Maestría en Ciencia de Datos
La Maestría en Ciencia de Datos, modalidad virtual, de Javeriana Cali propone promover el mayor aprovechamiento de los datos que se producen día a día, por medio de la aplicación de métodos y técnicas de análisis de datos que combinan conocimiento estadístico y computacional, para resolver problemas, responder preguntas, explicar comportamientos pasados o predecir comportamientos futuros, todo ello buscando generar bienestar y prosperidad para la región.
El plan de estudios del programa está basado en cuatro ejes:
Estadística: estudia la aplicación de modelos estadísticos a conjuntos de datos para aportar a la toma de decisiones. Se estudia el lenguaje de programación R.
Computación: estudia la aplicación de modelos computacionales en el análisis de datos para aportar a la toma de decisiones, la gestión de volúmenes de datos y la visualización de la información. Se estudia el lenguaje de programación Python.
Ciencia de datos: estudia la combinación del uso de técnicas estadísticas y computacionales en la solución de problemas específicos que vienen de diversos dominios.
Aplicación práctica: aborda la integración de técnicas, procedimientos y comportamientos trabajados en el programa para la solución de problemas en dominios específicos.
¿Por qué estudiar la maestría en Ciencia de Datos en la Javeriana Cali?
- Visión completa del ciclo de los proyectos de ciencia de datos: preparación, modelado, interpretación, visualización, identificación de los impactos positivos y negativos, y comunicación de resultados.
- Énfasis en la comunicación efectiva de los resultados y visualización de datos.
- El diseño pedagógico de nuestra maestría virtual sigue el marco de competencias y estándares TIC, lo cual garantiza que ofrecemos una propuesta sólida en educación virtual. Adicionalmente, contamos con un grupo de profesores de altas condiciones académicas y pedagógicas listos para apoyar al estudiante.
- Atención especial a los aspectos éticos de la ciencia de datos: sesgos, privacidad y uso de datos.
- A través del proyecto aplicado que se desarrolla desde primer semestre, se provee mayor acompañamiento a los estudiantes para su realización y se da la posibilidad que las habilidades prácticas incorporadas en el mismo sean fortalecidas en mayor medida.
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Formación Académica
Maestría
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Título Otorgado
Magíster en Ciencia de Datos
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Duración
3 semestres
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Modalidad
Virtual
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Créditos
40
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Facultad
Facultad de Ingeniería y Ciencias
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Costo de inscripción
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Costo semestre 2025
Perfil del aspirante
Para estudiar la Maestría en Ciencia de Datos debes demostrar:
- Ser profesional de ingeniería, estadística, matemáticas o economía.
- Ser profesional de otras que requieran del manejo y análisis de datos.
- Visión crítica y creativa.
- Habilidades de análisis y síntesis.
- Desenvoltura en la comunicación y la argumentación oral y escrita.
- Facilidad para trabajar en equipo.
- Nivel de inglés que les permita utilizar material de estudio en ese idioma.
Cursos de nivelación
Dado que la Maestría en Ciencia de Datos está abierta a profesionales que pueden no tener el suficiente conocimiento previo de alguna de las áreas principales, el proceso de admisión contempla la oferta de dos cursos de nivelación, uno en estadística y otro en programación. Se aplicará un examen de conocimientos en cada área. La persona que no apruebe alguna de las dos pruebas, deberá cursar y aprobar el curso de nivelación correspondiente.
Los cursos virtuales se imparten previamente al inicio del primer semestre de la maestría. Cada uno tiene una intensidad de 30 horas y no tiene costo adicional para el estudiante; tampoco tiene asignación de créditos ni calificación numérica.
Perfil de egreso
El magíster en Ciencia de Datos de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali será un profesional íntegro, identificado con los valores éticos que proclama la universidad, que valorará los intereses, necesidades y expectativas de los demás y que habrá fortalecido su formación avanzada en ciencia de datos, manteniéndose constantemente actualizado en asuntos relacionados con su campo profesional.
El egresado está en capacidad de:
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Estructurar proyectos de análisis de datos, trabajando con personas y grupos interdisciplinares.
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Ejecutar proyectos de análisis de datos con un enfoque fundamentado desde la ciencia.
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Transmitir a los tomadores de decisiones y usuarios de la información el conocimiento obtenido a partir de los datos, ayudándoles no sólo a interpretar los resultados sino también sus posibles impactos.
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Participar en actividades de investigación, desarrollo tecnológico y asesoría en ámbitos académicos y empresariales, abordando problemas complejos, desde la investigación aplicada y en el contexto de equipos de trabajo interdisciplinarios.
Plan de estudios
Conozca las asignaturas del programa.
Profesores
Julián Gil
Doctor en Ingenierías y Magíster en Ingeniería Eléctrica, con especialización en Reconocimiento de Patrones y Aprendizaje Automático por la Universidad Tecnológica de Pereira.
Cuenta con más de diez años de experiencia en el desarrollo de modelos de Aprendizaje Automático (AA). Posee una sólida experiencia en visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Ha diseñado e implementado modelos de AA utilizando TensorFlow y PyTorch. Además, ha participado en proyectos colaborativos relacionados con aplicaciones de inteligencia artificial en ámbitos como la bioingeniería y los sistemas de transporte masivo.
Sandra Milena Ramírez
Doctora en Estadística y Optimización de la Universidad de Valencia y la Universidad Politécnica de Valencia (España). Además, posee una Maestría en Estadística Aplicada de la Universidad de Concepción (Chile) y una Especialización en Educación Matemática de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas (Bogotá).
Cuenta con más de diez años de experiencia en el modelado estadístico y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, tanto en investigación como en consultoría.
Ha participado en proyectos multidisciplinarios en los que ha implementado modelos de supervivencia, series de tiempo, modelos lineales generalizados y análisis multivariado, orientados a resolver desafíos en áreas como la clusterización climática, la supervivencia de pacientes con cáncer, la predicción del tamaño de cartera de clientes en marketing, y la estimación de tasas de pobreza en áreas pequeñas.
Tatiana Solano
Ingeniera Física de la Universidad del Cauca (Colombia), Doctora en Informática y Telecomunicaciones de la Universidad de Trento (Italia) y Postdoctora de la Fondazione Bruno Kessler (Italia), con especialización en el análisis multitemporal de imágenes satelitales.
Cuenta con más de 10 años de experiencia trabajando en diferentes proyectos a nivel nacional (con presupuesto de MinCiencias) e internacionales (con presupuesto de la Agencia Espacial Europea) en las áreas de Percepción Remota y Ciencia de Datos aplicada al ambiente. En particular, su experiencia se enfoca en áreas de interés como la Percepción Remota y Ciencias de la Tierra, Ciencia de Datos, Procesamiento Digital de Imágenes, Análisis de series temporales y detección de cambios, Seguridad Hídrica, Seguridad Alimentaria y Cambio Climático.
Diego Luis Linares Ospina
Doctor en Ingeniería de la Programación e Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Valencia, España; Especialista en Sistemas Gerenciales de Ingeniería e Ingeniero de Sistemas y Computación de la Pontificia Universidad Javeriana.
Tiene más de 30 años de experiencia en la enseñanza, investigación y desarrollo de tecnologías. Ha liderado múltiples proyectos de investigación orientados al reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural y desarrollo de herramientas tecnológicas para la rehabilitación del lenguaje en niños con discapacidad auditiva. Sus intereses actuales incluyen el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y la analítica de textos.
David Arango
Estadístico, con Maestría en Economía Aplicada y candidato a Doctorado en Estadística. Cuenta con más de diez años de experiencia como docente e investigador en diversos sectores, como el agrícola, financiero y de salud. Sus áreas de interés incluyen el análisis de datos espaciales y espacio-temporales.
Isabel Cristina Arboleda
Doctora en Probabilidad y sus Aplicaciones, Matemática y Maestra en Ciencias con especialidad en Probabilidad y Estadística. Sus áreas de interés son el Aprendizaje Estadístico, las Series de Tiempo, la Analítica Avanzada y las Cadenas de Márkov. Con más de 15 años de experiencia, dirige proyectos en la Maestría en Ciencia de Datos y en Matemáticas Aplicadas.
Es profesora en los programas de Doctorado, en el Centro de Consultoría & Educación Continua, en la Maestría en Finanzas y en la Maestría en Ciencia de Datos. Fue finalista del concurso Lenovo-WISE Latinoamérica. Algunas aplicaciones de su trabajo incluyen finanzas, economía, biología, física e ingeniería. Además, le interesan los proyectos de empoderamiento y educación en áreas STEM. Actualmente, integra la junta directiva de la Sociedad Matemática Colombiana.
Gloria Inés Álvarez Vargas
Doctora en Inteligencia artificial y reconocimiento de patrones de la Universidad Politécnica de Valencia en España. Magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes e ingeniera de sistemas de la Universidad Autónoma de Manizales.
Tiene 30 años de experiencia en el sector académico y su área principal de interés es el aprendizaje automático y sus diferentes enfoques, particularmente su aplicación al procesamiento de lenguaje natural y a la salud.
Juan Carlos Martínez
Ingeniero de Sistemas, Magíster en Ingeniería con énfasis en Ingeniería de Sistemas y Computación (M.Sc.). Profesor asistente de la Pontificia Universidad Javeriana Cali, integrante del grupo de investigación Destino de la misma entidad, con intereses de investigación en Ingeniería de Software, Ingeniería de Requerimientos y Líneas de Productos de Software. Actualmente es Director de Posgrados de la Facultad de Ingeniería de la Pontificia Universidad Javeriana Cali.
Cuenta con más de 20 años de experiencia en el desarrollo y gestión de proyectos de software en empresas del sector público y privado. Tiene las siguientes certificaciones:
- IREB®️ Certified Professional for Requirements Engineering, Foundation Level (2017).
- SEI-Certified PSP Developer, Carnegie Mellon University - SEI Certification (2013).
- Certificación Cisco CCNA, Cisco Systems (2006).
¿Cómo inscribirse a la Maestría en Ciencia de Datos?
Conoce el paso a paso:
Inscripción
Paso 1. Debes reunir los siguientes documentos. Por favor leer los requisitos para aspirar al programa en el perfil del aspirante:
- Diploma o acta de grado de la carrera.
- Certificado de notas de la carrera de pregrado (Egresados javerianos no lo requieren), este documento debe ser expedido por semestre.
- Hoja de vida.
- Documento de identidad por ambos lados.
Paso 2. Realiza tu inscripción web aquí
- Regístrate con tu correo electrónico personal.
- Diligencia el formulario.
- Efectúa el pago de los derechos de inscripción.
- Anexa los documentos del paso 1.
El monto correspondiente a los derechos de inscripción solo es reembolsable cuando el programa no se ofrece en un periodo determinado.
Requisitos adicionales
- Ensayo en el que indiques tu(s) área(s) de interés(s) y expongas las razones por las cuales deseas realizar la Maestría (no exceder de dos hojas).
Entrevista
Paso 3. Una vez finalices el formulario de inscripción, te llegará un correo electrónico con la fecha y hora de la entrevista con el director del programa. En ella se evalúa el perfil de cada aspirante, según los siguientes criterios: conocimientos, habilidades, actitudes y motivaciones.
Exámenes de nivelación
Al correo electrónico que hayas registrado en el formulario de inscripción recibirás el enlace y las instrucciones para la realización de los exámenes de nivelación. Si alguno de los exámenes no es aprobado usted deberá tomar el correspondiente curso de nivelación.
Los cursos de nivelación se realizan de manera virtual y no tienen costo. Usted recibirá los enlaces y las instrucciones de ingreso por correo electrónico en caso que deba tomarlos.
Se recomienda finalizar los cursos antes del inicio del semestre. Una vez obtenga la certificación de haber finalizado exitosamente los cursos de nivelación, usted debe enviarla al director del programa.
Resultados de admisión
Paso 4. El resultado de la admisión se enviará al correo electrónico que hayas registrado en el formulario de inscripción. En caso de ser admitido, se adjuntará el recibo de pago o también puedes descargarlo en www.javerianacali.edu.co, en la opción pago en línea ingresando aquí.
Pago de matrícula
Paso 5.
Requisitos para estudiantes que no son colombianos
- Copia del Acta de Grado o Diploma de profesional.
- Todos los documentos que estén en otro idioma diferente al español deben ser traducidos.
- Para los aspirantes extranjeros sin nacionalidad Colombiana anexar copia del pasaporte con la respectiva.
- Visa de Estudiante o Cédula de Extranjería otorgada por el Ministerio de Relaciones Exteriores con vigencia por el período académico a cursar.
- Certificación de afiliación al POS o seguro adquirido en su país de origen.
Importante: Las notas, acta de grado y diploma de profesional deben contar con el apostille colocado por el Ministerio de Relaciones Exteriores o Entidad encargada de este trámite (convención de la Haya) en el país de origen; o en su defecto para los países que no pertenecen al Convenio de la Haya, autenticados o sellados por el Cónsul de Colombia en el país de origen, y refrendados por el Ministerio de Relaciones Exteriores de Colombia.
Nota: Cuando hayas reunido todos los documentos en formato PDF o JPG y realices tu inscripción web, el formulario te permitirá anexar los documentos y efectuar el pago de los derechos de inscripción.
¿Tiene dudas?
Si quieres ampliar la información sobre tu proceso de inscripción, comunícate al 602 3981147 o 602 3218200.
Reserva de derecho
La Universidad Javeriana Cali se reserva el derecho de aplazar o cancelar el inicio del programa, cuando no se complete el número mínimo de estudiantes establecido por la institución.
En caso de no apertura se procederá a la devolución del 100% del valor pagado. El interesado podrá optar por abonar las sumas a su favor en otro programa ofrecido por la Universidad.
Conoce más
La Maestría en Ciencia de Datos de la Javeriana Cali-modalidad virtual, te forma para obtener el mayor aprovechamiento de los datos y de la información que se produce día a día. Aquí te harás experto o experta en todas las etapas de un proyecto de análisis de datos: preparación, modelado, interpretación, visualización y comunicación efectiva.
Como magíster en Ciencia de Datos estarás en la capacidad de estructurar y ejecutar proyectos donde se utilicen conjuntos de datos para responder preguntas, hacer predicciones, explicar comportamientos pasados e identificar patrones futuros.
Plan de estudios - Maestría en Ciencia de Datos
Metodología: virtual. Créditos: 40. Duración: 3 semestres. Se debe acceder a través de Internet con una velocidad mínima de 1 Mbps, navegador recomendado Google Chrome versión 8 o superior y con sistema operativo superior a Windows XP y Mac OS X Leopard (10.5).
Semestre 1
13 créditos
Métodos y Simulación Estadística
4 créditos
Gestión de Datos
4 créditos
Retos en Ciencia de Datos
3 créditos
Proyecto Aplicado I
2 créditos
Semestre 2
15 créditos
Modelos Estadísticos para la Toma de Decisiones
4 créditos
Métodos de Aprendizaje Automático para la Toma de Decisiones
4 créditos
Electiva
4 créditos
Proyecto Aplicado II
3 créditos
Semestre 3
12 créditos
Visualización y Presentación de Datos
4 créditos
Gerencia de Proyectos de Ciencia de Datos
3 créditos
Proyecto Aplicado III
3 créditos
Ética y responsabilidad social
2 créditos
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