Maestría en Ciencia de Datos I Cohorte

●Programa orientado a profesionales que posean un título de tercer nivel de grado, en el campo de las Tecnologías de la Información y Comunicación o de otras áreas que tengan un año de experiencia en análisis cuantitativos, cursos de estadística y programación de computadoras. asi como profesionales interesados en agregar valor de carácter científico a su trabajo en diferentes instituciones relacionadas con el desarrollo de software, finanzas, tecnologías médicas, procesamiento de imágenes, gestión masiva de datos complejos.

Una vez concluido el programa el Maestrante obtendrá una formación sólida profesional y práctica para:

• Adquirir conceptos fundamentales del análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
• Adquirir conocimientos y comprensión de técnicas, algoritmos y procesos relacionados a la Ciencia de Datos.
• Utilizar herramientas y técnicas especializadas para especificar, diseñar, implementar y verificar los problemas basados en datos.
• Modelar, simular y analizar el comportamiento de los datos a un nivel de detalle apropiado.
• Utilizar herramientas para el procesamiento de datos heterogéneos a gran escala

• Título de tercer nivel de grado registrado en la Senescyt
• Certificado de suficiencia otorgado por un centro acreditado con un nivel mínimo A2 o su equivalente
• Presentar hoja de vida con documentos de respaldo
• Solicitud dirigida al Director de Postgrados de la Facultad solicitando matrícula para la Maestría.
• Presentar fotocopia a colores de cédula de identidad y certificado de votación. En caso de extranjeros copia de pasaporte y permiso de permanencia en el país
• Dos fotografías a color tamaño carnet

Las líneas de investigación están basadas en las capacidades científicas del DCC:

• Representación del conocimiento
• Integración de información
• Manejo de grandes volúmenes de información
• Reconocimiento de patrones
• Data Mining para toma de decisiones
• Análisis de contenido.

PRIMERO
Matemáticas para la Ciencia de Datos
Fundamentos de la Ciencia de Datos
Aprendizaje Automático
Representación del Conocimiento y Razonamiento
Almacenamiento y Procesamiento de grandes Volúmenes de Datos
Visualización de Datos

SEGUNDO
Inteligencia de Negocios
Gobierno de Datos
Ingeniería de Aprendizaje Automático para Producción.
Gestión de Proyectos de Ciencia de Datos
Nuevas Tendencias en Ciencia de Datos.
Titulación + Escritura Académica.

TERCERO
Trabajo de Titulación

Ing. Lizandro Solano Phd.

Ing. Víctor Saquicela Phd.

Ing.Andrés Auquilla  Phd.

Ing. Mauricio Espinoza Phd.

Ing. Ronald Gualán Mgtr.

Ing.Jaime Veintimilla Phd.

Ing.Fanny Cabrera Mgtr.

Ing. Nelson Piedra Phd.

Ing. Jorge Maldonado Phd.

Ing. Kenneth Palacio Phd.

Ing. Lorena Siguenza Guzmàn Phd