Perfil del aspirante

Profesionales en Ingeniería, Economía, Matemáticas, Estadística y administraciones de empresas y del sector salud con experiencia básica en modelos cuantitativos, interesados en profundizar sus conocimientos en el manejo y visualización avanzada de datos, en el desarrollo de modelos analíticos de tipo descriptivo, predictivo y prescriptivo que apoyen la toma de decisiones, y en estrategias que conduzcan a la generación de nuevo conocimiento a través del análisis de datos. 

También pueden participar en esta maestría los graduados de otros programas académicos que acrediten experiencia comprobada en las áreas de trabajo de la Maestría en Analítica de Datos. 

 

Perfil profesional

Un analista de datos puede desempeñar cargos en diferentes industrias en roles como análisis de datos empresariales para tomar decisiones estratégicas, análisis de datos relacionados con el rendimiento de campañas de marketing, comportamiento del cliente y adquisición de clientes.  En el sector financiero, utilizan datos para evaluar rendimientos de inversiones, realizar análisis de riesgo crediticio y apoyar en la toma de decisiones de inversión. En el sector de la salud los analistas de datos utilizan datos para mejorar la eficiencia de los servicios de atención médica, realizar análisis epidemiológicos y apoyar la toma de decisiones clínicas. 

En cuanto a recursos humanos los analistas de datos utilizan datos para comprender la fuerza laboral de una empresa, identificar tendencias en la retención de empleados y tomar decisiones relacionadas con la gestión del personal.  En el área de Operaciones se centran en mejorar la eficiencia y la productividad de las operaciones empresariales utilizando datos para identificar áreas de mejora y optimización. 

En ciencia sociales utilizan datos para comprender problemas sociales, como la pobreza, la educación y la salud pública, y desarrollar políticas basadas en datos. 
 

Por ser una maestría de profundización, no se articula con alguna línea de investigación. Se soporta en la experiencia de docentes de los siguientes grupos: 

1. Grupo de investigación en Productividad y Competitividad (A1): Diseño y Gestión de Operaciones, Ingeniería de la Calidad y, Organizaciones y Gestión Empresarial. 

2. Matemáticas (A1): Bioestadística, Optimización discreta/continua, Procesos estocásticos, Análisis Estadístico Multivariado 

3. Biomedical Signal Processing and Artificial Intelligence Laboratory – BSPAI (A): Medio Ambiente y Biodiversidad, Procesamiento de señales biomédicas, Telemedicina 

4. Robótica y Sistemas Inteligentes (A): Producción Automática, Robótica y Sistemas Inteligentes 

5. Redes de Computadores e Ingeniería de Software – GReCIS (A1): Gestión de calidad del software, Minería y Análisis de Datos, Arquitecturas de información, Simulación