Bogotá, Kolumbien
DAUER
2 Jahre
SPRACHEN
Spanisch
TEMPO
Teilzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
Antragsfrist beantragen
FRÜHESTES STARTDATUM
Mar 2025
STUDIENFORMAT
Fernunterricht
Stipendien
Erkunden Sie Stipendienmöglichkeiten, um Ihr Studium zu finanzieren
Einführung
Das Online-Programm in Data Analytics Intelligence (MIAD) bildet Fachkräfte aus, die sich durch ihre technischen und innovativen Fähigkeiten an der Schnittstelle von drei Wissensbereichen auszeichnen: mathematische Modellierung, Informationstechnologien und Unternehmensführung. Die Studierenden lernen in Kursen, die Theorie und Praxis in Einklang bringen, Rechenmethoden für das Datenmanagement sowie die Anwendung deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Modelle, die es ihnen ermöglichen, führend in der Analytik zu werden, die die Entscheidungsfindung unterstützt. Darüber hinaus entwickeln die Studierenden kontinuierlich ihre Soft Skills in Kommunikation, Teamarbeit und Projektmanagement weiter, die notwendig sind, um Veränderungen herbeizuführen, die in ihren Organisationen Mehrwert schaffen.
Derzeit sind Profile mit Bezug zur Analytik auf dem globalen Arbeitsmarkt am gefragtesten. Organisationen auf der ganzen Welt sind sich einig, dass bestimmte Kenntnisse wie analytisches Denken, künstliche Intelligenz, Cloud Computing und datenbasiertes Projektmanagement für den Erfolg und die Differenzierung auf dem Markt unerlässlich sind.
Das Programm wird auf Spanisch und zu 100 % online angeboten. Studierende erhalten die gleichen Qualitätsstandards wie in Präsenzprogrammen und den gleichen Master-Abschluss, den Universidad de los Andes in ihren Präsenzprogrammen anbietet. Das virtuelle Format ermöglicht es den Studierenden, weiterhin Vollzeit zu arbeiten und ihre berufliche Laufbahn fortzusetzen. Da es sich um einen Online-Masterstudiengang handelt, haben Studierende die Flexibilität, zu lernen, wann und wo sie wollen.
Was macht dieses Programm einzigartig?
Die gefragtesten Berufe beziehen sich auf die Analytik
Dieses Programm richtet sich an Fachkräfte, die nicht unbedingt aus den MINT-Bereichen stammen und über Grundkenntnisse in Programmierung und Statistik verfügen. Sie werden darin geschult, geschäftliche Fragen zu beantworten, die die Analyse einer großen Menge und Komplexität von Daten erfordern, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und Wettbewerbsvorteile zu schaffen und Wertgenerierung. Mehr als 90 % der globalen CEOs halten Analysen für strategisch wichtig und 68 % glauben, dass sie der beste Weg sind, Mehrwert für ihre Stakeholder zu schaffen (PwC, 2016).
Enge Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie
Uniandes arbeitet mit anerkannten Organisationen des öffentlichen und privaten Sektors und in Allianzen mit den besten Universitäten der Welt zusammen, um an der Spitze des analytischen Wissens und seiner Anwendung zu stehen. Deshalb bringen die Studierenden ihr Wissen an reale Probleme heran und werden dabei von einem Lehrteam begleitet, das die Anforderungen des Marktes kennt und Erfahrung darin hat, diese mit datenanalytischen Methoden anzugehen.
Zugang zu den besten 1 % der Universitäten weltweit
Im letzten Jahrzehnt gehörte Uniandes zu den 10 besten Universitäten Lateinamerikas und ist laut dem QS-Ranking 2022 derzeit die fünfte Universität in der Region und die Nummer 236 weltweit. Die Universidad de los Andes war die erste private Universität in Kolumbien erhielt eine hochwertige institutionelle Akkreditierung für zehn Jahre vom Ministerium für nationale Bildung.
Nehmen Sie am ersten virtuellen Masterstudiengang in Data Analytics Intelligence auf Spanisch teil, der von einer der besten Universitäten Lateinamerikas angeboten wird.
Dieses Programm richtet sich an Fachkräfte, die nicht unbedingt aus den MINT-Bereichen (Wissenschaft, Technik, Ingenieurwesen und Mathematik, so das Akronym auf Englisch) stammen und über Grundkenntnisse in Programmierung und Statistik verfügen. Sie werden darin geschult, die geschäftlichen Fragen zu beantworten, die einer Analyse bedürfen. der Bewältigung großer Datenmengen und der Beherrschung ihrer Komplexität zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen, der Schaffung von Wettbewerbsvorteilen und der Generierung von Werten.
Dieses Programm richtet sich an Personen mit einem Berufsabschluss, die interessiert sind an:
Leiten Sie wirkungsvolle analytische Intelligenzprojekte in Organisationen.
Erstellen Sie beschreibende, prädiktive und präskriptive mathematische Modelle für die Entscheidungsfindung.
Extrahieren, transformieren und laden Sie Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen mit Technologien zur Verwaltung großer Datenmengen und Cloud Computing.
Erfahren Sie mehr über technologische Tools wie Computersprachen, Analysebibliotheken, Datenbank- und Serververwaltung.
Analysieren, synthetisieren und präsentieren Sie die Ergebnisse analytischer Modelle effektiv mit Visualisierungs- und Storytelling-Techniken.
Obwohl es ratsam ist, in einer Sprache programmieren zu können und über Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeit und Statistik zu verfügen, wird den Kandidaten empfohlen, sich diese grundlegenden Kenntnisse und Fähigkeiten anzueignen.
Ideale Studenten
Absolventen quantitativer Bereiche wie Ingenieurwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik usw. sein.
Sind daran interessiert und motiviert, fortschrittliche technische Techniken zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in Organisationen anzuwenden.
Sie sind Absolventen anderer Fachrichtungen und verfügen über zertifizierte Erfahrung in der Datenanalyse und/oder im Informationsmanagement oder großen Datenbanken.
Seien Sie motiviert, die Lehr- und Lernprozesse virtuell zu übernehmen.
Admissions
Lehrplan
Das Programm umfasst 36 Credits, verteilt auf 4 Tracks, mit einer Gesamtdauer von 24 Monaten. Jeder Verlauf besteht aus zwei 8-wöchigen Zyklen. Während jedes Zyklus belegen die Studierenden zwei Kurse gleichzeitig. Die verfügbaren Kurse hängen vom akademischen Angebot des Programms ab und können ohne vorherige Ankündigung geändert werden.
Pfad 1 · Grundlagen der Analytik
Dieser Weg stellt Werkzeuge bereit, um den strategischen Umfang der Analyse für die Entscheidungsfindung zu verstehen.
Zyklus 1
- Entscheidungsanalyse.
- Labor für Computeranalytik.
Zyklus 2
- Datenmodellierung und ETL.
- Statistische Analysemodelle.
Pfad 2 · Datenanalyse: Visualisierung, Vorhersage und Entscheidungsfindung
Dieser Verlauf deckt auf transversale und grundlegende Weise die verschiedenen Ebenen der Entwicklung der analytischen Intelligenz in einer Organisation ab, beginnend mit der Verwendung deskriptiver Analysen (Visualisierung), über die Konstruktion von Vorhersagemodellen (maschinelles Lernen) bis hin zur Formulierung von präskriptive Modelle zur Entscheidungsfindung (Optimierung).
Zyklus 1
- Visualisierung und Storytelling.
- Einführung in maschinelles Lernen
Zyklus 2
- Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Optimierung für die Entscheidungsfindung.
Pfad 3 · Erweiterte Analysefähigkeiten
Modellierung des unbeaufsichtigten Lernens, groß angelegte Computertechniken und -technologien, präskriptive Simulationsmodellierung und Methoden zur Formulierung und Verwaltung von Analyseprojekten.
Zyklus 1
- Wählen Sie zwischen: Systemdynamik oder Simulation.
- Unbeaufsichtigtes Lernen.
Zyklus 2
- Bereitstellung analytischer Lösungen.
- Analytics-Projektmanagement – Projekt 1.
Pfad 4 · Erweiterte Analyseanwendungen und -techniken
Das Ziel dieses Weges besteht darin, Flexibilität und die Möglichkeit zu bieten, sich entsprechend den Interessen des Studenten zu vertiefen. Zusätzlich wird auf diesem Weg ein integratives Projekt entwickelt. Das Ziel dieses Projekts besteht darin, den Studierenden Unterstützung bei der Anwendung der Techniken in einem realen Kontext, Techniken zur Leitung hochwirksamer analytischer Intelligenzprojekte in Organisationen, Überwachung bei der Datenextraktion, Modellierung, Analyse und Kommunikation von Ergebnissen zu bieten als Teamarbeitswerkzeuge.
Zyklus 1
- Wahlfach 1.
- Wahlfach 2.
Zyklus 2
- Wahlfach 3.
- Projekt „Angewandte Datenanalyse“ – Projekt 2.
Die Studierenden haben die Möglichkeit, sich je nach Interesse für drei Wahlfächer zur Vertiefung einzuschreiben, die entsprechend dem für jeden Zyklus verfügbaren Angebot ausgewählt werden. Die Kurse können ohne vorherige Ankündigung variieren:
- Tiefes Lernen.
- Prognosen.
- Finanzanalyse.
- Marketinganalysen.
- Analytik in sozialen Netzwerken.
Programmergebnis
Identifizieren Sie Möglichkeiten, analytische Intelligenz einzusetzen, um innerhalb von Organisationen Mehrwert zu schaffen.
Wenden Sie formale Methoden an, um Geschäftsprobleme in Analyseprojekte zu übersetzen.
Extrahieren, transformieren und laden Sie Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen mit Technologien zur Verwaltung großer Datenmengen und Cloud Computing.
Formulieren und erstellen Sie beschreibende, prädiktive und präskriptive mathematische Modelle für die Entscheidungsfindung, wie z. B. maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, Analyse natürlicher Sprache (NLP), Optimierung, Analyse sozialer Netzwerke und andere.
Nutzen Sie technologische Tools wie Computersprachen, Analysebibliotheken, Datenbank- und Serververwaltung.
Analysieren, synthetisieren und präsentieren Sie die Ergebnisse analytischer Modelle effektiv mit Visualisierungs- und Storytelling-Techniken.
Leiten Sie wirkungsvolle analytische Intelligenzprojekte in Organisationen und nutzen Sie dabei strukturierte Analyse- und Entscheidungsanalysemethoden sowie Computertechnologie zur Unterstützung großer Datenmengen.
Studiengebühren für das Programm
Karrierechancen
Daten sind heute grundlegende Vermögenswerte in Unternehmen. Wert wird jedoch dann generiert, wenn daraus wertvolle Analysen erstellt und Entscheidungen evidenzbasiert getroffen werden (McKinsey&Company, 2016). Diese Analysen und Entscheidungen können von in diesem Masterstudiengang ausgebildeten Analytics-Führungskräften durchgeführt werden.
MIAD-Absolventen können in jeder privaten oder öffentlichen Organisation arbeiten, die Bereiche hat, in denen Datenanalysen erforderlich sind, um Daten in Informationen umzuwandeln, die Entscheidungsprozesse unterstützen. Einige der Positionen, die sie besetzen könnten, sind:
- Data-Mining-Analyst.
- Finanzanalyst.
- Marktforscher.
- Business-Intelligence-Analyst.
- Datenbankadministrator.
- Personalanalyst.
- System-Analytiker. Chief Analytics Officer (CAO).
Über die Schule
Fragen
Ähnliche Kurse
Master in Smart Mobility Data Science und Analytics (MSc)
- Eindhoven, Niederlande
- Barcelona, Spanien
- + 3 mehr
Master-Abschluss in Datenanalyse und Projektmanagement
- Oulu, Finnland
- Online
Associate of Applied Science-Abschluss in Geschäftsdatenanalyse
- National City, Vereinigte Staaten von Amerika