Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia de Negocios

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Diseña soluciones basadas en datos que combinan analítica avanzada, inteligencia artificial e inteligencia de negocios para impulsar acciones, decisiones estratégicas y procesos de transformación digital en las organizaciones.

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¿Por qué estudiar una carrera enfocada en ciencia de datos e inteligencia de negocio?

Porque los datos se han convertido en el motor de las decisiones, los negocios y la innovación. Esta ingeniería te prepara para trabajar big data, análisis de datos, BI e inteligencia artificial, con alta proyección laboral. Al estudiar esta carrera, obtendrás:

  • Alta empleabilidad local y global. La ciencia de datos como carrera y la inteligencia de negocios están entre los perfiles más demandados a nivel mundial, con opciones de trabajo remoto.

  • Formación práctica orientada al mundo real. Aprendes a resolver problemas con análisis de datos, modelos predictivos e inteligencia de negocios.

  • Dominio del ciclo completo del dato. Desde la adquisición, limpieza y gestión de big data, hasta el modelado, visualización y uso estratégico de información para decisiones.

  • Tecnología, IA y negocio integrados. No solo programas ni analizas datos: integras ciencia de datos, inteligencia de negocios para transformar información en decisiones que resuelven problemas reales del negocio y de la sociedad. 

  • Inteligencia de negocios (Business intelligence). Diseña dashboards, visualizaciones y productos data-driven orientados a resultados empresariales.  

  • Responsabilidad y visión futura. Te formas con bases sólidas en matemática, estadística y computación, incorporando ética, gobernanza y uso responsable de los datos.

¿Qué aprenderás con esta carrera en ciencia de datos?

En la Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia de Negocios destacarás en informática aplicada. Aprenderás a trabajar con big data, análisis de datos, ciencia de datos e IA para diseñar soluciones que conectan tecnología, negocio y toma de decisiones estratégicas. Estudiarás:

  • Ingeniería de datos end-to-end. Adquirir, limpiar, modelar y gestionar datos con bases relacionales y NoSQL, pipelines, cloud y fundamentos de big data.

  • Análisis predictivo e IA aplicada. Usa estadística, aprendizaje automático y ciencia de datos e inteligencia artificial para anticipar comportamientos y optimizar decisiones.

  • Business intelligence e inteligencia de negocios. Diseña dashboards, visualizaciones y productos data-driven orientados a resultados empresariales.

  • Traducción del negocio al dato. Formula problemas como modelos analíticos, definiendo métricas, variables y criterios de decisión.

  • Gobernanza y uso responsable de la información. Aplicar principios de ética, privacidad y seguridad en proyectos de datos.

Número de materias

35

Duración de cada materia

4 semanas

Duración del programa

3 años, 6 meses

Plan de estudios

El programa integra fundamentos computacionales, estadísticos y matemáticos, junto con inteligencia de negocios, analítica avanzada y gestión organizacional, orientados al diseño, implementación y uso de soluciones basadas en datos para la toma de decisiones. 

Asignaturas

  • Fundamentos de ciencia de datos e inteligencia de negocios

  • Fundamentos de programación

  • Álgebra lineal

  • Lenguaje y comunicación

  • Cálculo diferencial

  • Arquitectura de computadoras

  • Programación orientada a objetos

  • Probabilidad y estadística

  • Pensamiento crítico y creativo

  • Cálculo integral

  • Sistemas operativos

  • Estructuras de datos

  • Análisis multivariable

  • Ciudadanía y sociedad

  • Matemáticas discretas

  • Redes

  • Sistemas de base de datos

  • Aprendizaje estadístico

  • Tendencias empresariales basadas en datos

  • Analítica de clientes

  • Ecosistemas digitales: big data y cloud

  • Sistemas avanzados de bases de datos

  • Minería aplicada a negocios

  • Gobernanza y seguridad de datos

  • Sistemas de información para negocios

  • Productos y servicios data-driven

  • Programación multiplataforma

  • Gestión de proyectos en ciencia de datos e inteligencia de negocios

  • Analítica de negocios y visualización de datos

  • Procesamiento de lenguaje natural aplicado a negocios

  • Modelos predictivos avanzados

  • Inteligencia artificial aplicada

  • Emprendimiento, innovación y sostenibilidad

  • Prácticas preprofesionales

*El orden de las asignaturas está sujeto a la programación académica de la Universidad.

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Certificaciones y otros beneficios que potenciarán tu perfil

Te preparas para certificaciones internacionales de Microsoft: Fabric Analytics Engineer Associate y Azure Data Scientist Associate.


Al egresar

  • Convalida materias y avanza más rápido hacia tu posgrado

  • Accede a una Beca Alumni de hasta 40% para cursar una Maestría en Inteligencia de Negocios y Ciencia de Datos.

  • Perfil de egreso

    Como egresado/a de la Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia de Negocios, podrás liderar soluciones estratégicas basadas en datos, para organizaciones públicas y privadas. Serás capaz de:

    • Diseñar y liderar proyectos data-driven end-to-end, integrando ingeniería de datos, analítica avanzada, IA y visualización para decisiones estratégicas.

    • Formular problemas complejos de negocio con enfoque ingenieril, transformando desafíos organizacionales en modelos analíticos y sistemas de inteligencia de negocios.

    • Impulsar la optimización y transformación digital, anticipando escenarios, mejorando procesos y generando valor medible a partir de grandes volúmenes de datos.

    • Conectar datos con decisión ejecutiva, comunicando resultados de forma clara y persuasiva mediante dashboards, reportes y narrativas a distintos niveles directivos.

    • Operar con responsabilidad, ética y gobernanza del dato, aplicando estándares normativos de privacidad y sostenibilidad.

  • Proyección laboral

    Esta ingeniería te prepara para integrarte a uno de los campos con mayor crecimiento, empleabilidad y proyección global. Las organizaciones demandan perfiles capaces de unir ingeniería, análisis de datos, inteligencia artificial y visión de negocio para transformar información en decisiones estratégicas, optimizar procesos y generar ventaja competitiva.

    Áreas y roles donde podrás desarrollarte:

    • Analista de datos / Data Analyst

    • Científico/a de datos / Data Scientist

    • Ingeniero/a de datos o big data

    • Especialista en BI o inteligencia de negocios

    • Especialista en Estrategia de IA para Negocios

    • Consultor/a en analítica y visualización de datos

  • Qué habilidades obtendrás

    Desarrolla un perfil híbrido que integra ingeniería, analítica y visión estratégica para liderar entornos data-driven.

    • Pensamiento analítico

    • Ingeniería de datos

    • Analítica predictiva e IA

    • Business intelligence

    • Storytelling con datos

    • Ética y gobernanza del dato

Conoce a tus profesores

Ana María Pazmiño

Especialista del programa y directora Académica de Ingeniería en IA en UDLA.

  • Máster en Inteligencia Artificial y Visual Analytics Big Data (UNIR) y doctoranda en Tecnologías Informáticas (Universidad de Málaga).  

  • Consultora en big data para INEC y Banco Mundial, con amplia experiencia docente en IA, BI y analítica aplicada. 

    Los docentes pueden estar sujetos a cambios.

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    Proceso de inscripción

    Registro


    Llena el formulario de solicitud de información.

    Admisión


    Haz tu solicitud de admisión y captura tu hoja de vida.

    Documentación


    Verifica que tengas los documentos requeridos y envíalos.

    Pago, examen, aranceles


    Paga y aprueba tu examen, posteriormente cubre los aranceles.

    Inscripción


    Inscribe las materias que elegiste.


    Requisitos

    Cumplir, en general, los requisitos de admisión a pregrado:

    • Título de bachiller o equivalente, reconocido por el Ministerio de Educación.

    • Aprobación del proceso interno de admisión UDLA.

    ¿Qué es lo más difícil de estudiar análisis de datos?

    Lo más difícil de estudiar análisis de datos no es aprender a programar ni usar modelos avanzados, sino cambiar la forma de pensar. Pasar de “mirar datos” a formular buenas preguntas, entender el contexto del negocio y aceptar que muchas veces los datos están incompletos, sesgados o desordenados.

    Especialistas en ingeniería de datos gestionan adquisición, modelado y almacenamiento de información

    En la práctica, los mayores retos suelen ser:

    • Traducir problemas reales en modelos analíticos útiles.

    • Dominar la base estadística y matemática sin perder de vista el impacto práctico.

    • Integrar big data, ingeniería de datos, ciencia de datos e IA con decisiones de negocio.

    • Comunicar resultados: un buen análisis que no se entiende no genera valor en business intelligence.

    Según el World Economic Forum, los perfiles en análisis de datos y ciencia de datos están entre los más demandados globalmente, pero también entre los que requieren mayor capacidad de aprendizaje continuo y adaptación. Por eso, esta carrera exige disciplina, curiosidad y contacto constante con problemas de la industria.

    Estudiar Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia de Negocios no es elegir lo fácil: es aprender a pensar como quien convierte información imperfecta en decisiones que mueven empresas. 

    Elige liderazgo universitario

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    universidad ecuatoriana con acreditación institucional en EE.UU.

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      ¿Cómo se estudia en UDLA Online?

      Los horarios se adaptan a tu estilo de vida.

      Calidad académica, como si estudiaras de forma presencial.

      Plataforma de estudios disponible 24/7.

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      Campus UDLA edificio principal

      Nuestro prestigio tiene historia

      Tenemos décadas de experiencia. Ofrecemos modelos educativos de excelencia en programas de pregrado, posgrado y diplomados en modalidad 100% online. Nuestra misión es formar personas competentes, emprendedoras y con visión internacional, comprometidas con la sociedad, y con principios y valores éticos.

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