Maestría en Data Science

Sobre la Maestría

La Maestría en Data Science de Universidad Galileo ofrece una educación de calidad mundial en el campo de la ciencia de datos. Nuestro programa fue creado basado en un convenio de colaboración con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) porque busca que nuestros egresados puedan tener un impacto fuerte en la industria guatemalteca, principalmente, y en la extranjera.

El estudiante tendrá acceso a catedráticos y conferencistas de muy alto nivel, permitiéndole tener una visión globalizada de las aplicaciones del campo de ciencias de datos en el mundo. La naturaleza del programa hace que sea expuestos a una variedad de problemas que se pueden encontrar en diferentes industrias.

Información

Próxima fecha de inicio:

Enero 2023

Modalidad:

Presencial y Virtual

Duración:

2 años

Jornadas:

Nocturna o flexible

Sedes:

Ciudad de Guatemala

Entidad:

Instituto en Investigación de Operaciones

// acerca de

Informacion de la Carrera

Acerca de la Carrera
Modalidad Virtual
Perfil de Egreso

En el mundo hay una creciente necesidad de personas que tengan conocimiento de estadística, inteligencia artificial y manejo de cantidades masivas de datos, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones de una empresa para incrementar ganancias o reducir costos. Una de las áreas con más demanda hoy en día es la ciencia de datos.

Por ello, este es un programa fue diseñado en colaboración con la mejor universidad del mundo en tecnología: Massachusetts Institute of Technology (MIT). Tiene un enfoque científico y pretende que sus estudiantes estén capacitados para dar aportes de investigación al área de ciencia de datos.

La Maestría en Data Science está compuesta por los siguientes postgrados:

  • Postgrado en Análisis y Predicción de Datos:

Este programa fue creado basado en un convenio de colaboración con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

El estudiante de este Postgrado aprenderá a desarrollar algoritmos inteligentes en herramientas y lenguajes especializados como Python, R, SQL, Shiny Apps, entre otros. Tendrá el conocimiento necesario para crear productos que faciliten el manejo de datos para una mejora en la toma de decisiones.

  • MicroMaster en Statistics y Data Science:

Este postgrado especializado está enfocado en el desarrollo de habilidades técnicas de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Es impartido por el MIT a través de edX en modalidad virtual, completamente en idioma inglés.

Para que este MicroMasters® Program pueda equivaler para la Maestría Data Science, es necesario completarlo satisfactoriamente y presentar la credencial obtenida por edX y MIT en el Instituto de Investigación de Operaciones de Universidad Galileo.

La modalidad virtual a la que puedes optar promueve un aprendizaje constructivista que evita establecer horas específicas de estudio para todos los participantes. Cada estudiante organiza su tiempo y realiza las actividades asignadas de acuerdo a su disponibilidad y las exigencias establecidas.

  • Recibes clases 100% virtuales y tienes acceso 24/7 a todo el contenido en diferido.
  • Cuentas con un campus virtual a través del que puedes planificar las actividades, comunicarte con tus pares y profesores, monitorear tus evaluaciones, recibir feedback.
  • Dispones de videos y recursos de aprendizaje dosificados para ir guiando tu aprendizaje de una manera dinámica y efectiva.
  • Puedes plantear dudas e inquietudes a través de múltiples canales de comunicación (como foros, correo electrónico, campus virtual, etc.).
  • Recibes acompañamiento y apoyo de expertos.
  • Realizas cuestionarios y actividades interactivas que buscan facilitarte a retener y aplicar el contenido.

El egresado de la Maestría en Data Science es un profesional con conocimientos sólidos de programación, estadística y matemática aplicada a los negocios. Comprende las múltiples aplicaciones de la ciencia de datos y el impacto que puede tener en la industria. Tiene habilidades técnicas y de comunicación que le permiten desarrollarse en el mundo corporativo de una manera exitosa.

El egresado de la Maestría en Data Science tendrá las siguientes competencias:

  • Podrá trabajar en cualquier industria guatemalteca o internacional donde se requiera el manejo de cantidades grandes de datos.
  • Podrá desarrollar herramientas y productos que utilicen la ciencia para poder hacer mejores predicciones y guíen a tomar las mejores decisiones a una empresa.
  • Aprenderá a desarrollar algoritmos inteligentes en herramientas y lenguajes especializados como Python, R, SQL, Shiny Apps, entre otros.
  • Tendrá el conocimiento necesario para crear productos que faciliten el manejo de datos para una mejora en la toma de decisiones.

Cursos Destacados

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Pensum

Primer año

  • Ciencia de  Datos en Python
  • Diseño y Construccion de Data Warehouses
  • Estadistica Aplicada a la Ciencia de Datos I
  • Algoritmos en la Ciencia de Datos
  • Text Mining & Image Recognition
  • Statistical Learning II
  • Introduccion a la Investigacion (Virtual)
  • Certifiaciones en linea
  • Econometria en R
  • Statistical Learning I
  • Estadistica Apliacada a la Ciencia de Datos II
  • Investigacion en Data Science
  • Product Development
  • Data Science at Work

Segundo año

MicroMaster en Statistics y Data Science, ofrecido por el MIT, vía edX – Completamente en inglés.
Conocer el Pénsum

Campo Laboral

01
Arquitecto de Big Data
Podrás encargarte de la recolección y el análisis de enormes cantidades de datos para aportar valor a los negocios de compañías, por ejemplo, en el área de la ciberseguridad o para diseñar sistemas de procesamiento de datos a gran escala.
01
Analista de datos (Big Data Analyst)
Podrás encargarte de la recolección y el análisis de enormes cantidades de datos para aportar valor a los negocios de compañías, por ejemplo, en el área de la ciberseguridad o para diseñar sistemas de procesamiento de datos a gran escala.
01
Científico de datos (Data Scientist)
Podrás encargarte de la recolección y el análisis de enormes cantidades de datos para aportar valor a los negocios de compañías, por ejemplo, en el área de la ciberseguridad o para diseñar sistemas de procesamiento de datos a gran escala.
Emilia Clarke
Jorge Samayoa
Director del Instituto de Investigación en Operaciones
“No es una carrera del futuro, es una profesión que actualmente ya tiene una alta demanda. En Estados Unidos, alrededor del 70% de las compañías ya cuentan con un data scientist en sus filas.”
Emilia Clarke
Preng Biba
Coordinador académico del Instituto de Investigación de Operaciones
“En Estados Unidos, muchas empresas vieron cómo Google implementó las recomendaciones a sus usuarios basadas en sus propias búsquedas. Como fue exitoso, otras empresas se interesaron en hacerlo también. Esto es Data Science.”

Catedraticos

Alberth Alvarado Ph.D.

Director del Departamento de Matemática Aplicada en la Universidad Galileo.

Carlos Zelada M.Sc.

Senior Manager de Analytics para Healthcare.com y PivotHealth.com

José Ramirez Ph.D.

Doctorado en Ingeniería Industrial, Texas A&M University.

Jorge Samayoa Ph.D.

Ph.D Industrial Engineering, Purdue University Ms. Applied Mathematics, Texas A&M University Ms. Investigación de Operaciones, Universidad Galileo Ing. Electrónica, UFM

Requisitos de Admision

Podrás acceder a estudiar esta carrera universitaria, al cumplir con los requisitos de admisión.

Requisitos de inscripcion
  • Entrevista con el Director de la Carrera
  • Auténtica original del Título Universitario: imágenes claras y legibles, con los sellos que validan su registro en la SAT y la Contraloría General de Cuentas
  • Auténtica original del DPI: una ampliación al 150% de cada lado, a color, en alta definición y en formato PDF
Requisitos de graduacion
  • Papelería completa
  • Pensum cerrado de los postgrados de la Maestría
  • Actividades extracurriculares completas
Proceso de Inscripcion
  • Para poderse inscribir, el estudiante deberá tener una entrevista con el director de la Maestría y presentar:
  • Fotocopia autenticada de DPI
  • Ficha de inscripción firmada
  • CV

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Direccion:

Universidad Galileo 7a. Avenida, calle Dr. Eduardo Suger Cofiño, Zona 10

Correo Electronico

iio@galileo.edu

Telefono

+502 2423-8000

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