TECNOLOGIA EN BIG DATA E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Tecnología Superior en Big Data e Inteligencia de Negocio
La carrera de Tecnología Superior en Big Data e Inteligencia de Negocio tiene una alta demanda debido a la necesidad de profesionales con formación de excelencia en el Ecuador. En la UMET te convertirás en un profesional con alta formación académica capaz de resolver los retos profesionales.
21.41%
Por encima del promedio en tasa de formación (SES).
40.6%
Profesores con doctorados (promedio institucional).
77.51%
Profesores titulares (Promedio SES: 52,9%).
Orientadores
Orientadores
Psi. María José Jaramillo
6 de Diciembre, Quito.
Telf: 02-252-7790 Ext. 1147
orientadoruio3@umet.edu.ecOrientadores
Psi. Patricio Ortega
Administración Central, Guayaquil.
Teléfono: 04-602-6609 Ext. 2038
orientador3gye@umet.edu.ecOrientadores
Tecnología Superior en Big Data e Inteligencia de Negocio
2 años
–
En Línea
Título a Obtener
Tecnólogo/a Superior en Big Data e Inteligencia de Negocio
Competencias de investigación
El manejo de métodos, metodologías, modelos, protocolos, procesos y procedimientos de carácter profesional e investigativo se garantizarán a través de los siguientes resultados de aprendizajes:
- Caracteriza la actividad científica en su proceso y como producto
- Justifica los problemas y desafíos actuales de la Investigación Científica
- Fundamenta sus posicionamientos en relación a los tipos de investigación que resultan inherentes al de la psicología clínica
Contribución del futuro profesional
El futuro Tecnólogo/a en Big Data e Inteligencia de Negocio será un profesional como una formación integral que demuestra conocimientos para el ejercicio de la profesión en el área de las tecnologías de Big Data e inteligencia de Negocio, para ello: demuestra el dominio de lenguajes de programación asociados a Big Data; diferencia los datos estructurados y no estructurados en el ámbito empresarial; analiza y maneja los datos;, realiza procesamiento estadístico de los datos; almacena datos y utiliza herramientas para encontrar patrones en los volúmenes de datos; aplica técnicas de Inteligencia Artificial, aprendizaje automatizado y minería de datos para presentar información sustentada en el análisis de datos para la toma de decisiones relacionada con la inteligencia del Negocio.
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