Maestría ONLINE en Sistemas de Información
con mención en Data Science
RPC-SO-05-No.156-2021
Si tienes dudas académicas,contacta a uno de nuestros asesores en
maestriasenlinea@puce.edu.ec
· 2 semestres
· 33 créditos
· $4.059 de inversión total
Incluye titulación
Cero costo de inscripción
Inicio de clases
El 14 de agosto de 2023
Inscripciones
Desde el 15 de mayo al 10 de agosto
Cursos internacionales
abiertas
Clases fuera de horario de oficina
Currículo flexible
La excelencia no se improvisa
Responde a las necesidades actuales de las empresas
En la actualidad, las empresas se sienten asfixiadas por el gran volumen de datos inmanejables que se generan día a día convirtiéndose en problemas que impiden su crecimiento. La ciencia de datos permite solucionar estos problemas mediante los procesos de extracción y técnicas que facilitan la transformación de datos en información y ésta a su vez en conocimiento, facilitando el proceso de toma de decisiones en los negocios y permitiendo a las empresas ser más competitivas.
«La ciencia de datos es el campo interdisciplinario de más alta demanda en el mundo actual. Los estudiantes de ciencia de datos desarrollan una mentalidad con un fuerte enfoque en los datos: la recopilación de datos, el análisis estadístico, la minería de datos y el aprendizaje automático, para usarlos en generar conocimientos y cambios beneficiosos para la empresa.
El enfoque del aprendizaje de esta maestría se basa en contacto con el docente mediante entornos virtuales de aprendizaje que organizan la interacción de los actores del proceso educativo de forma sincrónica y asincrónica a través de plataformas digitales. El aprendizaje es reforzado mediante laboratorios práctico-experimentales con herramientas de punta y el aprendizaje autónomo.»
Docentes Especializados
El programa de maestría cuenta con docentes con amplios conocimientos en adquisición, gestión y gobernanza de datos, así como en el uso y aplicación de herramientas tecnológicas y/o lenguajes de programación para ciencia de datos; quienes guiarán en el proceso de aprendizaje, lo que permitirá a los alumnos adquirir los conocimientos principales en el campo de la ciencia de datos como son la extracción, integración, reducción, compresión, transformación, limpieza y seguridad de datos.
Entornos virtuales
Los contenidos del programa de maestría han sido elaborados cuidadosamente por el equipo de docentes conjuntamente con especialista en diseño de aulas virtuales con el de fin de ofrecer un ambiente pedagógico dinámico, amigable y de fácil acceso a los contenidos de las asignaturas, las mismas que se han creado bajo los nuevos conceptos de las tendencias metodológicas especializadas para ambientes virtuales.
Metodología Interactiva
La maestría está enfocada en la aplicación de herramientas tecnológicas que permitirán a los estudiantes aplicar los conceptos teóricos en tareas prácticas que complementen la adquisición del conocimiento y se cumpla de esta forma los objetivos de aprendizaje.
Perfil del graduado
El graduado del programa de Maestría en Sistemas de Información, que ofertará la titulación de Magister en Sistemas de Información, Mención Data Science, es un profesional capacitado en identificar distintas fuentes de datos, las transforma e integra en una estructura que permita aplicar procesos inductivos y deductivos en búsqueda de relaciones y patrones de comportamiento.
El profesional aplica procesos de minado de datos, determina la metodología que permita construir el mejor modelo de comportamiento para entender su conducta y explicar situaciones pasadas o realizar estimaciones en un futuro cercano. Analiza el comportamiento de los datos, que se utilizan como elemento de apoyo en el nivel gerencial, contribuyendo a disminuir el grado de incertidumbre para la toma de decisiones, mejorando la utilización de recursos y aumentando la competitividad Institucional.
El graduado con el título de Magíster en Sistemas de Información, Mención Data Science, asegura que la aplicación de estas tecnologías de innovación y eficiencia institucional se rijan por el marco ético y legal en el tratamiento de información.
Requisitos
| · Copia del título de tercer nivel de grado registrado en la SENESCYT. |
| · En caso de título de tercer nivel obtenido en el extranjero, el estudiante para inscribirse en el programa deberá presentarlo debidamente apostillado o legalizado por vía consular, de conformidad al Art. 22 de RRA. |
| · Copia de cédula de ciudadanía, identidad o pasaporte. |
| · Hoja de vida del candidato y 2 fotografías tamaño pasaporte. |
| · Entrevista. |
Calendario
| 7-nov-2022 6-feb-2023 |
Matrículas ordinarias |
| 9-feb-2023 10-feb-2023 |
Matrículas extraordinarias |
| 13-feb-2023 13-feb-2023 |
Inicio de clases Primer bloque |
| 13-feb-2023 14-feb-2023 |
Matrículas especiales |
Metodología
La metodología de enseñanza – aprendizaje en el programa de la Maestría Online en Sistemas de Información con mención en Data Science de la PUCE considera a cada estudiante como una persona humana única e irrepetible, en sus dimensiones ética, espiritual, cognitiva, afectiva, comunicativa, estética, corporal y sociopolítica y en la búsqueda del perfeccionamiento personal que demanda que el estudiante desempeñe un rol protagónico y desarrolle cualidades necesarias para enfrentar eficazmente su proceso formativo, incorpora ambientes y recursos de aprendizaje que de un modo u otro desarrollen en los estudiantes habilidades y destrezas, no únicamente relacionadas con el uso adecuado de la tecnología, sino que además permitan que los futuros profesionales que se hallan formándose en sus aulas, puedan aprender a emplear todas estas herramientas tecnológicas de manera estratégica y crítica, para mejorar no solo su calidad de vida, sino también sus entornos de convivencia.
Materias
| Materias | Créditos |
| Adquisición, Gestión y Gobernanza de datos | 3 |
| Análisis Estadístico de Datos | 3 |
| Introducción a la Ciencia de Datos | 3 |
| La Ciencia de Datos en la Institución | 3 |
| Metodología de Investigación | 1.5 |
| Privacidad y Ética | 3 |
| Aprendizaje Automático (Machine Learning) | 3 |
| Inteligencia Artificial | 3 |
| Procesamiento de Datos (Data Mining) | 3 |
| Sistemas de Big Data | 3 |
| Técnicas y herramientas para la visualización interactiva de la información | 3 |
| Títulación | 3 |
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