Maestría en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales

¿Por qué obtener una Maestría en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales?

Nuestra Maestría en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales lo ayudará a desarrollar su experiencia profesional y obtener una Maestría en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales muy respetada. Está diseñado elevar su visión del mundo y fomentar una resolución de problemas impactante. Los entornos dinámicos de aprendizaje de UBE se adaptan a su desarrollo y éxito individual, tanto en el campus como en el mundo.

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Folleto

Requisitos de la maestría

Dirigido a Profesionales con título académico de tercer nivel de grado en el campo de las Tecnologías de la Información y Comunicación

Duración 1 año (2 períodos académicos)

Título académico de tercer nivel reconocido por la SENESCYT.

Solicitud de ingreso dirigida a la Dirección de postgrado de la UBE de acuerdo a las normas establecidas.

Hoja de vida profesional.

Entrevista con el coordinador académico del programa.

Copia de la cédula de ciudadanía / pasaporte a color.

Copia de certificado de votación a color actualizado.

1 foto tamaño pasaporte actualizada.

¡Quiero estudiar!

Inversión

Valor de inversión para público en general

	Valor Normal	Valor Promocional
MATRÍCULA	$300	$150
Inversión del programa	$4.500	$3.000
Mensualidades (12 cuotas)	$375	$250
INVERSIÓN TOTAL DEL PROGRAMA (Matrícula + inversión neta del programa)	$4.800	$3.150

Nota: Descuento del 5% por pago anticipado del total de la maestría.

Perfil de ingreso

Ser profesional con título de tercer nivel en el campo amplio de las Tecnologías de la Información y Comunicación, debidamente registrado por el órgano rector de la política pública de educación superior y cumplir con el proceso de admisión establecido en el programa.
En el caso de que el título de tercer nivel de grado sea obtenido en el exterior, el estudiante para inscribirse en el programa deberá presentarlo debidamente apostillado o legalizado por vía consular.

Perfil de egreso

El Magíster en Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje con Mención en Redes Neuronales es un experto en el campo de la inteligencia artificial y el análisis de datos. Con una sólida formación en Redes Neuronales y técnicas avanzadas de aprendizaje automático, está preparado para enfrentar los desafíos actuales y futuros relacionados con la extracción de conocimiento y la toma de decisiones basada en datos.
Posee un profundo conocimiento de las teorías y metodologías de la Ciencia de Datos y Máquinas de Aprendizaje, incluyendo algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de minería de datos, redes neuronales y análisis estadístico.
Analiza y evalúa conjuntos de datos utilizando técnicas de pre-procesamiento, limpieza y transformación de datos, con el fin de prepararlos para su posterior análisis con algoritmos de aprendizaje de máquinas o redes neuronales.
Diseña, implementa y evalúa modelos de aprendizaje automático y redes neuronales, utilizando herramientas y lenguajes de programación como Python, R y Java, así como bibliotecas y frameworks como Tensor Flow, Keras, scikit-learn y pandas.
Aplica los conocimientos adquiridos en el aprendizaje de máquina supervisado para diseñar, crear y entrenar redes neuronales artificiales, utilizando técnicas de optimización y ajuste de parámetros para obtener modelos eficientes y precisos.
Evalúa y compara el rendimiento de diferentes modelos de aprendizaje de máquina utilizando métricas apropiadas, como precisión, recall, matriz de confusión o error cuadrático medio, para determinar la efectividad y la capacidad de generalización de los modelos.
Utiliza los algoritmos de inteligencia artificial para analizar datos y obtener modelos que permitan proponer soluciones de análisis inteligente de datos a empresas.
Realiza investigaciones y experimentos en el campo de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, aplicando métodos científicos y técnicas de evaluación para analizar y validar el rendimiento de los modelos de redes neuronales en diferentes contextos y dominios de aplicación.
Diseña teóricamente investigaciones, seleccionando y justificando los enfoques teóricos y conceptuales que se utilizarán para abordar el problema de investigación, y estableciendo la relevancia de la investigación en el contexto existente.
Diseña metodológicamente investigaciones, seleccionando y justificando los métodos y técnicas de recolección de datos más apropiados para abordar el problema de investigación y responder a las preguntas planteadas.
Desarrolla protocolos de investigación detallados, incluyendo la selección de la muestra, la definición de las variables y su operacionalización, y la descripción de los procedimientos de recolección y análisis de datos.
Conoce y aplica las normas y convenciones de la escritura científica, incluyendo la estructura y el estilo de un artículo científico, las referencias bibliográficas y el manejo ético de la información, para elaborar informes de investigación coherentes y de calidad.

Admisiones a UBE

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