Master en Data Analytics Intelligence MIAD
Bogotá, Colombie
Master
DURÉE
2 ans
LANGUES
Espagnol
RYTHME
À temps partiel
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Mar 2025
FORMAT D'ÉTUDE
Apprentissage à distance
Le programme en ligne en Data Analytics Intelligence (MIAD) forme des professionnels qui se démarquent par leurs compétences techniques et de pointe à l'intersection de trois domaines de connaissances : la modélisation mathématique, les technologies de l'information et la gestion d'entreprise. Les étudiants apprennent à travers des cours qui équilibrent la théorie et la pratique des méthodes informatiques pour la gestion des données, l'application de modèles descriptifs, prédictifs et prescriptifs qui leur permettent de devenir des leaders en matière d'analyse qui soutiennent la prise de décision. De plus, les étudiants développent continuellement leurs soft skills en communication, travail d'équipe et gestion de projet, nécessaires pour opérer des transformations génératrices de valeur dans leurs organisations.
Actuellement, les profils liés à l’analytique sont les plus demandés sur le marché du travail mondial. Les organisations du monde entier s'accordent sur le fait que certaines connaissances telles que le raisonnement analytique, l'intelligence artificielle, le cloud computing et la gestion de projet basée sur les données sont essentielles pour réussir et se différencier sur le marché.
Le programme est proposé en espagnol et 100 % en ligne. Les étudiants reçoivent les mêmes normes de qualité offertes dans les programmes en personne et le même diplôme de maîtrise que celui proposé par Universidad de los Andes dans ses programmes en personne. Le format virtuel permet aux étudiants de continuer à travailler à temps plein et de poursuivre leur carrière professionnelle. Étant un master en ligne, il donne aux étudiants la flexibilité d'apprendre quand et où ils le souhaitent.
Qu'est-ce qui rendra ce programme unique
Les métiers les plus demandés sont liés à l’Analytics
Ce programme est structuré pour des professionnels, pas nécessairement issus des domaines STEM, possédant des connaissances de base en programmation et en statistiques, qui seront formés pour répondre à des questions commerciales nécessitant l'analyse d'un volume élevé et d'une complexité de données pour soutenir les processus de prise de décision et la création d'avantages concurrentiels. et génération de valeur. Plus de 90 % des PDG mondiaux considèrent l’analyse comme stratégiquement importante et 68 % estiment qu’il s’agit du meilleur moyen de créer de la valeur pour leurs parties prenantes (PwC, 2016).
Collaboration étroite Academia - Industrie
Uniandes travaille en collaboration avec des organisations reconnues des secteurs public et privé et en alliance avec les meilleures universités du monde pour être à l'avant-garde des connaissances analytiques et de leurs applications. C'est pourquoi les étudiants portent leurs connaissances sur des problèmes réels et sont guidés dans ce processus par une équipe pédagogique qui connaît les exigences du marché et a l'expérience de les aborder avec des méthodes basées sur l'analyse des données.
Accès aux 1% des meilleures universités du monde
Au cours de la dernière décennie, Uniandes figurait parmi les 10 meilleures universités d'Amérique latine et est actuellement la cinquième université de la région et la 236e au monde, selon le classement QS 2022. L' Universidad de los Andes a été la première université privée du pays. Colombie que de recevoir une accréditation institutionnelle de haute qualité pendant dix ans du ministère de l'Éducation nationale.
Faites partie du premier master virtuel en intelligence analytique de données en espagnol proposé par l'une des meilleures universités d'Amérique latine.
Ce programme a été conçu pour les professionnels, pas nécessairement issus des domaines STEM (science, technologie, ingénierie et mathématiques, pour son acronyme en anglais), ayant des connaissances de base en programmation et en statistiques, qui seront formés pour répondre aux questions commerciales qui nécessitent une analyse. d'un volume élevé de données et la gestion de leur complexité pour soutenir les processus de prise de décision, la création d'avantages compétitifs et la génération de valeur.
Ce programme s'adressera aux personnes titulaires d'un diplôme professionnel intéressées par :
Mener des projets d’intelligence analytique à fort impact dans les organisations.
Créez des modèles mathématiques descriptifs, prédictifs et prescriptifs pour la prise de décision.
Extrayez, transformez et chargez des données à partir de sources structurées et non structurées avec des technologies de gestion de gros volumes de données et de cloud computing.
Découvrez les outils technologiques tels que les langages informatiques, les bibliothèques d'analyse, la gestion de bases de données et de serveurs.
Analyser, synthétiser et présenter efficacement les résultats des modèles analytiques avec des techniques de visualisation et de narration.
Bien qu'il soit conseillé de savoir programmer dans une langue et d'avoir des connaissances de base en probabilités et statistiques, des parcours de mise à niveau seront recommandés aux candidats pour acquérir ces connaissances et compétences fondamentales.
Être diplômé dans des domaines quantitatifs tels que l'ingénierie, l'économie, les mathématiques, entre autres.
Sont intéressés et motivés à appliquer des techniques d’ingénierie avancées pour soutenir la prise de décision dans les organisations.
Ils sont diplômés d’autres disciplines et possèdent une expérience certifiée en analyse de données et/ou en gestion de l’information ou de grandes bases de données.
Soyez motivé pour entreprendre les processus d’enseignement et d’apprentissage par des moyens virtuels.
Le programme comprend 36 crédits répartis en 4 pistes, d'une durée totale de 24 mois. Chaque parcours est composé de deux cycles de 8 semaines. Au cours de chaque cycle, les étudiants suivront deux cours simultanément. Les cours disponibles dépendront de l'offre académique du programme et sont sujets à modifications sans préavis.
Voie 1 · Fondamentaux de l'analyse
Ce parcours fournit des outils pour comprendre la portée stratégique de l’analyse pour la prise de décision.
Cycle 1
- Analyse des décisions.
- Laboratoire d'analyse informatique.
Cycle 2
- Modélisation des données et ETL.
- Modèles d'analyse statistique.
Voie 2 · Data Analytics : visualisation, prédiction et prise de décision
Cette trajectoire couvre de manière transversale et basique les différents niveaux de développement de l'intelligence analytique dans une organisation, en commençant par l'utilisation de l'analyse descriptive (visualisation), en passant par la construction de modèles prédictifs (machine learning), pour finir par la formulation de modèles prescriptifs pour la prise de décision (optimisation).
Cycle 1
- Visualisation et narration.
- Introduction à l'apprentissage automatique
Cycle 2
- Apprentissage automatique et traitement du langage naturel.
- Optimisation pour la prise de décision.
Voie 3 · Compétences avancées en analyse
Modélisation d'apprentissage non supervisé, techniques et technologies informatiques à grande échelle, modélisation de simulation prescriptive et méthodologies de formulation et de gestion de projets d'analyse.
Cycle 1
- Choisissez entre : Dynamique du système ou Simulation.
- Apprentissage non supervisé.
Cycle 2
- Déploiement de solutions analytiques.
- Gestion de projet analytique - Projet 1.
Voie 4 · Applications et techniques d'analyse avancées
L'objectif de ce parcours est d'offrir de la flexibilité et la possibilité d'approfondir en fonction de l'intérêt de l'étudiant. De plus, un projet intégrateur sera développé dans cette voie. L'objectif de ce projet est d'apporter à l'étudiant un accompagnement pour l'application des techniques dans un contexte réel, des techniques pour mener des projets d'intelligence analytique à fort impact dans les organisations, du suivi en extraction de données, modélisation, analyse et communication des résultats, ainsi ainsi que des outils de travail en équipe.
Cycle 1
- Au choix 1.
- Au choix 2.
Cycle 2
- Au choix 3.
- Projet d'analyse de données appliquée - Projet 2.
Les étudiants pourront s'inscrire à 3 cours au choix à approfondir selon leur niveau d'intérêt, sélectionnés en fonction de l'offre disponible pour chaque cycle. Les cours peuvent varier sans préavis :
- L'apprentissage en profondeur.
- Prévisions.
- Analyse financière.
- Analyse marketing.
- Analytics dans les réseaux sociaux.
Identifiez les opportunités d’appliquer l’intelligence analytique pour générer de la valeur au sein des organisations.
Appliquer des méthodologies formelles pour traduire les problèmes commerciaux en projets d'analyse.
Extrayez, transformez et chargez des données à partir de sources structurées et non structurées avec des technologies de gestion de gros volumes de données et de cloud computing.
Formuler et construire des modèles mathématiques descriptifs, prédictifs et prescriptifs pour la prise de décision, tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, la vision par ordinateur, l'analyse du langage naturel (NLP), l'optimisation, l'analyse des réseaux sociaux, entre autres.
Utilisez des outils technologiques tels que les langages informatiques, les bibliothèques d’analyse, la gestion de bases de données et de serveurs.
Analyser, synthétiser et présenter efficacement les résultats des modèles analytiques avec des techniques de visualisation et de narration.
Diriger des projets d'intelligence analytique à fort impact dans les organisations, en utilisant des méthodologies d'analyse structurée et d'analyse décisionnelle, ainsi que la technologie informatique pour prendre en charge de grands volumes de données.
Les données sont désormais des actifs fondamentaux dans les entreprises. Cependant, la valeur est générée lorsque des analyses précieuses en sont produites et que les décisions sont prises sur la base de preuves (McKinsey&Company, 2016). Ces analyses et décisions sont susceptibles d'être réalisées par des leaders analytiques formés dans ce master.
Les diplômés du MIAD seront en mesure de travailler dans toute organisation privée ou publique disposant de domaines dans lesquels l'analyse des données est nécessaire pour transformer les données en informations permettant de prendre en charge les processus décisionnels. Certains des postes qu'ils pourraient occuper sont :
- Analyste en exploration de données.
- Analyste financier.
- Analyste marketing.
- Analyste en intelligence d'affaires.
- Administrateur de base de données.
- Analyste des ressources humaines.
- Analyste de systèmes. Directeur de l'analyse (CAO).
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