Maestría en Analítica
de Datos

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Registro calificado: resolución 007541 de mayo 2 de 2022 por 7 años. • Código Snies: 111152 • Título: Magíster en Analítica de Datos • Duración: 3 semestres académicos •  Modalidad: presencial viernes y sábados • Ubicación: Área Metropolitana de Barranquilla • Créditos: 38

Dirigido a

Profesionales en Ingeniería, Economía, Matemáticas, Estadística, Medicina, Negocios, Administración y áreas afines, Psicología y profesionales de la salud, interesados en el manejo y visualización avanzada de datos, y en el desarrollo de modelos analíticos de tipo predictivo y prescriptivo que apoyen la toma de decisiones a nivel organizacional, industrial, en el sector de las comunicaciones y/o en el sector salud. También pueden participar en esta Maestría los graduados de otros programas académicos que acrediten experiencia comprobada en las áreas de trabajo de la Maestría en Analítica de Datos.

Razones para estudiar en Uninorte

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Equipo humano de clase mundial con una amplia trayectoria profesional, académica y científica en el área de Analítica de Datos con alto nivel de conocimientos en el análisis y visualización de datos y con capacidad de identificar, analizar y proponer soluciones innovadoras a problemas en entornos académicos, investigativos, tecnológicos e industriales en el contexto regional, nacional e internacional.
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La Universidad del Norte se encuentra ubicada en la pujante ciudad de Barranquilla, donde la costa Caribe y el estuario del río Magdalena se convierten en el mejor laboratorio para el desarrollo de los trabajos de investigación, empleando modernos equipos de investigación disponibles en la universidad.
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El respaldo institucional de la Universidad del Norte, una universidad con Acreditación de Alta Calidad otorgada por el MEN y reconocida por su amplia oferta de medios académicos y servicios de bienestar dentro de su campus.

Nuestos profesores

Angel León Gonzalez Ariza

Angel León Gonzalez Ariza

Ph.D. en Ingeniería Industrial
Universidad Politécnica de Valencia

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Christian Quintero

Christian Quintero

Ph.D. en Tecnologías de la Información
Universidad de Girona, España

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Daniel Romero

Daniel Romero

Ph.D. in Industrial Engineering
University of South Florida, USA

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Eduardo Zurek

Eduardo Zurek

Ph.D. in Electrical Engineering
University of South Florida, USA

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Héctor López

Héctor López

Ph.D. en Sistemas de Ingeniería
Universidad de Chile

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Jorge I. Vélez

Jorge I. Vélez

Ph.D. Medical Sciences (Genomics and Predictive Medicine)
Australian National University, Australia

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Ruben Yie-Pinedo

Ruben Yie-Pinedo

Ph.D. in Industrial Engineering
State University of New York, USA

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Winston Percybrooks

Winston Percybrooks

Ph. D. in Computer Science and Engineering
Georgia Institute of Technology, USA

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Elías D. Niño-Ruiz

Elías D. Niño-Ruiz

Ph.D. in Computer Science and Applications
Georgia Institute of Technology, USA

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José Posada Aguilar

José Posada Aguilar

PhD in Biomedical Informatics
University of Pittsburgh, USA

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Andrés Bejarano Posada

Ph.D. in Computer Science
Purdue University, USA

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Humberto Llinás

Humberto Llinás

Ph.D. en Ciencias Naturales
Johannes Gutenberg University, Germany

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Plan de Estudios

Cursos Nucleares

*Aprobar todos.

  • Modelos Analíticos
  • Analítica Computacional
  • Diseño de Experimentos
*4 créditos cada uno.

Componente Investigativo

*Aprobar todos.
 
  • Trabajo de Grado I 
  • Trabajo de Grado II 
  • Trabajo de Grado III 

*2 créditos cada uno.

Cursos Electivos

*Aprobar 20 créditos, el estudiante puede escoger sus asignaturas de acuerdo a la oferta académica de cada semestre.  
 
  • Diseño de Sistemas Inteligentes
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Minería de Datos
  • Asimilación de Datos
  • Inteligencia Artificial
  • Visualización Científica
  • Machine Learning
  • Métodos Estadísticos Multivariados
  • Informática Avanzada
  • Bioinformática
  • Procesamiento Digital de Señales
  • Procesos Estocásticos
*4 créditos cada uno.

Objetivo

Formar profesionales a nivel de Maestría en el área de Analítica de Datos con alto nivel de conocimientos en el análisis y visualización de datos, capaces de identificar, analizar y proponer soluciones innovadoras a problemas en entornos académicos, investigativos, tecnológicos e industriales en el contexto regional, nacional e internacional, que apoyen la toma de decisiones informadas y el desarrollo de estrategias de valor bajo incertidumbre.

Mayores Informes:


Alcides Santander, PhD
Coordinador académico
asantand@uninorte.edu.co

Valeria Chain, Esp
Coordinadora administrativa
vchain@uninorte.edu.co

Data Invest: nuevo centro de estudios en análisis y ciencia de datos de Uninorte

Adscrito a la Vicerrectoría de Investigación, busca concentrar y potencializar  las capacidades en analítica de datos que tiene la institución con miras a apoyar la toma de decisiones y análisis de situaciones descritas por datos.

Abr 08, 2024

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