Maestría Diseño de Investigación y Análisis de Datos

La maestría en Diseño de investigación y análisis de datos te capacita para ser investigador en cualquier campo de la ciencia y extraer el máximo valor a los datos procesados, desde pocas cantidades de datos a grandes cantidades de datos, siendo la maestría más completa de México en formación en investigación.

La dedicación necesaria al estudio y superación del programa completo te llevará a conocer todas las técnicas estadísticas, de clásicas a avanzadas, a conocer el diseño y los proyectos de investigación, a liderar grupos de investigación, entre otros muchos conocimientos complementarios que te formarán para desarrollarte laboralmente en cualquier campo de investigación tanto público como privado y así poder mejorar la investigación en calidad y cantidad.

También aprenderás a trabajar en lenguajes y programas como profesional de la ciencia de datos en R, Python, Hadoop, NoSQL, MySQL, SQL, Apache Spark, MapReduce, entre otros. Lo irás aprendiendo de forma transversal a lo largo de la maestría.

Las profesiones en investigación, ciencia de datos, análisis de datos y/o big data es una de las profesiones con mayor empleabilidad del mercado.

Se estima que el porcentaje de empleabilidad para profesionales de estos ámbitos en México supera el 70% en algunas áreas específicas y sectores como tecnología, finanzas, salud y comercio electrónico.

Esta alta demanda de profesionales se debe a la creciente necesidad de empresas e instituciones de aprovechar y analizar grandes volúmenes de datos para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. La demanda de habilidades en análisis de datos, machine learning y visualización de datos continúa siendo robusta, lo que ofrece oportunidades significativas para los profesionales que buscan desarrollarse en este campo en México e internacional.

Salidas profesionales:

• Analista de datos o científico de datos.
• Gestor de proyectos industriales en investigación y desarrollo.
• Emprendedor en Big Data.
• Experto en dirección de proyectos.
• Big Data Architec.
• Data Quality Engineer.
• Data scientist.
• Chief Data Officer.
• Data Analyst.
• Audit Analyst. 

Todo aquel licenciado de las áreas científico o humanístico prácticos y áreas científico o humanísticos básicos, licenciado en general y/o como opción a titulación con certificado total de estudios de licenciatura.*

Áreas científico o humanístico prácticos: relacionados con las ciencias , ingenierías, ambiental, química, biotecnología, bioquímica, eléctricas o electrónicas, de control o instrumentación de procesos, ecología, actuaría, sociología, economía, psicología, medicina, nutrición, telecomunicaciones, telemática, entre otros.

Áreas científico o humanístico básicos: ciencias biomédicas, biología, bioquímica, física, matemáticas, docencia, entre otras.

*Nota: para aquellos/as estudiantes que no tienen conocimientos en programación, se realiza un curso inductivo antes del día de comienzo de la maestría o en la primera semana de la misma.

Adiestrar al licenciado en general de las áreas científico o humanístico prácticos o científico o humanístico básicos en conocimientos teórico-prácticos en investigación y estadística para convertirse en un analista y científico de datos

1. Tener un alto grado de responsabilidad y dedicación para el estudio, reflexión y profundización en el conocimiento, para desarrollarse profesionalmente;
2. Compromiso académico para la generación y entendimiento de los nuevos conocimientos en investigación y análisis de datos; con el propósito permanente de lograr desarrollar estudios de vanguardia;
3. Dedicación de tiempo necesario para el trabajo independiente que le permita la revisión, estudio y análisis de diversas fuentes de investigación;
4. Vocación para llevar a cabo estudios con una debida profundización y especialización en ciencias e investigación y análisis de datos;
5. Alto compromiso para desempeñarse con calidad en el proceso de la enseñanza-aprendizaje;
6. Emplear recursos tecnológicos para la búsqueda de información y el proceso de enseñanza-aprendizaje;
7. Habilidades sociales que le permitan colaborar con otros en la realización de objetivos y metas comunes;
8. Demostrar una ética de trabajo académico basada en la honestidad, responsabilidad, disciplina y persistencia en el logro de objetivos académicos; y
9. Demostrar adaptación al cambio y tolerancia a la incertidumbre y frustración asociada con la realización de proyectos académicos.

1. Realizar investigación en base a proyectos
2. Analizar el alcance de proyectos de investigación.
3. Ejecutar procedimientos estadísticos.
4. Conocer los lenguajes más potentes de programación y las herramientas estadísticas pertinentes.
5. Interpretar los resultados de forma correcta.
6. Tomar decisiones eficaces en función de la interpretación de los resultados.
7. Realizar investigaciones y saber publicar en revistas de impacto.
8. Conocer protocolos de investigación.
9. Identificar problemas estadísticos.
10. Respetar derechos y emociones de personas y animales.
11. Realizar informes de resultados de forma correcta para la toma de decisiones.
12. Reconocer e interpretar los resultados de forma eficiente.
13. Emplear correctamente los programas de lenguaje estadístico y de bases de datos.
14. Evaluar situaciones de investigación y la toma de decisiones.
15. Estimar riesgos éticos y legales en investigación.
16. Estimular la capacidad de desarrollar innovaciones en investigación.
17. Desarrollar una educación investigadora continua.
18. Ser autosuficiente en la investigación y trabajo con nuevas técnicas actuales estadísticas.
19. Desarrollar los conocimientos, habilidades y actitudes y valores necesarias para analizar y resolver problemáticas en investigación, estadística y ciencia
20. Desarrollar las competencias generales instrumentales, interpersonales y sistémicas de investigación, análisis, síntesis, interpretación de datos y trabajo colaborativo.
21. Desarrollar las competencias específicas para profundizar el conocimiento de la investigación y estadística y sus diferentes mecanismos de acción, su comportamiento, sus lenguajes de programación, el análisis de datos y la interpretación eficaz de resultados.