Programa Máster Ejecutivo en Ciencia de Datos e Inteligenci Artificial

Está diseñado para capacitar a profesionales en técnicas avanzadas de ciencia de datos y “deep learning”. Los participantes aprenderán a aplicar estas habilidades en el análisis de datos, desarrollo de modelos predictivos y optimización de procesos en sus organizaciones. Este programa incluye desde fundamentos matemático-estadísticos de métodos supervisados y no supervisados hasta técnicas avanzadas en deep learning y un proyecto final de tesina.

Perfil de Entrada de los Estudiantes

Este programa está dirigido a profesionales de cualquier área que desean especializarse en ciencia de datos e inteligencia artificial, que tengan conocimientos previos en programación y analítica de datos.

Este programa es ideal para:

  • Graduados de los Programas Experto en Ciencia de Datos y Experto en Inteligencia Artificial de PROMiDAT o personas que ya tienen al menos conocimientos intermedios en Programación R, Programación Python y en técnicas de la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
  • Científicos de datos, analistas y profesionales de tecnología interesados en profundizar en inteligencia artificial y técnicas avanzadas de modelado.
  • Profesionales en roles de análisis, gestión de datos y toma de decisiones, que deseen aplicar modelos predictivos y de optimización.
  • Cualquier persona interesada en desarrollar proyectos en ciencia de datos e inteligencia artificial con un enfoque práctico y aplicado con conocimiento real de lo que está haciendo.
 
Objetivos Generales del Programa
 
El Máster Ejecutivo en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial tiene como objetivo principal formar a profesionales capaces de:
 
  1. Conocer los fundamentos matemático estadístico de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.
  2. Desarrollar los conocimientos avanzados en matemática y en programación necesarios para la comprensión a fondo de la Ciencia de Datos, “machine learning” y “deep learning”.
  3. Implementar y optimizar modelos avanzados de “machine learning” y “deep learning”.
  4. Aplicar técnicas de análisis en datos reales y simulados, usando R y Python.
  5. Desarrollar y defender un proyecto de investigación (tesina) que demuestre su dominio en ciencia de datos e inteligencia artificial.
 
Posibilidades de Empleo

Los egresados podrán desempeñarse en roles como:

  • Jefe de unidades especializadas en analítica de datos.Científico de Datos: Aplicar métodos avanzados de machine learning y deep learning en problemas complejos.
  • Especialista en Deep Learning: Optimizar y desarrollar modelos avanzados para análisis predictivo.
  • Consultor en Ciencia de Datos e IA: Asesorar a empresas en el uso efectivo de datos y algoritmos de IA para resolver problemas específicos.

Programa General

El Máster Ejecutivo en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial tiene una duración total de 10 meses y se compone de los siguientes cursos especializados:

  1. ME-1000 Programación Paralela en R y Python.
  2. ME-2000 Desarrollo Modelos Analíticos apoyados por herramientas de IA.
  3. ME-3000 Álgebra Lineal Aplicada en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
  4. ME-3002 Cálculo y Optimización Aplicado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
  5. ME-3004 Probabilidad y Estadística Aplicados a la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
  6. ME-3008 Procesamiento de Lenguaje Natural y Agentes de Inteligencia Artificial.
  7. ME-4000 Métodos No Supervisados Avanzados en R y Python.
  8. ME-4002 Métodos Supervisados Avanzados en R y Python.
  9. ME-9001 Artículo Final de Graduación.

 

Metodología

El máster se desarrollará en modalidad 100% online, con clases en vivo (presencial-remoto) a través de Zoom, las cuales se grabarán para que los estudiantes puedan acceder a ellas en cualquier momento. Los estudiantes contarán con:

  • Videoconferencias semanales: Sesiones en tiempo real para interactuar con el tutor y compañeros.
  • Trabajos prácticos: Ejercicios semanales aplicados a situaciones reales, enviados a través del campus virtual.
  • Foros de debate y consultas: Espacio para resolver dudas y discutir temas del curso.
  • Campus virtual en Moodle: Acceso 24/7 a materiales del curso, grabaciones de las clases, tareas y herramientas de comunicación.

 

Inversión

Duración: 10 meses

Inversión total: $2800 + 2% de IVA

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Junio, 2027

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