La Maestría en Analítica y Gerencia de Datos de la Universidad Sergio Arboleda se sustenta estratégicamente en el desarrollo de competencias clave y consideradas hoy en día como competencias para el siglo XXI. Entre estas:
• El pensamiento científico e investigativo.
• El pensamiento lógico y analítico.
• La argumentación analítica y propositiva.
• La constancia y disciplina de trabajo.
• El pensamiento algorítmico
• El pensamiento crítico
• La resolución de problemas
• La creatividad e innovación
• La comunicación y colaboración. en sus participantes
Los referentes metodológicos en los que se fundamenta, son:
Cátedra magistral: exposiciones y conferencias en las que se explica la teoría propia de cada temática.
Laboratorios de aplicación y manejo de software: orientados al uso de herramientas computacionales y tecnológicas idóneas para integrar conceptos teóricos con los contextos de aplicación.
Solución de problemas: un método que le permite al estudiante apropiar conocimientos y dominar habilidades mediante el desarrollo de modelos reales.
Aprendizaje basado en proyectos: permite la construcción del conocimiento significativo, mediante el diseño propositivo y el desarrollo de proyectos.
Estudio de casos: método de investigación y enseñanza basado en simulaciones y talleres de orden organizacional.
El programa de Maestría en Analítica y Gerencia de Datos de la Universidad Sergio Arboleda está dirigido a profesionales dinámicos de todas las áreas del conocimiento, con experiencia básica en el manejo de datos a diversas escalas, con cargos organizacionales y de liderazgo en empresas, consultoras, universidades o centros de investigación, y que utilizan técnicas analíticas para la toma de decisiones de alto impacto. Profesionales con aptitudes para el análisis cuantitativo, con capacidad de síntesis y abstracción.
Los egresados del programa tendrán las herramientas analíticas especializadas para identificar, recopilar, analizar, interpretar, transformar y gestionar de manera eficiente un conjunto de datos, aplicar modelos estadísticos, métodos de optimización y simulación de procesos, utilizar herramientas de visualización y distribución de resultados, con el fin de soportar decisiones que impulsen el crecimiento organizacional y generar ventajas competitivas.
Administrador Público. Especialista en Finanzas Públicas y Licenciado en Lingüística y Literatura. Magíster en Administración Financiera. Amplia experiencia y conocimientos en temas de finanzas corporativas, banca de inversión y mercado de capitales, con el Grupo HELM y con Add Value Banca de Inversión. Profesor universitario de pregrado y posgrado en varias universidades: Sergio Arboleda, del Rosario, Escuela Internacional de Negocios, La Salle, Santo Tomás y la Universidad del Norte de Barranquilla.
MBA de Nortern Illinois University en Estados Unidos, Magister en Administración Financiera y Profesional en Finanzas y Comercio Exterior de la Universidad Sergio Arboleda, con experiencia en el área de finanzas corporativas, especialmente en la formulación y evaluación de proyectos. Con dominio de los idiomas alemán e inglés.
Doctora, Magíster y Especialista en Estadística, Universidad Nacional de Colombia. Ingeniera de Sistemas, Universidad Industrial de Santander. Ha participado en numerosos eventos y ha escrito artículos de investigación en el ámbito internacional.
PhD en Ingeniería y experto en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning, Big Data & Interacción UX aplicada a industrias de manufactura, educación, financiera, BPO, turismo, entre otros. Investigador y empresario lider de iniciativas de transformación digital impulsadas por la cultura de los datos, con el fin de crear diferenciadores exponenciales al alcance de las pequeñas y medianas empresas afines a la tecnología y la innovación.
Doctor of Business Administration DBA, Atlantic International University, USA. Máster en Gestión del Marketing, Escuela de Organización Industrial, España. Leadership and Teambuilding, Universidad de Texas, EUA. Administrador de Empresas, Universidad Javeriana. Participó en el proyecto Zero de la Universidad de Harvard. Especialista en Marketing y Telecomunicaciones, Estocolmo, Suecia. Mentor certificado, Red Hispanoamericana de Mentores, Costa Rica. Miembro Embajador para Colombia, Red Global de Mentores, Argentina. Catedrático de las universidades: CESA, Javeriana, los Andes, del Rosario, Externado de Colombia, Uninorte, La Sabana, Universidad Industrial de Santander, UIS y Sergio Arboleda. Nominado al Premio Portafolio como mejor docente de Colombia en varias oportunidades
Magíster en Educación y Gerencia del Liderazgo, Bath Spa University, Inglaterra. Matemática y Especialista en Matemáticas Aplicadas, Universidad Sergio Arboleda. Ha representado a Colombia en importantes eventos internacionales. Su interés se centra en promover jóvenes talentos en el medio.
Ph.D, HPC specialist. Arquitecto senior de Big Data para Amazon Web Services en sector público. Conocimiento y experiencia en proyectos de Big Data utilizando herramientas y técnicas OpenSource. Investigador en Computación de alto rendimiento para pronóstico del Tiempo, datos distribuidos tratamiento y seguridad de los datos. Además, ha realizado investigaciones en algoritmos de alto rendimiento para criptografía, Machine Learning y Big Data utilizando Massive Parallel Processors (Gpus, MICs y Hadoop Environments) con herramientas como OpenMPI, OpenMP, Nvidia NVCC, Intel MKL, Apache Hadoop, Apache mahout, cerdo, colmena y Apache Spark.Esteban colabora con dependencias de gobierno, instituciones educativas y organizaciones sin fines de lucro en el territorio de Sudamérica, apoyándolos en su camino a la innovación y adopción tecnológica.
Doctor en Matemáticas, Tulane University (EEUU). Docente investigador en temas de matemáticas aplicadas, matemáticas y computación, aritmética y combinatoria. Experiencia en proyectos de investigación a nivel nacional e internacional en estadística para ciencias, matemáticas aplicadas, y matemáticas Discretas. Amplio conocimiento en manejo de lenguajes de programación como Java, C, C#, Python y manejo de bases de datos y SQL.