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Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios

Haz frente a los mayores retos empresariales en la era de la tecnología digital y la inteligencia artificial. Conviértete en un experto en analítica y ciencia de datos.
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Descripción

En la Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios te preparamos para ser un especialista en la transformación digital, utilizando el análisis de datos y la inteligencia de negocios para impulsar la competitividad.

Quick Facts
13

asignaturas cursarás en la maestría.

Objetivo

La Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios te convertirá en un experto de la transformación digital, análisis de datos e inteligencia de negocios, capaz de impulsar la competitividad y estimular la creación de capital intelectual.

Con un perfil competitivo en los campos de inteligencia de negocios, modelación matemática,
análisis de datos, almacenamiento de datos e inteligencia artificial, podrás desarrollar soluciones que garanticen el liderazgo y eficiencia de las organizaciones.

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Perfil de ingreso

Para estudiar la Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios debes:

  • Estar titulado a nivel profesional en el área de ingeniería o una disciplina afín.
  • Contar con experiencia laboral.
  • Demostrar habilidad matemática de acuerdo con tu formación.
  • Sabes utilizar herramientas tecnológicas de administración y análisis de información.
  • Tener actitud positiva hacia el cambio.
  • Ser analítico e innovador, con pensamiento crítico.
  • Dominar el idioma inglés.
  • Tener capacidad de análisis y síntesis para el planteamiento y solución de problemas.

Perfil de egreso

Al concluir la maestría, habrás obtenido los siguientes conocimientos:

  • Uso de técnicas modernas como optimización, simulación y analítica de datos necesarias para desarrollar soluciones de modelado capaces de impulsar la toma de decisiones empresariales.
  • Incorporación de nuevos métodos y técnicas disruptivas con base en las necesidades de análisis e inteligencia en todos los sectores.
  • Integración de nuevos sistemas de inteligencia artificial para generar valor al negocio.

Al concluir la maestría, habrás desarrollado las siguientes habilidades:

  • Liderazgo.
  • Resolución de problemas.
  • Razonamiento lógico.
  • Comunicación.
  • Capacidades avanzadas en la creación de modelos matemáticos que describen el comportamiento de sistemas y procesos, logrando describir, predecir, prescribir, mejorar y optimizar.
  • Aplicación de metodologías para analizar e interpretar en tiempo real grandes volúmenes de datos identificando oportunidades de negocio y proponiendo estrategias creativas.
  • Diseño de investigaciones aplicadas sobre la analítica de datos para la generación de conocimientos.

Al concluir la maestría, habrás desarrollado las siguientes actitudes:

  • Pensamiento crítico.
  • Visión analítica y humanista.
  • Eficiencia.
  • Creatividad.
  • Sentido ético y de compromiso social.

Vive una experiencia en el extranjero

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Plan de estudios

Consulta las materias que cursarás en la Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios.

La duración del programa es de seis cuatrimestres.

Asignaturas obligatorias
Asignatura Créditos
Metodologías de la investigación 3
Investigación de operaciones 6
Analítica de datos 6
Modelos prescriptivos 6
Modelos predictivos 6
Minería de datos 6
Bases de datos y Big Data 6
Visualización de datos y storytelling  6
Seminario de habilidades directivas 6
Seminario de investigación 6
Proyecto de innovación y cambio 6

 

Asignaturas optativas

De la siguiente lista de asignaturas, el alumno deberá seleccionar 2 materias (12 créditos)
 

Asignatura Créditos
Ciudades inteligentes (Smart Cities) 6
Crisis emergencia y administración del riesgo 6
Inteligencia artificial 6
Temas selectos de analítica  6
Gestión de la innovación y transformación digital 6
Administración y evaluación de proyectos 6

Profesores de la Escuela de Ingeniería y Tecnologías

Departamentos:
Ingeniería
Departamentos:
Ingeniería
Departamentos:
Física y Matemáticas
Departamentos:
Ingeniería
Departamentos:
Ingeniería
Departamentos:
Ingeniería
Departamentos:
Ciencias Computacionales

Historias

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