Ciencia de Datos

Sí, la inscripción a múltiple programa es para estudiantes de la Universidad Javeriana que han cursado y aprobado 15 créditos del primer programa académico.

Durante tu proceso de formación debes cumplir con el requisito de inglés, para esto en el primer semestre de ingreso presentarás un examen que te permitirá conocer tu nivel de inglés y saber cuántos niveles adicionales debes cursar.

Análisis de datos y desarrollo de inteligencia empresarial, arquitectura de datos, programación, estadistica, desarrollo de bases de datos, sector financiero y bancario, en actividades de análisis de datos y estadística para problemas sociales.

En el marco de la identidad de la Pontificia Universidad Javeriana, se espera que los Científicos de datos Javerianos sean profesionales que estarán en capacidad de liderar y participar en proyectos de diseño y desarrollo de soluciones innovadoras a retos fundamentales en los que se requiera el tratamiento y análisis de datos en la solución de problemas que impactan a nuestra sociedad.

El Científico de Datos Javeriano se reconocerá por sus capacidades para gestionar y trabajar en equipo, en donde logra contribuir desde conocimientos científicos en el diseño, concepción, implementación y toma de decisiones en problemas que requieren el análisis y tratamiento de grandes volúmenes de datos con el uso de herramientas y metodologías de las ciencias de la computación, matemáticas, estadísticas.

Además, gracias a su formación integral, el/la Científico(a) de Datos Javeriano(a) se identificará por sus capacidades para expresar asertivamente su visión ética y su pensamiento analítico, crítico y responsable sobre las implicaciones humanas, ambientales y económicas de su ejercicio profesional y sobre todo por, su inclinación en aportar desde su conocimiento a la solución de problemas que afecten a la sociedad.

Específicamente, el científico de Datos estará en la capacidad de:

• Implementar estrategias metodológicas para la solución de problemas que requieran el manejo y análisis de datos de cualquier dimensión.

• Reconocer modelos computacionales, estadísticos, de aprendizaje de máquina aplicables a diferentes problemas para la optimización de recursos.

• Aplicar diversas técnicas computacionales, de aprendizaje de máquina o estadística para el análisis de datos y comparar o explicar los resultados, en el contexto de un problema.

•Actuar en forma efectiva y ética como miembro de un grupo de trabajo o ser líder del mismo. Esto incluye presentar, compartir y analizar conjuntamente sus resultados con los miembros del grupo o miembros de otras comunidades.

• Modificar, probar y depurar modelos computacionales existentes para su mejoramiento o reutilización del modelo en la solución de un problema dado.

• Preparar y manejar la infraestructura necesaria para en manejo de grandes volúmenes de datos antes de su análisis.

• Presentar e implementar soluciones computacionales capaces de integrar diferentes recursos computacionales para el análisis de datos.

• Dar sentido a los datos y presentar información útil de manera que otros puedan entender, proporcionando las perspectivas únicas para la ciencia, los negocios y el bien social.

ACTITUD  30%

• Trabajo en equipo
• Sensibilidad social
• Motivación e intereses

CONOCIMIENTO  50%

• Conocimiento matemático

HABILIDAD  20%

• Comunicación
• Resolución de problemas