¡Expojaveriana Posgrados 2018!

Te esperamos este 1° de septiembre de 9:00 am a 3:00pm.
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¡Inscripciones abiertas al programa
hasta el 6 de octubre!

PROGRAMA

Plan de estudios

 

El plan de estudios se divide según la modalidad escogida por el estudiante (profundización o investigación). Los elementos fundamentales de las dos modalidades se presentan en la siguiente tabla.

 

-  Modalidad de profundización: busca desarrollar en los estudiantes los conocimientos avanzados en el campo de la analítica. El plan de estudios en la modalidad de profundización se compone de 40 créditos académicos divididos en: componente de

 

 

- Modalidad de investigación: en esta modalidad, de manera adicional a los tres ejes de conocimiento de la Maestría, es necesario que el estudiante reciba formación en un cuarto eje investigativo.
 

El plan de estudios de la Maestría en la modalidad de investigación se compone de 40 créditos académicos divididos en: componente de fundamentación (20 créditos), componente de profundización (8 créditos) y componente de formación en investigación (12 créditos).

 

PROGRAMA

Perfil del aspirante/egresado

 

Perfil del aspirante:

- Profesionales con formación o experiencia básica en modelos cuantitativos y nivel de inglés intermedio que estén interesados en profundizar sus conocimientos teóricos y prácticos en estrategias, métodos y herramientas que apoyen el análisis de datos que conduzcan a la generación de conocimiento para el desarrollo de valor en las organizaciones.

- Provenir de carreras con formación en matemática, estadística y/o programación, de por lo menos 12 créditos. El aspirante que no posea esa formación deberá demostrar experiencia investigativa o profesional relacionada con el campo del análisis de datos basado en modelos cuantitativos (matemáticos/estadísticos).

- El aspirante deberá demostrar dos años de experiencia profesional.

- El aspirante deberá demostrar nivel de inglés B1.

El Director de la Maestría podrá considerar excepciones a estos requisitos de aspirantes con alto potencial para la Maestría y que tengan título de pregrado.

Perfil del egresado:

El egresado de la Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios de la Pontificia Universidad Javeriana estará en capacidad de:

- Ser consultor interno/externo para la identificación y desarrollo de proyectos estratégicos o de mejoramiento organizacional basado en datos disponibles para la organización.

- Detectar, definir, refinar y plantear de manera analítica una problemática organizacional con impacto en los resultados de dicha organización.

- Identificar las fuentes de datos necesarias para el problema al interior y exterior de la organización, recolectar dicha información y prepararla de forma tal que se pueda construir un modelo analítico del problema.

- Crear un modelo viable de la realidad con técnicas analíticas que permita entender y/o plantear alternativas de solución a la problemática planteada, bien sea trabajando individualmente o como parte de un grupo de trabajo.

- Explicar desde el punto de vista organizacional a diferentes audiencias los resultados del proyecto de analítica y acompañar la implementación de acciones derivadas del modelo analítico.

- Discernir el manejo adecuado de la información respetando la dignidad humana y las leyes vigentes, en el contexto de las ventajas que para la sociedad tendría el aprovechamiento de dicha información.

- Para la modalidad de investigación, adicional a las habilidades mencionadas anteriormente, el estudiante debe ser capaz de: Llevar a cabo de manera guiada un proceso investigativo con sus componentes metodológicos y de impacto, de forma que se genere un acercamiento a la generación de nuevo conocimiento o al desarrollo de un nuevo proceso tecnológico.

PROCESO DE ADMISIÓN

Admisiones

 

INSCRIPCIONES ABIERTAS

¡Hasta el 6 de octubre!

Proceso de admisión:

 

Se espera que el aspirante cumpla los siguientes requisitos: 

 

- Provenir de carreras con formación en matemática, estadística y/o programación, de por lo menos 12 créditos. El aspirante que no posea esa formación deberá demostrar experiencia investigativa o profesional relacionada con el campo del análisis de datos basado en modelos cuantitativos (matemáticos/estadísticos).

 

- El aspirante deberá demostrar dos años de experiencia profesional.

 

- El aspirante deberé demostrar nivel de Inglés B1.

 

- El Director de la Maestría podrá considerar excepciones a estos requisitos de aspirantes con alto potencial para la Maestría y que tengan título de pregrado.

 

- El proceso de admisión comienza con el diligenciamiento del formulario de inscripción a través de la página de la Oficina de Admisiones y Registro, efectuar el pago de los derechos de inscripción y la presentación de los siguientes documentos exigidos por el programa:

 

- El aspirante deberá presentar los siguientes documentos:

 

- Formulario de Admisión.

 

- Recibo de pago de inscripción, debidamente cancelado.

 

- Fotocopia del Acta o diploma de pregrado, (en caso que el estudiante sea extranjero debidamente apostillado).

 

- Fotocopia de las notas de pregrado (estas no pueden ser bajadas de internet).

 

- Hoja de vida.

 

 - Fotocopia de su documento de identificación ampliado al 150%.

 

Nota importante: La siguiente documentación puede ser cargada por el sistema o entregada en físico en la ventanillas de la Oficina de Admisiones y Registro Académico.

 

 

 

Se debe presentar un examen de admisión sobre conocimientos generales en modelos cuantitativos y en programación, que demuestren su competencia en estos temas. En caso de no obtener el puntaje mínimo deben tomar un curso nivelatorio.

 

Se debe hacer una entrevista con el Director del Programa. En el proceso de entrevista se tienen en cuenta las calidades académicas, profesionales y personales del candidato, así como su compromiso social y su capacidad de asumir íntegramente la responsabilidad que involucra su participación a lo largo del programa.

 

Publicación de lista de preseleccionados o seleccionados:  Los resultados de los aspirantes preseleccionados o seleccionados serán informados por correo electrónico, o pueden solicitar información telefónica a la Coordinación de Posgrados de Ingeniería,  teléfono: 3208320 ext. 5286.

 

Requisito de Inglés

 

Para ser admitido, el aspirante deberá demostrar nivel de inglés B1. En caso de no contar con un resultado vigente de TOEFL o IELTS, se podrá demostrar nivel de inglés que aplica el Departamento de Lenguas de la Universidad en la fecha programada en el proceso de admisión. La demostración adecuada del cumpliento del nivel mínimo es requisito de ingreso a la Maestría.

NUESTROS

Profesores

 

Jorge Andrés Alvarado Valencia

Sistemas de soporte a la toma de decisiones, Pronóstico de la demanda y Minería de datos.

Jorge Andrés Alvarado Valencia

Departamento de Ingeniería Industrial. Profesor Asociado. Ingeniero Industrial. M.S. Analytics, North Carolina State University. PhD Ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana


jorge.alvarado@javeriana.edu.co

Hugo Santiago Aguirre Mayorga

Business Process Management, Análisis de Procesos, Mineríade Procesos, Tecnologías informáticas, Integración de Sistemas de Información.

Hugo Santiago Aguirre Mayorga

Departamento de Ingeniería Industrial Profesor Titular. Ingeniero Industrial, PhD en Ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana.


saguirre@javeriana.edu.co

Alejandro Sierra Múnera

integración de Datos. Inteligencia de Negocios. Big Data. Procesamiento de Lenguaje Natural. Machine Learning.

Alejandro Sierra Múnera

Departamento de Ingeniería de Sistemas. Profesor Asistente (T). Ingeniero de Sistemas. M.SC Computer Science,Saarland University.


alejandro-sierra@javeriana.edu.co

POR QUÉ ESCOGERNOS

Nuestros diferenciales

 

Interdisciplinariedad con diferentes departamentos de la Universidad, reflejada en los tres ejes principales de la maestría: eje analítico, eje informático y eje organizacional.

 

INVESTIGACIÓN
Más de 10 grupos de investigación

 

 

 

 

Alianza con el Centro de Excelencia y Apropiación en Big Data - CAOBA. Fortalecimiento de las competencias laborales asociadas al liderazgo, desarrollo de proyectos y trabajo en equipo. 

 

Más de 10 grupos de investigación
 
 
CALIDAD ACADÉMICA PARA LA EXCELENCIA
 
 
Desarrollo de competencias enfocadas hacia el mejoramiento de la competitividad de las organizaciones.

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Valores por semestre

 

Departamentos dentro de la Facultad

4 Departamentos

 

Investigación

Más de 10 grupos de investigación

 

NUESTROS EGRESADOS

Historias

 
 
 

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