investigación Aplicada I
- Gobierno y Estrategias de Datos
- Electiva en Ingeniería III
- Profundización Terminal II
- Machine Learning Operations (MLOps)
- Deep Learning
Semestre 8
Integración de los conocimientos adquiridos mediante investigación aplicada, práctica profesional y electivas orientadas al fortalecimiento del perfil profesional y la innovación tecnológica.
- Investigación Aplicada II
- Electiva Institucional IV
- Electiva Institucional V
- Práctica Profesional
Información adicional
El programa de Ingeniería en Analítica de Datos de UNICERVANTES ofrece una formación integral que combina matemáticas, programación, estadística, inteligencia artificial, Big Data y ciencia de datos con un enfoque ético, investigativo y humanista. Durante los ocho semestres, los estudiantes desarrollan competencias para recopilar, procesar, analizar e interpretar grandes volúmenes de información, diseñando soluciones innovadoras que apoyen la toma de decisiones estratégicas en organizaciones públicas y privadas. La formación fortalece la investigación aplicada, el trabajo interdisciplinario y la transformación digital, preparando profesionales altamente competitivos para afrontar los desafíos de la economía basada en datos, con la posibilidad de cursar un doble programa con Ingeniería en Analítica de Datos.
Pregrado en Ingeniería en Analítica de Datos