Maestría en Analítica
de Datos

Quiero que me contacten

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

Responsive Image
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.
Responsive Image
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.
Responsive Image
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

Ver perfil
Christian Quintero

Christian Quintero

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

Ver perfil
Daniel Romero

Daniel Romero

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

Ver perfil
Eduardo Zurek

Eduardo Zurek

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

Ver perfil
Héctor López

Héctor López

Ph.D. en Sistemas de Ingeniería
Universidad de Chile

Ver perfil
Jorge I. Vélez

Jorge I. Vélez

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

Ver perfil
Ruben Yie-Pinedo

Ruben Yie-Pinedo

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

Ver perfil
Winston Percybrooks

Winston Percybrooks

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

Ver perfil
Elías D. Niño-Ruiz

Elías D. Niño-Ruiz

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

Ver perfil
José Posada Aguilar

José Posada Aguilar

PhD in Biomedical Informatics
University of Pittsburgh, USA

Ver pefil
Responsive Image

Andrés Bejarano Posada

Ph.D. in Computer Science
Purdue University, USA

Ver perfil
Humberto Llinás

Humberto Llinás

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

Ver perfil

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 Challenge Pro premia a estudiantes con proyectos para la conservación de la biodiversidad

Durante la segunda edición, los participantes presentaron una solución a un reto planteado por profesores de Uninorte y Cerrejón, que implicó el uso de técnicas estadísticas y de análisis de datos. La premiación fue en el Salón Gabriel García Márquez.

Nov 30, 2023

Mostrando el intervalo 1 - 1 de 10 resultados.

Programas Relacionados

Maestría en Ingeniería Industrial

Maestría en Ingeniería Industrial

El programa tiene el fin de formar profesionales con altos estándares que contribuyan al avance de la ciencia, la tecnología y la docencia, así como al diseño y la aplicación de modelos que permitan mejorar la competitividad de los sistemas industriales y la solución de los problemas de la región.

Ver información
Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación

Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación

El programa busca mejorar los niveles de competitividad y productividad basados en la optimización de procesos, los equipos y los recursos soportados mediante las nuevas tecnologías para el desarrollo de software y de las redes de computadores para mejorar el desarrollo de la región caribe. 

Ver información
Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación

Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Computación

El programa busca potenciar la capacidad de investigación, desarrollo e innovación a partir de la articulación de las disciplinas relacionadas, asi mismo busca responder a la demanda de profesionales investigadores calificados que asuman el reto inmediato de proponer y liderar procesos de I+D+i.

Ver información