Maestría en Estadística Aplicada y Analítica de Datos
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Reportado M.E.N. | $ 10.823.200 |
Descuento | $ 1.000.000 |
Valor Vigente | $ 9.823.200 |
Inscripción | $ 0.00 |
Título que otorga
Magíster en Estadística Aplicada y Analítica de DatosDescripción del programa
Presentación:
- Registro Calificado:
- Resolución No. 024807 del 16 diciembre de 2024. Vigencia 7 años.
- Acreditación de alta calidad:
- Descripción
La Maestría en Estadística Aplicada y Analítica de Datos de la Universidad de Santander (UDES) está orientada a la formación de profesionales con alto nivel de competencia en el uso de métodos estadísticos avanzados, herramientas de análisis de datos y técnicas de inteligencia artificial. Su enfoque está dirigido a la solución de problemas complejos en sectores estratégicos como la salud, la economía, la industria, la educación y las ciencias sociales.
Este programa, único en el nororiente colombiano, se distingue por integrar una sólida base teórica con una fuerte orientación práctica. Los estudiantes desarrollan habilidades en la gestión, análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos (Big Data), modelamiento predictivo, minería de datos, visualización interactiva y comunicación efectiva de resultados. Además, incorpora un enfoque especializado en calidad estadística y metodologías Seis Sigma, con énfasis en la mejora de procesos productivos y de servicios.
Los graduados estarán preparados para liderar procesos de toma de decisiones basados en evidencia, diseñar e implementar modelos analíticos, promover la innovación en entornos organizacionales y generar valor en instituciones públicas y privadas que enfrentan retos asociados al análisis y gestión estratégica de datos.
Director:
Miguel Oswaldo Pérez Pulido
Perfil del director
Licenciado en Matemáticas y Magíster en Estadística. Se desempeña actualmente como Director de Analítica Académica desde la dependencia de la Vicerrectoría de Enseñanza. Desde 2011 se vinculó a la UDES como docente de programas de pregrado y posgrado de la Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agropecuarias. Es investigador asociado reconocido por MINCIENCIAS en la convocatoria 957 de 2024 y pertenece al grupo de investigación CIBAS. Hizo parte del grupo de ideación del programa de Maestría en Estadistica Aplicada en 2017 y ha complementado su formación académica en la profundización de los Modelos de Ecuaciones Estructurales, Diseño de Experimentos, Métodos Multivariantes, Control Estadístico de la Calidad y Series de Tiempo. También ha profundizado en estudios de pedagogía, docencia universitaria y aplicación de las TICS en la enseñanza de la matemática y la estadística. Cuenta con habilidades para el manejo de software estadístico con insignia digital en SAS Educator Academic. También maneja software para el análisis de datos como: R-PROJECT, TABLEAU, SPSS, MINITAB.
En el área de investigación ha liderado proyectos relacionados con rendimiento académico, indicadores de gestión universitaria, estadística de calidad en salud, movilidad y tránsito con los cuales ha participado en ponencias en eventos a nivel nacional e internacional. Ha escrito varios artículos científicos en revistas indexadas nacionales e internacionales. Ha realizado consultorías en estadística aplicada en empresas reconocidas de la región Santander-Colombia. Fue ganador del premio internacional de innovación EQUAA Awards 2023 con el proyecto de investigación “Analítica de datos en el contexto universitario como herramienta de innovación educativa en la toma de decisiones”
Perfil del aspirante:
El programa de Maestría en Estadística Aplicada y Analítica de Datos está dirigido a profesionales en las áreas de las ciencias naturales (biología, química, microbiología), ciencias de la salud, ciencias agropecuarias, e ingenierías, ciencias económicas y sociales entre otras. Los aspirantes deben tener un conocimiento básico en matemáticas, informática y estadística, e interés en participar y desarrollar investigación pertinente en sus respectivos campos disciplinares, apoyados por la ciencia estadística y la analítica de datos.
Cuerpo profesoral:
Juan Carlos Meneses López
Magíster en Estadística Aplicada
Certificado Six Sigma Black Belt - CSSBB
Diplomado en Analítica de Datos con Excel y Power BI
Máster en Dirección de Operaciones, Calidad e Innovación
Ingeniero Industrial
CvLAcGustavo Ignacio Rivas Martínez
Doctor en Estadística e Investigación Operativa
Magister en Estadística
Licenciado en Matemática Estadística
CvLAcRafael Eduardo Borges
Licenciado en Ciencias Estadísticas (Estadística)
Magíster en Estadística Aplicada
Doctor en Salud Pública (Bioestadística)Daniel Martínez Bello
Doctor en Estadística y Optimización
Magíster en Estadística Aplicada
Magíster en Bioestadística
Licenciado en Matemáticas
Médico VeterinarioMandius Carvajalino Ortíz
Magister en Estadística
Licenciado en MatemáticasWolfang Alexander Osma Castellanos
Licenciado en Matemáticas
Especialista en Estadística
Magister en Educación MatemáticaMiguel Angel Vera
PhD en Ciencias Aplicadas
Magister en Matemática Mención Educación
Licenciado en Educación Mención Matemática
CvLACJose Vicente Sanchez Frank
PhD en Educación, Mención Tecnología Instruccional y Educación a Distancia
Magíster Scientarum Estadística
Licenciado en Educación Mención Física y Matemática
CvLACZulmary Carolina Nieto SánchezPhD en Educación
PhD (c) en Estadística
Magíster en Educación. Mención Gerencia Educacional
Especialista en Informática Educativa
Licenciada en Educación. Mención Informática y Matemática
CvLACJosé De Jesús Nuñez Rodriguez
PhD en Educación
Magister en Gerencia de Empresas Agropecuarias
Licenciado en Educación Agropecuaria
Ingeniero Agrónomo
CvLACRuben Darío Carreño Correa
Magister en Estadística Aplicada
Magister en Práctica Pedagógica
Especialista en Gerencia de Proyectos
Ingeniero de Producción Animal
CvLACPlan de estudios:
Primer semestre- Métodos Estadísticos Univariantes
- Muestreo Estadístico. Diseño y Análisis
- Proyecto Investigación I
Segundo semestre- Modelos Lineales y No Lineales
- Teoría Estadística y Probabilidades
- Diseño de Experimentos. Superficie de Respuesta
- Proyecto Investigación II
Tercer semestre- Modelos Lineales Generalizados. Modelos Mixtos
- Métodos Estadísticos Multivariables
- Trabajo de Grado I
- Electiva I
Cuarto semestre- Control Estadístico Calidad. Seis Sigma
- Electiva 2
- Trabajo Grado II
- Electiva 3
Requisitos para optar
por el título:requisitos de grado para la Maestría en Estadística Aplica y Analítica de Datos:
- Haber cursado y aprobado todos los 48 créditos académicos relacionados con contenidos y electivas del plan de estudios del programa.
- Tener un promedio ponderado acumulado igual o superior a tres punto cinco (3.5).
- Demostrar suficiencia en inglés B1 del Marco Común Europeo demostrada a través de una certificación oficial admitida por la institución.
- Sustentar y aprobar su Trabajo de grado en modalidad de Profundización.
- Cancelar los derechos de grado exigidos por la Universidad y encontrarse a paz y salvo por todo concepto.
Perfil del graduado:
El magister en Estadística Aplicada y Analítica de Datos de la UDES se caracteriza por tener un pensamiento crítico y analítico, capaz de resolver problemas reales que se presentan en su área disciplinar, bajo el enfoque moderno de la analítica de datos, usando métodos estadísticos y herramientas computacionales para el análisis de las bases de datos propias en su campo de acción. Se distingue por tener aptitud para la investigación estadística, capacidad que le permiten integrarse con equipos multidisciplinares en la propuesta de alternativas que coadyuven en la solución de problemas complejos, y que apoyen el desarrollo socioeconómico del país, contribuyendo en los aspectos de calidad y productividad.
Líneas de investigación
y grupos:Líneas de investigación:
- Estadística y modelamiento fisicomatemático. Desarrollo de modelos explicativos y predictivos.
- Biodiversidad y Biometría.
- Estadísticas epidemiológicas.
Los grupos de investigación con los cuales se ha desarrollado el trabajo colaborativo son:
CIBAS: Ciencias Básicas y Aplicadas para la Sostenibilidad
MICROBIOTA: Biotecnología, Agro ambiente y Salud