Maestría en Estadística con mención en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Título a otorgar: Magíster en Estadística con mención en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Tipo de Formación: Maestría Académica
Duración: 2 períodos académicos (1 año)

Modalidad: En Línea

Costo: $ 2.600,00
 
 
Coordinador del Programa: PhD. Rubén Pazmiño Maji
Contacto: 0996246260
 
 
 
Dirigido a: 
  • Accederán al programa profesionales con título de tercer nivel preferentemente en las áreas de: Ciencias Naturales, matemática y estadística ; Educación; Ciencias Sociales, periodismo e información; Administración de empresas y derecho; Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC); Ingeniería, Industria y construcción; Agricultura, Silvicultura, pesca y veterinaria y Servicios

    La Estadística al ser un eje transversal de la formación profesional de todas las áreas del conocimiento abalizan que los estudiantes accedan a la formación académica. Podrán ingresar aquellos que acrediten una experiencia laboral en otros campos del conocimiento de 1 año.

 

 

Resolución: RPC-SO-11-No.197-2024    
Tipo de Formación: Maestría Académica
Fecha de Aprobación CES: 13-marzo-2024 

Fecha de Finalización vigencia CES: 13-marzo-2034 

 

Campo Amplio: Ciencias Naturales, Matemáticas y Estadística
Campo Específico: Matemáticas y estadística

Campo Detallado: Estadística

 

Número de períodos: 2 periodos académicos (1 año)
Total créditos: 30
Total horas programa: 1440

Número de asignaturas programa: 12

 

  • Accederán al programa profesionales con título de tercer nivel preferentemente en las áreas de: Ciencias Naturales, matemática y estadística ; Educación; Ciencias Sociales, periodismo e información; Administración de empresas y derecho; Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC); Ingeniería, Industria y construcción; Agricultura, Silvicultura, pesca y veterinaria y Servicios
  • La Estadística al ser un eje transversal de la formación profesional de todas las áreas del conocimiento abalizan que los estudiantes accedan a la formación académica. Podrán ingresar aquellos que acrediten una experiencia laboral en otros campos del conocimiento de 1 año.
  • 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 UEP debidamente apostillado o legalizado por vía consular
  • Comprende Métodos Estadísticos de tal forma que los maestrantes adquirirán una agudeza profunda de las técnicas estadísticas y su aplicación en el análisis de grandes conjuntos de datos. Esto incluye, pero no se limita a, métodos de regresión, análisis de series temporales, estadísticas bayesianas, statistical learning y técnicas de inferencia estadística. Además, los maestrantes aprenderán a manejar, procesar y analizar datos utilizando herramientas y lenguajes de programación como R, Python, SQL y otros softwares especializados en análisis de datos. Esto es esencial para interpretar datos en contextos variados y para la investigación.
  • Aplica la Ciencia de Datos en diversos sectores, los maestrantes desarrollarán la capacidad de aplicar sus conocimientos y habilidades en estadística e Inteligencia Artificial en una variedad de contextos y sectores. Esto incluye la realización de proyectos prácticos y estudios de casos en áreas como la salud, finanzas, marketing, tecnología y más. Además, los estudiantes aprenderán a interpretar y comunicar efectivamente los resultados de sus análisis a un público técnico y no técnico, una habilidad crucial para los profesionales de la ciencia de datos.
  • Aplica la Inteligencia Artificial en la solución de problemas complejos, el programa de maestría proporcionará a los estudiantes una base en los principios y prácticas de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning). Esto incluye la comprensión de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales y aprendizaje profundo (Deep Learning). Los estudiantes aprenderán a aplicar estos métodos para resolver problemas complejos, como la predicción de tendencias, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones basada en datos
  • Utilizar la programación estadística, ciencia de datos e introducción a la visualización interactiva para conocer modelos estadísticos y técnicas de inteligencia artificial que permitan resolver problemas reales con grandes y variados tipos de datos (ciencia de datos) ya sea para la sociedad o la industria.
  • Mediante bases de datos para datos estructurados no estructurados e introducción a big data para ciencia de datos, comprender modelos estadísticos y técnicas de inteligencia artificial que permitan resolver problemas reales con grandes y variados tipos de datos (ciencia de datos) ya sea para la sociedad o la industria.
  • Aplica modelos estadísticos y técnicas de inteligencia artificial mediante estadística para ciencia de datos y modelos estadísticos de causalidad que permitan resolver problemas reales con grandes y variados tipos de datos (ciencia de datos) ya sea para la sociedad o la industria.
  • Aplica modelos estadísticos de vanguardia con Técnicas Estadísticas Multivariadas aplicada a la Ciencia de Datos, que afronten problemáticas sociales, económicas, culturales, ambientales, tecnológicas y productivas de cualquier sector.
  • Determina sectores, grupos, clusters que permita la toma de decisiones de acuerdo al segmento o entorno en el cual se desenvuelve
  • Coordinar con habilidad equipos, para realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas con un enfoque analítico avanzado.
  • Trabajar en equipo para la elaboración de publicaciones científicas con un enfoque analítico avanzado
PAO 1PAO 2
1. METODOLOGÍA  DE LA INVESTIGACIÓN7. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIADAS
2. PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA, CIENCIA DE DATOS E INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN INTERACTIVA8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA CIENCIA DE DATOS Y MACHINE LEARNING
3. BASES DE DATOS PARA DATOS ESTRUCTURADOS NO ESTRUCTURADOS E INTRODUCCIÓN A BIG DATA PARA CIENCIA DE DATOS9. STATISTICAL LEARNING
4. PERFIL DE TITULACIÓN10. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
5. ESTADÍSTICA PARA CIENCIA DE DATOS11. ANÁLISIS ESTADÍSTICO PREDICTIVO Y MINERÍA DE DATOS
6. MODELOS ESTADÍSTICOS DE CAUSALIDAD12. TRABAJO DE TITULACIÓN
  • 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

 
Fecha de Inscripción: 01 – julio – 2025
Fecha de Examen Admisión: lunes 28 de julio al miércoles 30 de julio de 2025
Temario del examen de admisión:
Fecha Inicio Clases: 20 – septiembre – 2025
Organizador: Decanato de Posgrado
Lugar: ESPOCH

Modalidad: En Línea