Registro Calificado: Resolución No. 20895 del 3 de noviembre de 2016 por 7 años.
¡Bienvenidos al micrositio de la Maestría en Ingeniería y Analítica de Datos!
Como el nombre indica, en este programa de estudios convergen dos campos de conocimiento.
La ingeniería de datos es definida por la IEEE como “el diseño, implementación, modelado, teoría y aplicación de sistemas de bases de datos y su tecnología”. Un ingeniero de datos tiene un amplio conocimiento en bases de datos y de las buenas prácticas en ingeniería. Debe ser experto en los distintos paradigmas para la representación de datos (tanto el relacional como sistemas NoSQL), y temas como la construcción de sistemas tolerantes a fallos y la comprensión de lo que es necesario para escalar soluciones, sobre todo en los contextos Big Data que se presentan en la actualidad.
Por otro lado, la analítica de datos, también conocida como análisis de datos, o en inglés, data analytics, es un nuevo campo formado por la intersección de la estadística, la minería de datos, y la computación (ingeniería de datos). Su papel se ilustra a través de la pirámide del conocimiento, también conocido como la jerarquía DIKW (por sus siglas en inglés, Data Information Knowledge Wisdom), que en castellano representa datos, información, conocimiento y sabiduría.
A grandes rasgos, la ingeniería de datos corresponde a la base de dicha pirámide, ya que en este contexto se refiere a técnicas que preparan a los datos para análisis posterior. La estadística es principalmente descriptiva, ya que se utiliza para describir y comprender fenómenos pasados, y corresponde a la capa del conocimiento. La minería de datos puede, en base a fenómenos pasados, ser utilizada para llevar a cabo predicciones sobre eventos futuros, lo cual corresponde al conocimiento. La Analítica ocuparía la punta de dicha pirámide, ya que le permite a uno formar teorías y nuevo conocimiento, denominado en la pirámide como sabiduría.
Sean bienvenidos a un programa con temas novedosos.
Ixent Galpin
Director
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