Maestría en Ciencia de Datos
La Maestría en Ciencia de Datos es un programa orientado a formar profesionales expertos en la gestión, análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones estratégicas en diversos sectores; su objetivo es desarrollar competencias en estadística avanzada, aprendizaje automático, minería de datos, inteligencia artificial y visualización de información, utilizando herramientas y lenguajes como Python, R, SQL y plataformas de big data. El programa combina teoría rigurosa con una fuerte orientación práctica mediante estudios de caso, desarrollo de proyectos reales y trabajo con bases de datos complejas. Se promueve el pensamiento analítico, crítico y ético en el uso de datos, así como la innovación y el desarrollo de soluciones inteligentes.
Modalidad: En Línea
El presente programa está dirigido a profesionales con título de tercer nivel de grado debidamente registrados por el órgano rector de la política pública de educación superior, en las siguientes áreas: Matemáticas, Estadística, Ciencias computacionales, Diseño y administración de redes y bases de datos, Desarrollo y análisis de software y aplicaciones, Sistemas de información, Electrónica, automatización y sonido, Telecomunicaciones
En caso de que el título de tercer nivel de grado sea obtenido en el exterior, el estudiante para inscribirse en el programa deberá presentarlo a la IES debidamente apostillado o legalizado por vía consular, según lo establece en el artículo 18 del Reglamento de Régimen Académico
Específico 1 Tecnologías de la información y la comunicación (TIC)
Detallado 1 Ciencias computacionales
La Maestría en Ciencia de Datos es un programa orientado a formar profesionales de alto nivel con conocimientos científicos, técnicos y prácticos de los aspectos relacionados con Ciencia de Datos, que permita implementar métodos y procesos de análisis de la información y predicciones, con especial
atención en el modelado de datos y aplicaciones para el análisis predictivo, que consolide la actividad de investigación y
desarrollo tecnológico en esta área, tomando en cuenta el estado del arte de la tecnología, las normativas legales vigente, y las características particulares de la región y el País.
- Análisis de grandes conjuntos de datos
- Aprendizaje automático
- Minería de datos
- Visualización de datos
Sector Empresarial e Industrial
Sector Público y Gobierno
Sector Ambiental y de Desarrollo
Sector de Tecnología e Investigación
OE1: Desarrollar soluciones predictivas y de optimización mediante la aplicación integrada de fundamentos estadísticos y matemáticos, algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de minería de datos, resolviendo problemas complejos en contextos empresariales, sociales y de investigación.
OE2: Gestionar ecosistemas tecnológicos de datos mediante el uso de lenguajes de programación, herramientas especializadas y arquitecturas para grandes volúmenes de información, garantizando la calidad, integridad, disponibilidad y aprovechamiento estratégico de los datos, con capacidad de adaptación a nuevas tecnologías y entornos cambiantes.
OE3: Liderar proyectos interdisciplinarios de ciencia de datos mediante la integración de habilidades analíticas, pensamiento crítico, creatividad y comunicación efectiva, para generar valor, sustentando la toma de decisiones basadas en evidencia en los sectores público, privado, académico y social.
RA1: Habilidad para aplicar métodos, técnicas y herramientas estadísticas y analíticas avanzadas para el análisis, modelado y resolución de problemas complejos en diversos contextos, seleccionando críticamente el modelo más adecuado según la naturaleza del problema y la evidencia disponible.
RA2: Habilidad para implementar proyectos de ciencia de datos integrando el ciclo de vida de los datos, procesos de preparación y calidad de la información, así como técnicas de minería de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, generando soluciones relevantes y útiles en distintos contextos.
RA3: Habilidad para comunicar de manera clara y efectiva los hallazgos derivados del análisis de datos mediante técnicas de visualización y recursos de comunicación científica y técnica, interactuando con audiencias técnicas y no técnicas, y liderando equipos interdisciplinarios para la toma de decisiones basadas en evidencia en diversos contextos.
RA4: Habilidad para aplicar principios éticos, legales y de responsabilidad social en la gestión y análisis de datos, garantizando la privacidad, seguridad y cumplimiento normativo, analizando críticamente teorías, modelos y tendencias emergentes, e identificando problemas y oportunidades de investigación para la generación y actualización continua del conocimiento.
- Cursar todas las materias del plan de estudios
- Completar exitosamente el proceso de Titulación 1 y Titulación 2 bajo la modalidad de Proyecto de Desarrollo o Artículo Científico.
- Solicitar defensa con el Proyecto de Desarrollo o Artículo Científico terminado
- Sustentación del Proyecto de Desarrollo o Artículo Científico
El coordinador es presidente de la RED académica de Tecnologías de la Información y Comunicación de las IES – Ecuador
International Proffesional Register og Engineering Educators:
MSc. Paúl Paguay Soxo
MSc. Geovanny Silva Peñafiel
MSc. Santiago Logroño Naranjo
MSc. Joffre Monar Monar
Reconocimiento académico:
MSc. Paúl Paguay Soxo
MSc. Geovanny Silva Peñafiel
MSc. Santiago Logroño Naranjo
MSc. Joffre Monar Monar
Reconocimiento publicación libro
Ph.D. Bertha Mazón Olivo
Convenios Marco:
- Dirección Distrital del Ministerio de Agricultura y Ganadería de Orellana – MAG
- Universidad Nacional de RIO NEGRO – ARGENTINA
- Agencia de regulación y control Fito y zoosanitario
- INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR FRANCISCO DE ORELLANA
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Fecha de Finalización vigencia CES: 27-septiembre-2033
Campo Detallado: Ciencias computacionales
Número de asignaturas programa: 13
- El presente programa está dirigido a profesionales con título de tercer nivel de grado debidamente registrados por el órgano rector de la política pública de educación superior, en las siguientes áreas: Matemáticas, Estadística, Ciencias computacionales, Diseño y administración de redes y bases de datos, Desarrollo y análisis de software y aplicaciones, Sistemas de información, Electrónica, automatización y sonido, Telecomunicaciones
- En caso de que el título de tercer nivel de grado sea obtenido en el exterior, el estudiante para inscribirse en el programa deberá presentarlo a la IES debidamente apostillado o legalizado por vía consular, según lo establece en el artículo 18 del Reglamento de Régimen Académico
- Capacidad para aplicar métodos, técnicas y herramientas estadísticas avanzadas para el análisis y modelado de datos en diversos ámbitos, como negocios, finanzas, salud, educación, entre otros.
- Habilidad para diseñar, implementar y evaluar proyectos de ciencia de datos utilizando metodologías y técnicas adecuadas, tales como el ciclo de vida de los datos, la minería de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
- Conocimiento profundo de los principales modelos y técnicas de análisis de datos, como la regresión, el clustering, la clasificación y la predicción, y capacidad para seleccionar y aplicar el modelo más adecuado para cada problema y contexto.
- Habilidad para implementar protocolos y procesos de calidad en la gestión de datos, incluyendo la limpieza, transformación y preparación de los datos para su análisis y modelado.
- Capacidad para aplicar técnicas y herramientas de visualización de datos para comunicar los resultados de análisis de manera clara y efectiva a diferentes audiencias.
- Habilidad para identificar problemas y oportunidades de investigación en el campo de la ciencia de datos y aplicar métodos y técnicas de investigación para abordarlos.
- Conocimiento y habilidades para aplicar procesos éticos y legales en el manejo y análisis de datos, y para garantizar la privacidad y seguridad de los mismos
- Identificación y resolución de problemas: La ciencia de datos permitirá a los profesionales identificar problemas y oportunidades en diferentes áreas, como la salud, el medio ambiente y la economía, y encontrar soluciones basadas en evidencia para abordarlos. Esto puede mejorar la calidad de vida de las personas al resolver problemas sociales, económicos y ambientales.
- Toma de decisiones basadas en datos: La toma de decisiones basadas en datos es una parte esencial de la ciencia de datos. Los profesionales en esta área podrían ayudar a los tomadores de decisiones en diferentes sectores a tomar decisiones informadas y estratégicas para mejorar la calidad de vida de las personas, la productividad y la sostenibilidad ambiental.
- Preservación y enriquecimiento de culturas y saberes: Los profesionales en ciencia de datos podrían contribuir a la preservación y enriquecimiento de las culturas y saberes del Ecuador mediante la recopilación, organización y análisis de datos relacionados con la historia, las tradiciones, el patrimonio y la biodiversidad del país. Esto puede ayudar a mantener vivas las culturas y tradiciones del Ecuador y fomentar el respeto y la comprensión intercultural.
• Capacidad para aplicar métodos y técnicas de análisis de datos avanzados para resolver problemas complejos en diferentes áreas, incluyendo negocios, salud, educación, entre otros.
• Habilidad para diseñar, implementar y evaluar proyectos de ciencia de datos, utilizando herramientas y tecnologías adecuadas para cada caso y logrando resultados relevantes y útiles.
• Conocimiento profundo de las teorías y conceptos fundamentales de la ciencia de datos, así como de las principales tendencias y desarrollos recientes en el campo, permitiendo una visión crítica y actualizada de la disciplina.
• Capacidad para trabajar en equipo y liderar proyectos de ciencia de datos, colaborando con profesionales de diferentes áreas y disciplinas, y aplicando enfoques interdisciplinarios para resolver problemas complejos en diferentes ámbitos y contextos
PAO 1 | PAO 2 |
1. FUNDAMENTOS CIENCIA DE DATOS | 8. TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN DE DATOS MASIVOS |
2. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS | 9. TITULACIÓN 1 |
3. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO(MACHING LEARNING) | 10. GESTIÓN Y GOBERNANZA DE DATOS |
4. ÉTICA Y PRIVACIDAD EN CIENCIA DE DATOS | 11. MINERÍA DE DATOS |
5. BIG DATA Y COMPUTACIÓN EN LA NUBE | 12. DEEP LEARNING |
6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL | 13. TITULACIÓN 2 |
7. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN |
- Fotocopia a color del título de Tercer Nivel de grado, debidamente registrado. En el caso de que el título de grado sea obtenido en el exterior, deberá presentarlo debidamente apostillado.
- Realizar la preinscripción en la plataforma informática del Decanato de Posgrado.
- Rendir y Aprobar el examen de admisión.
- Asistir a la entrevista.
- Solicitud de matrícula dirigida al Decano de Posgrado.
- Fotocopia a color de la cédula de identidad o pasaporte.
- Hoja de Vida en el formato institucional.
- Una foto tamaño carnet.
- Una carpeta colgante con pestaña ( color a definir con el coordinador del programa)
PREINSCRIPCIONES ABIERTAS
Datos generales
Modalidad: En linea
Temario del examen de admisión:
