Presentación el programa:
Según Bart Baesens, en inglés los términos Data Analytics (Analítica), Data Science (Ciencia de los Datos), Data Mining (Minería de Datos) y otros se suelen usar de manera indiferente para referirse a identificar patrones o modelos matemáticos para extraer información y conocimiento de bases de datos convencionales o de Big Data.
Big Data es un término acuñado por científicos e ingenieros de computación para referirse a datos que por su tamaño y complejidad no es posible capturar, almacenar, administrar ni analizar utilizando herramientas de hardware y software tradicionales. Tampoco hay ingenieros y analistas con la formación, conocimiento y habilidades para el tratamiento de estos datos. Pero utilizando estadística, optimización, bases de datos y algoritmos de Machine Learning, entre otros, es posible identificar patrones en estos datos, que son útiles en las ciencias, la ingeniería y los negocios.
En la Maestría convergen dos campos del conocimiento, la Ingeniería de Datos y la Analítica de Datos (Data Analytics), campos reconocidos por académicos, las empresas de alta tecnología, ingenieros e investigadores.
El propósito de la maestría es formar profesionales de alto nivel, que estén capacitados para la investigación, desarrollo e implementación de métodos y técnicas para almacenar, preparar, analizar y visualizar datos provenientes de fuentes convencionales o de Big Data, y la aplicación de sus conocimientos en la solución de problemas que requiere la sociedad actual.
Perfil del egresado
Un egresado de la maestría en ingeniería y analítica de datos es una persona idónea, con una sólida formación en Ingeniería y Analítica de Datos y en los campos que la integran; con capacidad para la investigación y el desarrollo de nuevos productos; con habilidades para participar en equipos de trabajo multidisciplinarios y para desempeñarse en el sector público o privado.
(Información tomada de la página oficial de la Universidad Jorge Tadeo Lozano)
