Diseñar e implementar modelos y sistemas apropiados basados en datos para la solucionar problemas complejos en diversos contextos de dominio en organizaciones públicas y privadas. Aplicar conceptos, principios y métodos matemáticos, estadísticos, computacionales y algorítmico con un enfoque éticamente responsable en una perspectiva de extraer valor a conjuntos complejos de datos, orientando la toma de decisiones. Organizar y resumir eficientemente la información con el uso apropiado de las tecnologías, comunicando asertivamente a audiencias propias del contexto las soluciones en ciencia de datos.

Metodología y Plan de Estudios

Clases dictadas en modalidad presencial enfocados en los componentes de ciencia de datos, ciencias básicas, computación, economía, humanidades y lengua extranjera. Semestre 1 Semestre 2 Introducción a la ciencia de datos Fundamentos de programación Cálculo diferencial Taller de comprensión lectora Desarrollo universitario Fundamentos de Economía Programación para ciencia de datos Álgebra lineal Cálculo integral Estadística y probabilidad Taller de escritura académica Lengua extranjera I Semestre 3 Semestre 4 Matemáticas discretas Constitución política Cálculo vectorial Estadística inferencial Microeconomía I Lengua extranjera II Estructuras de datos Electivas humanidades I Ecuaciones diferenciales y en diferencia Modelos de regresión y series de tiempo Sensado y modelación de sistemas físicos Macroeconomía I Lengua extranjera III Semestre 5 Semestre 6 Algoritmos y complejidad Electiva humanidades II Métodos numéricos Optimización Electiva complementaria Ciudadanía global Lengua extranjera IV Machine Learning Bases de datos Narrativa de datos Procesos estocásticos Electiva complementaria II Lengua extranjera V Semestre 7 Semestre 8 Analítica y minería de datos Visualización de datos Proyecto de Grado I Formulación de proyectos Electiva complementaria III Ética Big data Tópicos en ciencia de datos e IA Proyecto de Grado II Creatividad y emprendimiento Electiva complementaria IV Semestre 9 Práctica profesional Electiva complementaria Práctica profesionalElectiva complementaria

Ciencia de Datos

Q: Director del Programa

David Sierra Porta Licenciado en Matemáticas y Física, magíster Scientiarum en Física Fundamental y doctor en Física Fundamental. Ha sido postdoctorante en la Universidad Industrial de Santander, trabajando como investigador en el área de muografía y partículas de alta energía y Universidad de los Andes como investigador en Astrofísica Computacional. Intereses en investigación en ciencia de datos, astropartículas y rayos cósmicos, heliofísica, dinámica solar y clima espacial. CvLAC

SNIES: 116063 | Registro Calificado: 009746 del 16 de junio de 2023

La Ciencia de Datos es una de las profesiones con mayor demanda en la actualidad. En todos los sectores de la industria se requieren profesionales que ofrezcan análisis inteligente de los datos y la información para tomar decisiones acertadas.

Extraer el valor de los datos con herramientas de inteligencia artificial les permite a las empresas innovar y potenciar su valor competitivo. La Ciencia de Datos es una de las carreras con mayor proyección laboral en el futuro de cara a la transformación digital y tecnológica que se espera en el sector público y privado.

A lo largo de la carrera profundizarás en temas de fundamentación y aplicación de la computación, inteligencia artificial y estadística aplicada a los datos en contextos de los negocios, economía, ingenierías y ciencias.

Más razones para estudiar Ciencia de Datos en la UTB

Puedes realizar doble titulación, es decir que puedes cursar dos programas al tiempo y titularte del pregrado de Ciencia de Datos y otra carrera.
Realiza tus prácticas profesionales en empresas aplicando Ciencia de Datos e inteligencia artificial en contextos reales de negocios.
Cuentas con profesoras y profesores cualificados y especializados en diversas áreas de aplicaciones de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.
Desde séptimo semestre los y las estudiantes pueden cursar asignaturas más avanzadas pertenecientes a la Especialización y Maestría en Estadística Aplicada y Ciencia de Datos, y de esa manera seguir el ciclo de posgrado.

Diseñar e implementar modelos y sistemas apropiados basados en datos para la solucionar problemas complejos en diversos contextos de dominio en organizaciones públicas y privadas.

Aplicar conceptos, principios y métodos matemáticos, estadísticos, computacionales y algorítmico con un enfoque éticamente responsable en una perspectiva de extraer valor a conjuntos complejos de datos, orientando la toma de decisiones.

Organizar y resumir eficientemente la información con el uso apropiado de las tecnologías, comunicando asertivamente a audiencias propias del contexto las soluciones en ciencia de datos.

Serás un profesional con visión integral y global capaz de diseñar, desarrollar e implementar soluciones científicas, técnicas e innovadoras desde el análisis de datos, incidiendo en la toma de decisiones estratégicas en diferentes contextos, organizaciones públicas y privadas, acorde a los desarrollos del modelamiento estadístico, matemático y computacional.

Como un profesional en Ciencia de Datos podré desempeñarme como: científico de datos, analista de datos, analista de negocio, arquitecto de datos, estadístico e ingeniero de datos en sectores como la industria local, alimentos y agrícola, logístico y marítimo, hotelería y turismo, banca y finanza, entre otros.

Clases dictadas en modalidad presencial enfocados en los componentes de ciencia de datos, ciencias básicas, computación, economía, humanidades y lengua extranjera.

Semestre 1	Semestre 2
Introducción a la ciencia de datos Fundamentos de programación Cálculo diferencial Taller de comprensión lectora Desarrollo universitario Fundamentos de Economía	Programación para ciencia de datos Álgebra lineal Cálculo integral Estadística y probabilidad Taller de escritura académica Lengua extranjera I

Semestre 3	Semestre 4
Matemáticas discretas Constitución política Cálculo vectorial Estadística inferencial Microeconomía I Lengua extranjera II	Estructuras de datos Electivas humanidades I Ecuaciones diferenciales y en diferencia Modelos de regresión y series de tiempo Sensado y modelación de sistemas físicos Macroeconomía I Lengua extranjera III

Semestre 5	Semestre 6
Algoritmos y complejidad Electiva humanidades II Métodos numéricos Optimización Electiva complementaria Ciudadanía global Lengua extranjera IV	Machine Learning Bases de datos Narrativa de datos Procesos estocásticos Electiva complementaria II Lengua extranjera V

Semestre 7	Semestre 8
Analítica y minería de datos Visualización de datos Proyecto de Grado I Formulación de proyectos Electiva complementaria III Ética	Big data Tópicos en ciencia de datos e IA Proyecto de Grado II Creatividad y emprendimiento Electiva complementaria IV

Semestre 9
Práctica profesional Electiva complementaria Práctica profesionalElectiva complementaria

Semestre 9

Práctica profesional
Electiva complementaria

Práctica profesionalElectiva complementaria

David Sierra Porta

Licenciado en Matemáticas y Física, magíster Scientiarum en Física Fundamental y doctor en Física Fundamental. Ha sido postdoctorante en la Universidad Industrial de Santander, trabajando como investigador en el área de muografía y partículas de alta energía y Universidad de los Andes como investigador en Astrofísica Computacional.

Intereses en investigación en ciencia de datos, astropartículas y rayos cósmicos, heliofísica, dinámica solar y clima espacial.

CvLAC

El programa cuenta con un cuerpo de profesores con niveles de educación en maestría y doctorado, con amplia experiencia en investigación.