Master in Data Science
ITESO - Universidad Jesuita de Guadalajara
Informazione chiave
Posizione del campus
Tlaquepaque, Messico
Le lingue
Spagnolo
Formato di studio
Nel campus
Durata
2 - 3 anni
Ritmo
Tempo pieno, Mezza giornata
Tasse universitarie
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Scadenza della domanda
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La prima data di inizio
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introduzione
Il Master in Data Science offre un'esperienza di apprendimento accademico nello sviluppo di modelli matematici per generare informazioni dai dati, volti a migliorare l'efficienza e la competitività delle organizzazioni, nonché la qualità della vita delle persone.
Questo programma è per
Professionisti in discipline relative a ingegneria, economia, finanza e gestione con competenze e abilità in matematica, statistica e sviluppo di algoritmi.
Quando si studia all'ITESO
- Riceverai una formazione solida e scientifica, specializzata nell'area matematica per ottenere informazioni contenute in un set di dati attraverso processi di classificazione, regressione e previsione.
- Studierai un programma con argomenti di energia, ambiente, economia e indicatori sociali, da diversi dipartimenti accademici.
- Ti concentrerai su un programma strategico sull'uso efficiente delle risorse di organizzazioni e governi per prendere decisioni economiche, finanziarie, energetiche, ambientali e di politica pubblica per migliorare la qualità della vita delle persone.
- La tua metodologia di studio si concentrerà sulla risoluzione dei problemi, sullo sviluppo di progetti e sui casi di studio, con un approccio applicativo immediato o immediato.
- Comprenderai i dilemmi etici relativi all'acquisizione dei dati e alla gestione delle informazioni.
- Imparerai a sviluppare modelli basati sui dati per proporre soluzioni innovative ai problemi che hanno un impatto su persone e organizzazioni nei settori dell'energia, dell'ambiente, degli affari e delle scienze sociali.
- Puoi fare uno scambio accademico o soggiorni estivi presso università all'avanguardia nel campo professionale e convenzionate con ITESO.
- Se hai bisogno di rafforzare le tue conoscenze in matematica e sviluppo di algoritmi, verranno offerti corsi preparatori prima di iniziare il corso post-laurea.
- Il corpo accademico è legato al Sistema Nazionale dei Ricercatori (SNI) e al Consiglio Nazionale della Scienza e della Tecnologia (Conacyt). Inoltre, il master entrerà in un secondo momento nel National Quality Postgraduate Program.
Dopo la laurea da questo programma
- Svilupperai processi affidabili per l'acquisizione e l'utilizzo dei dati, in ambienti in cui storicamente il suo ottenimento è stato carente o nullo.
- Interpreterai i dati sulla base della formulazione di modelli matematici per il rilevamento e la previsione di modelli.
- Integrerai metodi e procedure matematici con moderne tecniche computazionali per interpretare le informazioni in varie aree dello sforzo umano.
- Ti svilupperai in aziende e organizzazioni nei settori della business intelligence e dei modelli predittivi per il processo decisionale in aziende, società, accademie, università o centri di ricerca nazionali e internazionali, agenzie governative e organizzazioni civili.
Percorsi elettivi
- Finanza ed economia
- ambiente
- potere
- Scienze sociali
programma scolastico
Area centrale: cinque materie obbligatorie
- Analisi statistica multivariata
- Fondamenti matematici della scienza dei dati
- Ottimizzazione convessa
- serie temporali
- Modellazione predittiva
Zona elettiva:
Devi superare un minimo di 24 crediti formativi per i quali puoi scegliere, in collaborazione con il tuo tutor, tre materie dell'offerta formativa dei corsi post-laurea ITESO.
Area Ricerca, Sviluppo e Innovazione (IDI): Quattro IDI obbligatori
- IDI I: Ricerca, Sviluppo e Innovazione I / Definisci argomento o problema
- IDI II: Ricerca, Sviluppo e Innovazione II / Progetto di design
- IDI III: Ricerca, Sviluppo e Innovazione III / Progetto Develop
- IDI IV: Ricerca, Sviluppo e Innovazione IV / Sviluppare e completare il progetto
In totale sono otto le materie e quattro seminari di Ricerca, Sviluppo e Innovazione, che equivalgono a 84 crediti in due anni, seguendo il percorso suggerito.
Percorso suggerito
Ciclo 1
- Analisi statistica multivariata
- Fondamenti matematici della scienza dei dati
- IDI I
Ciclo 2
- Ottimizzazione convessa
- serie temporali
- IDI II
Ciclo 3
- Modellazione predittiva
- Elettivo I
- IDI III
Ciclo 4
- Elettivo II
- Elettivo III
- IDI IV
Le materie del curriculum sono soggette a costante aggiornamento e potrebbero esserci modifiche riguardo al loro ordine o al loro contenuto.