Descripción de la Carrera 

 

El Bachillerato de Ingeniería en Ciencias de Datos es una carrera única en Centroamérica.

El objeto de estudio del programa lo integran la big data, la minería de datos, el análisis predictivo, la toma de decisiones, la productividad y la capacidad de gestión; así como la naturaleza de la interacción que se da entre dichos componentes y la aplicación de las habilidades y destrezas que se generan de su estudio en aras del mejoramiento del desempeño de las empresas y organizaciones en general.

CONOZCA MÁS SOBRE EL PROGRAMA:

 

 

 

Perfil Ocupacional

El Ingeniero en Ciencia de Datos graduado de LEAD University podrá desempeñarse en distintos espacios en el ámbito público y privado, contando con la capacidad de:

  • Trabajar en equipo con administradores, ingenieros de TI, programadores, estadísticos, diseñadores gráficos y expertos, en el desarrollo de productos o servicios de la empresa, mediante la extracción y análisis de los big data.
  • Brindar asesoramiento estratégico para resolver problemas derivados de la gestión de los big data, considerando las tendencias en metodologías y herramientas para el manejo de éstos.
  • Crear anteproyectos para sistemas de administración de datos con el fin de integrar, centralizar, proteger y mantener los protocolos de verificación de la calidad de estos.
  • Comprender la forma en cómo se realizan las funciones de la organización y cómo se deben recolectar, analizar y utilizar los datos.
  • Utilizar herramientas técnicas de visualización de datos para analizar y presentar tendencias complejas.
  • Resolver problemas, mediante el desarrollo de algoritmos, que involucran grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes y dominios de aplicación.
  • Realizar proyectos de minería de datos, modelado y generación de hipótesis en apoyo de los objetivos de negocio de alto nivel.
  • Desarrollar y aplicar herramientas y métodos analíticos predictivos y prescriptivos, para la toma de decisiones en la empresa
  • Innovar en procesos empresariales para adaptar y aprovechar de manera eficiente los datos en la toma de decisiones de la empresa.
  • Potenciar la creación de empresas de consultoría especializada al contar con los conocimientos necesarios y suficientes para el desempeño de su profesión.
  • Diseñar técnicas innovadoras para relacionarse con un amplio espectro de disciplinas como la economía, los procesos de negocios, el desarrollo de software, la innovación, la investigación, la administración de proyectos y otras áreas emergentes.
  • Facilitar el conocimiento y habilidades relacionadas con los big data, para procesos de investigación, formación y desarrollo profesional de las empresas e instituciones de educación superior de Costa Rica y la Región.

 

Áreas de estudio

Los ejes de estudio lo integran la carrera son:

  • Big data
  • Minería de datos
  • Análisis predictivo
  • Toma de decisiones
  • Productividad y capacidad de gestión

 

 

Curriculum:Bachillerato Ingeniería en Ciencia de Datos

I Cuatrimestre

Matemática general

Destrezas para la comunicación

Introducción a la administración de empresas.

Metodologías de investigación

III Cuatrimestre

Álgebra lineal y ecuaciones diferenciales

Innovación y creatividad

Liderazgo y cambio

Ética profesional

Programación

V Cuatrimestre

Modelado matemático

Paradigmas de programación

Programación Web

Bases de datos

VII Cuatrimestre

Redes de computadoras

Minería de datos avanzada

Administración de datos

Principios de economía

IX Cuatrimestre

Computación paralela y distribuida

Seguridad de sistemas digitales

Comercio digital

Optativa

II Cuatrimestre

Cálculo empresarial

Técnicas de negociación

Análisis de la realidad nacional e internacional

Filosofía clásica y contemporánea

Introducción a la tecnología informática

IV Cuatrimestre

Probabilidad y estadística

Administración de proyectos

Gestión de tecnología digital

Estructuras de datos

VI Cuatrimestre

Estadística multivariada

Minería de datos

Sistemas operativos

Introducción a la ciencia de datos

VIII Cuatrimestre

Visualización de datos

Datos masivos (big data)

Economía para ingenieros

Interacción persona-máquina

X Cuatrimestre

Práctica profesional supervisada

 

 

I Cuatrimestre

Matemática general

Destrezas para la comunicación

Introducción a la administración de empresas.

Metodologías de investigación

II Cuatrimestre

Cálculo empresarial

Técnicas de negociación

Análisis de la realidad nacional e internacional

Filosofía clásica y contemporánea

Introducción a la tecnología informática

III Cuatrimestre

Álgebra lineal y ecuaciones diferenciales

Innovación y creatividad

Liderazgo y cambio

Ética profesional

Programación

IV Cuatrimestre

Probabilidad y estadística

Administración de proyectos

Gestión de tecnología digital

Estructuras de datos

V Cuatrimestre

Modelado matemático

Paradigmas de programación

Programación Web

Bases de datos

VI Cuatrimestre

Estadística multivariada

Minería de datos

Sistemas operativos

Introducción a la ciencia de datos

VII Cuatrimestre

Redes de computadoras

Minería de datos avanzada

Administración de datos

Principios de economía

VIII Cuatrimestre

Visualización de datos

Datos masivos (big data)

Economía para ingenieros

Interacción persona-máquina

IX Cuatrimestre

Computación paralela y distribuida

Seguridad de sistemas digitales

Comercio digital

Optativa

X Cuatrimestre

Práctica profesional supervisada

 

 

Profesores

Profesor
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Profesor invitado

Más información

Inicio del programa:

Mayo 2017

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