Perfil del Aspirante
Personas interesadas en un enfoque interdisciplinar para el estudio de la Ciencia de Datos con un plan de estudios modular, que les permita desarrollar competencias técnicas y transversales para integrarse con distintos equipos de trabajo y proyectos. El programa está dirigido a personas con interés en el análisis de datos y la tecnología, dispuestas a adquirir habilidades para la recolección, procesamiento, análisis y comunicación de los datos, y a desarrollar competencias cuantitativas, computacionales, de gestión de datos y de solución de problemas en equipo, con una mentalidad analítica para resolver problemas de manera lógica y sistemática, y motivadas para aprender y adaptarse constantemente a medida que evoluciona el campo.
Objetivos
El programa en Ciencia de Datos busca fortalecer la integralidad de la formación de sus estudiantes, favoreciendo un aprendizaje centrado en la solución comprehensiva a problemas y la participación en equipos de trabajo colaborativos. Se destaca la necesidad de formarles con capacidades para generar procesos iterativos y sistemáticos que incluyan la formulación de preguntas clave, la selección de modelos apropiados, la implementación de dichos modelos con profesionales que dominen otros campos de aplicación, el análisis de los resultados, la comunicación efectiva del análisis, y, en caso necesario, la adaptación a nuevos modelos.
En concreto, el programa de Ciencia de Datos busca formar profesionales que, en su desempeño profesional, puedan:
- Usar de manera responsable modelos y técnicas de analítica de datos para descubrir, interpretar y comunicar nuevas relaciones y conocimiento en distintos dominios de aplicación.
- Estructurar e implementar soluciones basadas en datos mediante técnicas de programación y computación con estándares éticos.
- Desarrollar e implementar estrategias de gestión de datos que permitan recolectar, almacenar, preservar o descartar los datos y código de manera responsable.
- Trabajar y comunicarse adecuadamente en grupos multidisciplinarios para identificar problemas y encontrar colectivamente soluciones en el marco de proyectos con Ciencia de Datos.
Plan de Estudios
El programa de pregrado en Ciencia de Datos está constituido por 124 créditos organizados de la siguiente manera:
- Ciclo de Fundamentación Disciplinar (CFD): 64 créditos donde los estudiantes desarrollan las competencias mínimas requeridas en su formación disciplinar en matemáticas, programación, ingeniería, economía, administración y ciencias sociales. Dentro de éste CFD se encuentran 21 créditos de cursos avanzados en cursos de probabilidad y estadística, optimización, análisis de regresión, machine learning, inteligencia artificial y aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Ciclo de Profundización Interdisciplinar (CPI): 21 créditos para que los estudiantes exploren distintos dominios de aplicación de la Ciencia de Datos a través de cursos que hacen parte de los módulos interdisciplinares.
- Ciclo de Electividad en Ciencia de Datos (CDD): 6 créditos en el que los estudiantes continúan su proceso de exploración de áreas y subdisciplinas a partir de cursos electivos
- Educación General: 27 créditos donde se busca la formación del individuo como persona, ciudadano y miembro de la sociedad. Está integrado por:
- Ciclo Básico Uniandino (CBU). 14 créditos
- Curso de Constitución y Democracia. 3 créditos
- Dos cursos de Escritura Universitaria. 4 créditos
- Créditos de libre elección. (CLE) 6 créditos
- Opción de grado: 6 créditos con tres alternativas:
- Práctica profesional con empresas, sector externo o al interior de la Universidad, acompañado por el CTP.
- Proyecto de investigación, aplicación, consultoría o emprendimiento de temas relacionados con Ciencia de Datos. Este proyecto será supervisado por profesor(es) de cualquier unidad académica que trabajen estos temas.
- Cursos de maestría como una alternativa de conexión con los posgrados.
Componente ético: Cursos denominados Épsilon; los estudiantes de cualquier pregrado de la universidad deben aprobar al menos 1 curso en esta categoría. Para el programa de Ciencia de Datos se proponen tres cursos identificados en el programa modelo que, por diseño, deben contar con el atributo épsilon. Además, se espera que los cursos incluidos en los módulos relacionados con aplicaciones de la Ciencia de Datos aborden las implicaciones éticas de manera adecuada.
Componente de escritura: Las competencias de comunicación escrita se promueven eb los cursos de Escritura Universitaria I y Escritura Universitaria II, en modalidad semipresencial, con el apoyo de recursos pedagógicos digitales y aulas virtuales.
Áreas de Investigación o Énfasis
Los estudiantes del programa de Ciencia de Datos pueden escoger un módulo interdisciplinar.
Un módulo interdisciplinar es un conjunto ordenado de cursos enfocados a aplicar la ciencia de datos en un dominio específico o en un contexto de acción. “Dominio específico” se refiere a un área particular de estudio, mientras que por “contexto de acción” se hace alusión a la aplicación práctica de estos conocimientos en situaciones reales y específicas, a menudo de manera interdisciplinaria. Los módulos se componen de materias que pueden hacer parte de cursos avanzados del ciclo de fundamentación -CFD o de profundización interdisciplinar - CPI (ver plan de estudios).
Un módulo tiene por lo menos cinco cursos y tiene los siguientes componentes:
- Fundamentación: son cursos que están alineados con las competencias del programa de forma que les brinde herramientas a los estudiantes para realizar los modelos particulares que se usan en el dominio de aplicación en el que se enmarca el módulo.
- Contexto: los cursos de este componente deben garantizar que el estudiante pueda definir preguntas relevantes para enmarcar el problema dentro del contexto específico del dominio de aplicación, entendiendo los lenguajes, estructuras o características específicas del dominio.
- Aplicaciones: son cursos donde el estudiante puede abordar las preguntas que se planteó previamente en la definición del módulo o relacionadas con los cursos de contexto, de forma que pueda aplicarlos en un proyecto
Actualmente se plantean tres módulos:
- Comportamiento político
- Ciudades Sostenibles
- Percepción artificial
Adicionalmente, el estudiante puede participar de semilleros y grupos de investigación de las 5 facultades que les permite profundizar más en proyectos aplicados de Ciencia de Datos.
Programa Modelo
Los estudiantes deben confirmar el cumplimiento de los créditos exigidos en cada programa y el Reglamento General de Estudiantes. Un crédito académico equivale a 48 horas de trabajo académico en el semestre, es decir, 3 horas de trabajo semanal en promedio.
Es recomendable que, durante cada semestre de estudios, como estudiante, consulte a su coordinador académico y profesores consejeros para revisar sus registros académicos y planear organizadamente su ruta académica en Uniandes.
Este modelo indica las materias que se recomienda tomar cada semestre correspondiente al programa.
Primer Semestre
| DATA1001 | Introducción a la Ciencia de Datos | 3 |
| ISIS1221 | Introducción a la Programación | 3 |
| MATE1201 | Precálculo | 3 |
| ESCR-1101 | Escritura Universitaria I | 2 |
| ESCR-1102 | Escritura Universitaria II | 2 |
| XXXX1XXX | Bolsa de cursos: Contexto y Ciencia de Datos | 2 |
| Total Credit Hours: | 15 |
- Se recomienda que el estudiante tome Escritura Universitaria I (ESCR-1101) en el ciclo (8A) y Escritura Universitaria II (ESCR-1102) en el ciclo (8B).
Segundo Semestre
| DATA1002 | Aplicaciones en Ciencia de Datos | 3 |
| ISIS1225 | Estructuras de Datos y Algoritmos | 3 |
| MATE1203 | Cálculo Diferencial | 3 |
| DERE1300 | Constitución y Democracia | 3 |
| CBCC1177 | Colombia: Espacio, Tiempo, Diferencia | 2 |
| XXXX1XXX | Bolsa de cursos: Contexto y Ciencia de Datos | 2 |
| Total Credit Hours: | 16 |
Tercer Semestre
| MATE1105 | Álgebra Lineal 1 | 3 |
| MATE1214 | Cálculo Integral con Ecuaciones Diferenciales | 3 |
| XXXXXXXX | Bolsa de cursos: Probabilidad y estadística | 3 |
| CLE | Curso de libre elección | 3 |
| CLE | Curso de libre elección | 3 |
| Total Credit Hours: | 18 |
Cuarto Semestre
| DATA2001 | Plataformas para Ciencia de Datos | 3 |
| XXXXXXXX | Bolsa de cursos: Optimización | 3 |
| XXXXXXXX | Bolsa de cursos : Análisis de Regresión | 3 |
| CBXX | CBU | 2 |
| CBXX | CBU | 2 |
| Total Credit Hours: | 17 |
Quinto Semestre
| DATA2011 | Gestión y Gobernanza de Datos | 3 |
| XXXXXXXX | Bolsa de cursos: Gestión de Proyectos | 3 |
| XXXXXXXX | Bolsa de cursos: Introduccion al Machine Learning | 3 |
| XXXXXXXX | Cursos CPI | 3 |
| XXXXXXXX | Electiva Ciencia de Datos | 3 |
| Total Credit Hours: | 15 |
Sexto Semestre
Séptimo Semestre
Octavo Semestre
Perfil del Egresado
El egresado del programa de Ciencia de Datos es un profesional con una visión interdisciplinar que le permite gestionar responsablemente datos y usar modelos y técnicas avanzadas de analítica de datos para descubrir, interpretar y comunicar nuevas relaciones y conocimiento en distintos dominios de aplicación. Cuenta con conocimientos que le permiten diseñar e implementar soluciones basadas en datos mediante técnicas de programación y computación. El egresado del programa de Ciencia de Datos articula equipos interdisciplinarios para la solución conjunta de problemas complejos, se comunica efectivamente y actúa éticamente, lo que le permitiría liderar proyectos y equipos de manera responsable y desempeñarse en diferentes roles tanto técnicos como de gestión en los sectores privado, público y social.
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