Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios

Pontificia Universidad Javeriana
CUM LAUDE
5.0
10 opiniones
  • Un punto crítico pero sumamente valioso es la alta densidad técnica en el área de Analítica Financiera y de Riesgo. Las lecciones se centran en el análisis de escenarios de incertidumbre y modelos de scoring, lo que requiere horas de dedicación y resolución de problemas financieros avanzados.
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  • El bloque enfocado en Machine Learning aplicado a los negocios es excepcional. El temario te lleva desde los fundamentos de los algoritmos de clasificación hasta el despliegue de modelos predictivos reales, lo que te dota de un criterio analítico muy robusto para optimizar la toma de decisiones corporativas.
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  • El bloque de Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos de Negocio cumple con creces las expectativas. El programa profundiza al detalle en cómo implementar modelos de analítica prescriptiva para optimizar cadenas de suministro y operaciones complejas, definiendo el perfil estratégico del posgrado.
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Maestría

En Bogotá

Precio a consultar

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Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Idiomas

    Castellano

  • Lugar

    Bogotá

  • Duración

    3 Semestres

La Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios de la Pontificia Universidad Javeriana es un programa de posgrado interdisciplinario (vinculado principalmente a la Facultad de Ingeniería) estructurado para formar consultores y líderes capaces de transformar grandes volúmenes de datos en información estratégica de alto valor para las organizaciones. Durante el programa, podrás capacitarte en minería de datos y procesos, arquitectura empresarial, modelos económicos y toma de decisiones estratégicas.

Sedes y fechas disponibles

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Bogotá
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Carrera 7 No. 40 - 62

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15 ago 2026Inscripciones cerradas

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Opiniones

5.0
excelente
  • Un punto crítico pero sumamente valioso es la alta densidad técnica en el área de Analítica Financiera y de Riesgo. Las lecciones se centran en el análisis de escenarios de incertidumbre y modelos de scoring, lo que requiere horas de dedicación y resolución de problemas financieros avanzados.
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  • El bloque enfocado en Machine Learning aplicado a los negocios es excepcional. El temario te lleva desde los fundamentos de los algoritmos de clasificación hasta el despliegue de modelos predictivos reales, lo que te dota de un criterio analítico muy robusto para optimizar la toma de decisiones corporativas.
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  • El bloque de Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos de Negocio cumple con creces las expectativas. El programa profundiza al detalle en cómo implementar modelos de analítica prescriptiva para optimizar cadenas de suministro y operaciones complejas, definiendo el perfil estratégico del posgrado.
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100%
4.3
fantástico

Valoración del curso

Lo recomiendan

Valoración del Centro

Andrés L.

5.0
29/06/2026
Sobre el curso: Un punto crítico pero sumamente valioso es la alta densidad técnica en el área de Analítica Financiera y de Riesgo. Las lecciones se centran en el análisis de escenarios de incertidumbre y modelos de scoring, lo que requiere horas de dedicación y resolución de problemas financieros avanzados.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Ricardo M.

5.0
28/06/2026
Sobre el curso: El bloque enfocado en Machine Learning aplicado a los negocios es excepcional. El temario te lleva desde los fundamentos de los algoritmos de clasificación hasta el despliegue de modelos predictivos reales, lo que te dota de un criterio analítico muy robusto para optimizar la toma de decisiones corporativas.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Santiago H.

5.0
28/06/2026
Sobre el curso: El bloque de Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos de Negocio cumple con creces las expectativas. El programa profundiza al detalle en cómo implementar modelos de analítica prescriptiva para optimizar cadenas de suministro y operaciones complejas, definiendo el perfil estratégico del posgrado.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Lucía R.

5.0
27/06/2026
Sobre el curso: La formación en estrategia analítica orientada a la transformación digital es brillante, aunque el temario del posgrado se enriquecería si incluyera un enfoque inicial más práctico sobre metodologías ágiles (Scrum) específicas para liderar equipos de ciencia de datos. Toca profundizar de forma autónoma en esa gestión operativa.
¿Recomendarías este curso?: Sí

Laura B.

5.0
26/06/2026
Sobre el curso: Las asignaturas del área de Arquitectura de Datos y Big Data son sumamente exigentes. El contenido del curso está muy actualizado en el manejo de entornos en la nube y bases de datos NoSQL, preparándote a fondo para gestionar la infraestructura de información que requieren las organizaciones actuales.
¿Recomendarías este curso?: Sí
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Materias

  • Negocios
  • Inteligencia de Negocios
  • Analítica de los negocios
  • Minería de Datos
  • Arquitectura Empresarial
  • Modelos económicos
  • Toma de decisiones
  • Estrategia negocios
  • Estadística
  • Informacion

Programa académico

SEMESTRE I

  • Fundamentación

    • Métodos y aplicaciones de Analítica I (4 créditos)

      • TP: 48 horas TI: 144 horas

    • Gestión de datos (2 créditos)

      • TP: 24 horas TI: 72 horas

  • Profundización

    • Profundización Organizacional (8 créditos)

      • TP: 96 horas TI: 288 horas

  • Total Semestre: 14 créditos (TP: 168 horas. TI: 504)

SEMESTRE II

  • Fundamentación

    • Métodos y aplicaciones de Analítica II (4 créditos)

      • TP: 48 horas TI: 144 horas

    • Manejo responsable de la información (2 créditos)

      • TP: 24 horas TI: 72 horas

    • Arq empresarial (4 créditos)

      • TP: 48 horas TI: 144 horas

  • Profundización

    • Profundización Electiva (4 créditos)

      • TP: 48 horas TI: 144 horas

  • Total Semestre: 14 créditos (TP: 168 horas. TI: 504)

SEMESTRE III

  • Fundamentación

    • Tópicos avanzados en Analítica (4 créditos)

      • TP: 48 horas TI: 144 horas

  • Profundización

    • Trabajo de grado aplicado (4 créditos)

      • TP: 48 horas TI: 144 horas

    • Profundización Electiva (4 créditos)

      • TP: 48 horas TI: 144 horas

  • Total Semestre: 12 créditos (TP: 144 horas. TI: 432)

Programa total: 40 créditos

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