Maestría en
Data Science & Business Analytics

• Diploma de licenciatura o su equivalente.
• Créditos o notas de licenciatura o su equivalente.

• Documento de identidad (pasaporte en caso de extranjeros residentes en Panamá).
• Una foto actual, tamaño carnet
• Diligenciar el formulario de admisión en formato electrónico con el promotor.

• Estudiar en equipo e individualmente.
• Desarrollar habilidades de investigación partiendo del aprendizaje por descubrimiento.
• Profundizar en los conocimientos disciplinares que resulten de su interés.
• Respetar y cumplir los reglamentos establecidos por los estatutos que regulan las relaciones entre la Universidad y los estudiantes.
• Estar al día con sus Asistir al menos al 80% de los encuentros en la modalidad semi presencial.
• Para los estudios bajo la modalidad virtual la asistencia se regula mediante la interacción constante en todas las actividades planificadas en plataforma, incluyendo encuentros sincrónicos, asincrónicos, así como el desarrollo del trabajo autónomo del estudiante.
• En caso de ausencia prolongada presentar debidamente la argumentación justificada.
• Todos los estudiantes de los programas de Especialización deberán tener conocimientos básicos de informática.

• Mantener un índice mínimo acumulativo de 2 en una escala de 1 a 3.

• Aprobar cada asignatura con una nota mínima de 81 en una escala de 1 a 100 lo cual equivale al literal B.

Para la obtención del Título de Especialista se requiere:

Índice

• Mantener un índice académico acumulativo no inferior a dos (2.00) de una escala de tres (3.00).

Para la obtención del título de Magister se requiere:

• Mantener un índice académico acumulativo no inferior a dos (2.00) de una escala de tres (3.00).
• Segundo idioma reconocido por la UNESCO

Para la obtención del Título de Especialista se requiere:

• Presentar examen de certificación de una segunda lengua reconocida por la UNESCO, de conformidad con la normatividad interna.

Para la obtención del título de Magister se requiere:

Nota

Para la obtención del Título de Especialista se requiere:

• Cursar y aprobar todas las materias del plan de estudios con una calificación mínima de 81 puntos equivalente a una B.

Para la obtención del título de Magister se requiere:

• Cursar y aprobar todas las materias del plan de estudios con una calificación mínima de 81 puntos equivalente a una B.
• Presentar examen de certificación de una segunda lengua reconocida por la UNESCO, de conformidad con la normatividad interna.
• Trabajo final (Grado)

Para la obtención del Título de Especialista se requiere:

• Realizar una pasantía de 80 horas y presentar un informe final con estudio de casos. Debe estará alineado a la última asignatura de la especialización: Investigación I: Planificación, Seguimiento y Evaluación de Proyectos.
• Estar a paz y salvo con la institución (financiero, académico y biblioteca).

Para la obtención del Título de Magíster se requiere:

Trabajo final (Grado)

• Elaborar, sustentar y aprobar el trabajo de grado.
• Alinear a Investigación-acción: Desarrollo del trabajo de grado.
• Cursar y aprobar todos los contenidos académicos del programa matriculado.
• Estar a paz y salvo con la institución (financiero, académico y biblioteca).

• Recibe el entendimiento de los datos, su importancia, su uso, su interpretación y la forma de sacar valor de las mismas.
• Averigua sobre las principales herramientas en ciencia de datos que permita que la empresa u institución pueda ser beneficiada con la cantidad de datos que recopila.
• Logra saber cómo se utilizan los paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
• Entiende que es big data, las causas que han llevado a la aparición de las tecnologías big data y conocer la evolución del big data en su contexto histórico.
• Comprende el concepto de “ciencia de datos”, su relación con otras disciplinas, sus métodos y su aplicación práctica.
• Domina las técnicas de procesamiento de los datos y entender su relevancia, tanto en la mejora de la calidad de los datos como en el incremento de su utilidad para los modelos, algoritmos, consolidaciones, visualizaciones y demás elementos que se requieran.
• Sabe sobre los principios y beneficios de la inteligencia de negocio.
• Identifica una solución completa de big data en un ecosistema de Hadoop y practicarlo sobre una máquina virtual.
• Comprende que las técnicas que permiten extraer el conocimiento de la población a partir de la muestra que sea el más evidente para la aproximación a la realidad de la población cuanto más representativa sea la muestra de esta.
• Aprende sobre el aprendizaje automático y la forma en que puede ayudar al negocio; así como entender sobre los principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático y el momento en que se debe aplicar cada tipo
• Conoce y comprende la inteligencia artificial, su significado y el tipo de problemas que puede resolver; las técnicas para la toma de decisiones (sistemas expertos y aprendizaje supervisado), así como sus aplicaciones.

• Interpreta la información que puede extraerse de los datos y saber qué preguntas pueden plantearse resolver ante los datos, es ser conocedores del dominio que presenten los datos.
• Utiliza las principales herramientas de la ciencia de datos para poder presentar los datos con precisión y valor a los mismos.
• Instala y utiliza paquetes o librerías para extender las funcionalidades de un lenguaje de programación.
• Aplica los principales elementos fundamentales de programación, tanto para Python como para R.
• Desarrolla el modelo de la empresa data-driven y cómo esta se articula alrededor de la explotación de su plataforma de datos; al caracterizar los nuevos perfiles que surgen en la empresa como consecuencia de la adopción de una estrategia basada en la explotación de datos.
• Formula un proyecto de ciencia de datos a partir del establecimiento del problema a resolver, incluyendo las distintas etapas, el tipo de herramientas a utilizar, los perfiles profesionales que es necesario involucrar, el tipo de obstáculos que pudieran surgir y las formas de sortearlos.
• Realiza visualizaciones efectivas de información y transmitir el mensaje apropiado.
• Resuelve una solución de procesamiento de datos con Spark en un entorno con notebooks.
• Analiza e interpreta los datos, para impulsar el valor y la innovación aplicada en varias industrias.
• Utiliza otras herramientas y servicios de empresas que están listos para apoyar en los proyectos propios.
• Logra procesar el lenguaje natural, qué tipos de problemas resuelve y sus aplicaciones.

• Analiza situaciones en forma crítica y propone soluciones viables con objetividad y realismo.
• Elabora una visión global y totalizadora de las complejas relaciones socio-laborales que surgen en los distintos modos de producción históricamente desarrollados y vigentes.
• Perfecciona las bases teóricas de la especialidad y de orientarla en la mejor dirección posible.

• Siente la dinámica del manejo de los datos y los transforma en información apoyándose en la fuerza laboral especialista. Entiende la trascendencia de los recursos humanos dentro del desarrollo de una empresa
• Contribuye a la construcción de tejido social desde el manejo del talento humano de la empresa

• Presenta propuestas para la optimización de los recursos informáticos.
• Genera modelos de análisis y optimización de los datos en una empresa
• Capacidad para generar nuevas empresas con evaluación de factibilidad de los datos y la forma en crear valor a partir de ellas.