Maestría en Sistemas de Información, Mención Inteligencia de Negocios - Versión 2
NOMBRE
Maestría en Sistemas de Información, Mención Inteligencia de Negocios
MODALIDAD
Presencial
VALOR
$ 6500.00
TÍTULO A OBTENER
Magíster en Sistemas de Información, mención Inteligencia de Negocios
DURACIÓN
3 Semestres
INICIO Y TÉRMINO
10/2022 al 04/2024
RESOLUCIÓN
RPC-SO-14-No.287-2020
VERSIÓN DEL PROGRAMA
2
TELÉFONOS
4091000 - Ext. 735 - 731
Presentación
El Magíster Sistemas de Información mención en Inteligencia de Negocios será capaz de desempeñarse en empresas, organismos, instituciones y negocios vinculados con los sectores productivos y sociales, de cualquier orden que involucre el tratamiento de los datos para generar conocimiento.
Este programa de maestría le permitirá analizar datos generados por las múltiples transacciones producto de la actividad de la empresa utilizando herramientas y técnicas de minería de datos, lo que le permitirá hacer frente a la dinámica de un contexto globalizado, generando una ventaja competitiva relevante y adelantándose a las situaciones del entorno.
COORDINADOR PROGRAMA
Ing. Marcos Patricio Orellana Cordero
Tel.: 0999955611
marore@uazuay.edu.ec msi@uazuay.edu.ec
HORARIO DE CLASES
Miércoles a viernes de 18h00 a 22h00 y sábados de 08h00 a 12h00.
MAYOR INFORMACIÓN
Perfil de egresado
El magíster en Sistemas de Información con mención en Inteligencia de Negocios será capaz de desempeñarse en empresas, organismos, instituciones y negocios vinculados con los sectores productivos y sociales, de cualquier orden que involucre el tratamiento de los datos. Como profesional independiente, ofrece sus servicios calificados en consultorías, asesorías y dirección para el diseño, el modelamiento, la extracción y el análisis de datos de las organizaciones, así como la generación del conocimiento.
| MÓDULO | CONTENIDO |
|---|---|
| ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA | * Introducción * Tipo de Variables, Tablas de Frecuencias y Representación Gráfica de una Variable. * Histogramas. * Descripción numérica de una variable. * Distribuciones bidimensionales. * Herramientas para estadística descriptiva. |
| ESTADÍSTICA INFERENCIAL | * Distribuciones continuas y de muestreo. * Estimación y prueba de hipótesis. * Modelos lineales de regresión. * Herramientas para estadística inferencial. |
| MINERÍA DE DATOS | * Introducción. * Datos. * Bases de datos relacionales y no relacionales. * Herramientas de minería de datos. * Exploración de datos. * Clasificación: Conceptos, árboles de decisión y modelo de evaluación. * Análisis de asociación. * Análisis de cluster. * Detección de anomalías. * Clasificación: Técnicas alternativas. * Análisis de asociación: Conceptos avanzados. * Minería en BigData. |
| ANÁLISIS DE DATOS | * Conceptos de análisis de datos. * Usos del análisis de datos. * Técnicas de análisis de datos. * Ventajas del análisis de datos. * Tipos de análisis de datos. * Procedimiento para el análisis de datos. |
| TRABAJO DE TITULACIÓN 1 | * Introducción a la escritura técnico/científica. * Secciones de un documento técnico/científico. * Técnicas y herramientas informáticas para la edición de documentos t/c. * Técnicas y herramientas para la búsqueda de literatura t/c y construcción del estado del arte. * Planificación del documento t/c (tesis). |
| VISUALIZACIÓN DE DATOS | * Introducción al diseño y presentación de información digital. * Uso de gráficos, animación, sonido y otras modalidades para presentación de información. * Visión and percepción. * Métodos para presentar información compleja para ampliar la comprensión y análisis. * Incorporación de técnicas de visualización en interfaces humano computador. * Herramientas para visualización de datos. |
| APLICACIONES DEL ANÁLISIS DE DATOS | * Análisis de texto. * Análisis de audio. * Aplicaciones financieras. * Aplicaciones comerciales. * Aplicaciones geomática. * Gridded Data. * Análisis de series de tiempo. * Verificación de pronósticos. Diagramas de confiabilidad, curvas ROC y gráficos de valor relativo. * Herramientas de análisis de datos metereológicos. |
| GESTIÓN DE PROYECTOS DE BI | * Marco conceptual y estratégico de proyectos de inteligencia de negocio. * Características de las fases de proyectos de BI. * Proceso de adopción y capacidades a desarrollar para abordar proyectos de inteligencia de negocio. * Factores críticos y gestión de riesgos de proyectos de inteligencia de negocio. |
| ANÁLISIS DE DATOS EN REDES SOCIALES | * Definición y fundamentos del análisis de redes sociales. * Casos de aplicación. * Definición de KPI. * Customer engagement. * Análisis de sentimientos. * Herramientas para análisis de datos en redes sociales. |
| ESTRATEGIA Y MODELOS DE NEGOCIO | * Análisis industrial y posicionamiento estratégico. * El proceso estratégico y la fijación del rumbo. * Proceso del planeamiento estratégico. * Revisión estratégica. * Internacionalización y estrategia. * Liderazgo y ejecución del cambio. * Diseño de modelo de negocios. |
| TRABAJO DE TITULACIÓN 2 | * Diseño de la investigación. * Elección de la muestra. * Selección y Procesamiento de los datos. * Alcance y representación de resultados. * La conclusión y discusión. |
| ANÁLISIS ESTRATÉGICO DE DATOS | * Entornos empresariales. * Elementos del análisis de micro y macro entorno de la empresa. * Plan de tabulación y análisis. * Codificación de datos. * Ejemplos y aplicaciones. |
Requisitos de ingreso
El programa de maestría en Sistemas de Información con mención en Inteligencia de Negocios está dirigida a todo profesional de cualquier área de competencia, que a diario se involucra en tareas y actividades relacionadas con el tratamiento de los datos, con la finalidad de generar análisis referente a la toma de decisiones que derive en aspectos claves para el desarrollo y proyección de la organización. Para acceder al mismo, quienes apliquen deberán mantener su título de tercer nivel de grado registrado en el sistema de la SENESCYT y aprobar el proceso de admisión definido.
• En caso de título de tercer nivel obtenido en el extranjero deberá constar debidamente apostillado o legalizado por vía consular de conformidad al Art.22 del RRA.
• Cumplir con el proceso de inscripción en línea adjuntando la documentación de respaldo de hoja de vida y requisitos detallados.
• Aprobar el proceso de admisión definido.
• Se requiere certificado de inglés emitido por una institución competente, sin embargo si usted no cuenta con uno la Universidad tomará un examen de suficiencia los días 02 y 09 de septiembre.
Proceso de admisión
Los postulantes deberán hacer su pre inscripción en la página WEB del departamento de posgrados (https://www.uazuay.edu.ec/admisiones/posgrados/), deberán cargar:
- Foto tamaño carnet,
- Título de tercer nivel de grado,
- CV actualizado,
- Certificado de aprobación de inglés en la universidad que se graduó. En caso de no contar con certificado de aprobación de inglés, la UDA tomará un examen de suficiencia entre el 02 y 09 de septiembre de 2022. Para lo cual deberá indicar la necesidad de rendir este examen al Director del Programa de Posgrado respectivo.
Se deberá pagar la inscripción (50 USD) a través del botón de pago con cualquier tarjeta de crédito, o en la tesorería de la universidad, o mediante depósito o transferencia bancaria a las siguientes cuentas:
Banco Pichincha
Cuenta corriente No. 3186821004
RUC: 0190131777001
Dir: Av. 24 de mayo 777 y Hernán Malo
Tlf: 4091000
Banco del Austro
Cuenta corriente No. 79510
RUC: 0190131777001
Dir: Av. 24 de mayo 777 y Hernán Malo
Tlf: 4091000
Una vez realizado el pago se debe remitir una copia de los comprobantes a transferencias@uazuay.edu.ec para su registro en el sistema.
Cronograma:
Inscripciones: Del 08 de junio de 2022 al 11 de septiembre de 2022
Exámenes de suficiencia de inglés (para quienes lo requieran): El 02 y 09 de septiembre de 2022
Procesos de admisión: Hasta el 26 de septiembre de 2022
Remisión de la carta de aceptación e idoneidad: Hasta el 28 de septiembre de 2022
Matriculación y pago: Hasta el 19 de octubre de 2022
Inauguración de clases: El 27 de octubre de 2022
Docentes destacados
Contactos
| Docente | Contacto |
|---|---|
| Acosta Urigüen Maria Ines | macosta@uazuay.edu.ec |
| Ballari Daniela Elisabet | dballari@uazuay.edu.ec |
| Castro Silvia Mabel | smc@uns.edu.ec |
| Cedillo Orellana Irene Priscila | priscila.cedillo@ucuenca.edu.ec |
| Crespo Martinez Paul Esteban | ecrespo@uazuay.edu.ec |
| Erazo Garzon Lenin Xavier | lerazo@uazuay.edu.ec |
| Errecalde Marcelo Luis | merreca@unsi.edu.ar |
| Espinoza Manzano Pedro Jose | pedro.espinoza@alumni.ie.edu |
| Hermida Palacios Carla Marcela | chermida@uazuay.edu.ec |
| Lanzarini Laura Cristina | laural@lidi.info.unlp.edu.ar |
| Mendoza Vazquez Ivan Andres | imendoza@uazuay.edu.ec |
| Olivas Varela Jose Angel | joseangel.olivas@uclm.es |
| Orellana Cordero Marcos Patricio | marore@uazuay.edu.ec |