MAESTRÍA EN CIENCIAS DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El gran avance mostrado por la ciencia y la tecnología en la última década ha permitido el fortalecimiento de la disciplina de Inteligencia Artificial (IA), como una rama de las Ciencias de la Computación. Estos avances han beneficiado varias ramas del saber, en donde el tratamiento de la información ahora se realiza de manera más eficiente y se han logrado tareas que son muy complejas con técnicas y estándares. Ejemplos de estos avances podemos mencionar en Biotecnología, Aprendizaje Automático, Minería de Datos Educativa (EDM), Medicina Asistida, Exploración Espacial, Economía y Finanza, Detección de Fraude, Mercadeo Inteligente, Negocio Inteligente, en fin, la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial se han convertido en el eje transversal de todas las disciplinas científicas. La Escuela de Informática de la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Santo Domingo, presenta la Maestría en Ciencia de Datos E Inteligencia Artificial. La cual comprende el modelado, relación, calidad, problematización, análisis y visualización de datos, llevado a cabo por profesionales para identificar fuentes confiables (Datasets), aplicar los algoritmos y técnicas que permitan producir patrones predictivos de utilidad a las funciones del negocio.

Proporcionar los conocimientos, las metodologías y las herramientas necesarias para liderar proyecto con Analíticas de Datos en el campo de la Informática aplicada. Desarrollar las habilidades necesarias para exploración, limpieza, análisis, evaluación y visualización de proyectos de Analíticas de Datos, con apego a las buenas prácticas y aplicación de los  algoritmos de Machine Learning congruente con el caso de estudio. Desarrollar la capacidad para participar en el proceso de planeación estratégica del negocio, de cara a agregar valor con técnicas de Ciencias de Datos.

Específicos
a) Desarrollar en los participantes habilidades matemáticas y estadísticas para el modelado del negocio en función de indicadores de tendencia y optimización.
b) Desarrollar destrezas de programación de computadoras, desde la secuencia, variables, lógicas y crecimiento algorítmico.
c) Adiestrar a los participantes en técnicas avanzadas de gestión de repositorio de datos, en cuanto a datasets de gran escala, limpieza y consistencia, integración y conectividad de los datos.
d) Modelar casos de negocio mediante técnicas algorítmica de inteligencia artificial, con capacidad para aplicar y elegir el algoritmo más idóneo para el escenario.
e) Visualizar datos o indicadores de desempeño del negocio, basado en mejores prácticas de técnicas sensoriales, visión humana y de la interacción hombre máquina.
f) Diseñar e implementar proyecto con técnicas de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, el cual agregue valor o solucione un problema en el mundo real.
g) Desarrollar habilidades de normas, éticas y buenas prácticas en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, que permitan conducir los proyectos sin sesgos y apego a leyes nacionales e internacionales.

Graduados universitarios y/o profesionales de las áreas de Informática, Administración, Estadística, Gestión de Proceso, Estrategias de Negocio, Carreras de ingenierías Industrial y Económicas, profesionales de la Matemática y áreas afines.