Maestría en Estadística con mención en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
El programa de Maestría en Estadística con mención en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, es un programa de cuarto nivel orientado a formar profesionales con sólidas competencias en el análisis estadístico avanzado, modelamiento de datos y desarrollo de soluciones inteligentes basadas en algoritmos y aprendizaje automático; su propósito es integrar herramientas matemáticas, computacionales y estadísticas para enfrentar retos complejos en áreas como la salud, economía, industria, investigación y tecnología. El programa aborda temas como minería de datos, machine learning, big data, programación en lenguajes como R y Python, redes neuronales y visualización de datos.
Modalidad: En Línea
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.
Campo Detallado: Estadística
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 1 | PAO 2 |
1. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN | 7. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS MULTIVARIADAS |
2. PROGRAMACIÓN ESTADÍSTICA, CIENCIA DE DATOS E INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN INTERACTIVA | 8. 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 DATOS | 9. STATISTICAL LEARNING |
4. PERFIL DE TITULACIÓN | 10. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING |
5. ESTADÍSTICA PARA CIENCIA DE DATOS | 11. ANÁLISIS ESTADÍSTICO PREDICTIVO Y MINERÍA DE DATOS |
6. MODELOS ESTADÍSTICOS DE CAUSALIDAD | 12. 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)