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

 

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 Detallado: Estadística

Número de asignaturas programa: 12

• 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

• 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)

Modalidad: En Línea