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Maestría
Maestría en Inteligencia Analítica de Datos
Facultad de Ingeniería
La Maestría en Inteligencia Analítica de Datos (MIAD) forma profesionales capaces de transformar datos en conocimiento estratégico, integrando analítica avanzada, gestión de datos y liderazgo para impulsar decisiones que generan valor organizacional.
Descripción del programa
La Maestría en Inteligencia Analítica de Datos busca formar profesionales capaces de liderar el cambio en las organizaciones a partir del uso de datos que generan soluciones con alto valor, mediante el uso de modelos matemáticos avanzados para análisis de datos y toma de decisiones, herramientas computacionales de vanguardia y la gestión de proyectos complejos en analítica de datos. Es 100% virtual (nocturno) y está dirigido a profesionales de cualquier disciplina con conocimientos en programación, probabilidad y estadística.
Información clave
Créditos
36 créditos
Valor por crédito
Consulta el valor por crédito aquí
Sede
Bogotá D.C.
Horario
Diurno
Fechas importantes
Inicio de inscripciones
13 julio 2026
Cierre corte inscripciones
07 octubre 2026
Cierre final inscripciones
25 noviembre 2026
Inicio de clases
Enero de 2027
*Durante el periodo de inscripciones se realizan cortes parciales. La lista de admitidos se publica después de cada cierre, según la fecha en la que finalices el formulario y cargues la documentación.
Solo debes diligenciar el formulario una vez por proceso de admisión.
Cronograma general de Admisiones Primer bimestre de 2027
Cierre 1er. corte: 09 de septiembre de 2026
Cierre 2do. corte: 07 de octubre de 2026
Cierre 3er. corte: 18 de noviembre de 2026
Cierre 4to. corte: 25 de noviembre de 2026
Perfil del egresado
El egresado podrá:
- Identificar oportunidades de aplicación de la inteligencia analítica para generar valor dentro de las organizaciones.
- Aplicar metodologías formales para traducir problemas de negocio en proyectos de Analytics.
- Extraer, transformar y cargar datos de fuentes estructuradas y no estructuradas con tecnologías para el manejo de grandes volúmenes de datos y cloud computing.
- Hacer uso de herramientas tecnológicas como lenguajes computacionales, librerías para Analytics, manejo de bases de datos y servidores.
- Analizar, sintetizar y presentar de forma efectiva los resultados de los modelos analíticos con técnicas de visualización.
