La Ingeniería de Datos e Inteligencia Organizacional se posiciona como una disciplina fundamental en la era digital, capacitando a los profesionales para analizar, interpretar y extraer valor significativo de grandes volúmenes de datos. Esta carrera ofrece un enfoque integral que combina conocimientos matemáticos, estadísticos, informáticos y de negocios, permitiendo a los graduados abordar los desafíos complejos del mundo actual.
Los egresados podrán desempeñarse en roles como analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de inteligencia artificial, consultores de negocio de datos, entre otros. Su capacidad para comprender patrones, tendencias e insights ocultos en los datos les permitirá contribuir a la toma de decisiones estratégicas, la optimización de procesos y la innovación en diversas industrias.
La duración del programa es de 12 cuatrimestres, equivalentes a aproximadamente 6 años de estudio, con un total de 185 créditos académicos.
Habilidades Requeridas:
- Capacidad analítica y lógica
- Habilidad para resolver problemas
- Pensamiento crítico y creativo
- Conocimiento básico de matemáticas y estadística
- Interés por la tecnología y las nuevas tendencias
Habilidades Adquiridas:
- Análisis y visualización de datos
- Modelado predictivo e inteligencia artificial
- Gestión de bases de datos
- Programación en lenguajes relevantes para el análisis de datos
- Comunicación efectiva de resultados e insights
Ámbito Laboral:
- Empresas tecnológicas
- Consultoras de negocio
- Instituciones financieras
- Organizaciones gubernamentales
- Sector salud
- Industria manufacturera
Guía de Estudios:
- Participar activamente en las clases y realizar los trabajos prácticos con dedicación.
- Buscar aplicaciones prácticas de los conceptos aprendidos en el mundo real.
- Desarrollar proyectos personales que permitan aplicar los conocimientos adquiridos.
- Mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias en el campo de la ingeniería de datos e inteligencia artificial.
Libros Recomendados:
- "Python para análisis de datos" por Wes McKinney
- "Introducción a la estadística" por David Freedman, Robert Pisani y Roger Purves
- "Data Science from Scratch" por Joel Grus
- "The Elements of Statistical Learning" por Trevor Hastie, Robert Tibshirani y Jerome Friedman
Frase Célebre:
"La información es poder." - Francis Bacon
