Maestría en Ciencias en Análisis de Datos Estadísticos

General

Descripción del programa

Contenido del curso

El aumento del poder de las computadoras y la necesidad profesional de extraer información objetiva de los datos recopilados han llevado a bases de datos complejas. Al mismo tiempo, la ciencia estadística se ha convertido en una gran disciplina con métodos y técnicas bien desarrollados para una amplia gama de estructuras de datos. El conocimiento obtenido a partir de datos analizados correctamente permite predecir, ajustar e incluso optimizar procesos basados en evidencia empírica. Por otro lado, la recolección y el análisis de datos ineficientes o incorrectos pueden llevar a conclusiones inferiores o engañosas con consecuencias posiblemente de gran alcance.

Por lo tanto, los estándares internacionales de investigación y profesionales en diversos campos exigen un análisis de datos de alta calidad, realizado por estadísticos calificados. Este programa ofrece capacitación intensiva en métodos estadísticos modernos y análisis de datos a científicos de una variedad de campos que incluyen biología, bioinformática, economía y marketing, ciencias ambientales y de la vida, ingeniería, matemáticas y física, psicología y ciencias sociales ...
El programa tiene como objetivo mejorar las habilidades de resolución de problemas y la toma de decisiones basada en la evidencia. Esto permitirá a los científicos desempeñar un papel claramente importante dentro de su campo de especialización.

Estructura del curso

El programa ofrece capacitación en metodología estadística moderna y análisis de datos a científicos de una amplia variedad de campos que incluyen biología, bioinformática, economía y mercadotecnia, ciencias ambientales y de la vida, ingeniería, matemáticas y física, psicología y ciencias sociales. Esta formación complementaria permite a los científicos desempeñar un papel importante dentro de su disciplina.

El programa (60 créditos) consta de cursos generales obligatorios (12 créditos), cursos principales (33 créditos) y una tesis de maestría (15 créditos). En cada curso, la teoría se apoya en proyectos y tareas para desarrollar habilidades de análisis de datos prácticos. Por lo tanto, proporciona experiencia práctica con datos reales. El programa se toma como un programa de tiempo completo de un año o puede extenderse a lo largo de dos o más años. Varios cursos se imparten en la noche. El programa permite a los estudiantes elegir entre dos carreras:

Ciencia Estadística Principal
Esta pista proporciona una base firme de pensamiento estadístico y metodología, con un enfoque en la comprensión y aplicación de conceptos estadísticos y uniendo el mundo de las estadísticas con las ciencias empíricas. A partir de una amplia variedad de cursos electivos, impartidos por conferencias de diferentes campos de aplicaciones, los estudiantes pueden redactar un plan de estudios que se ajuste a sus antecedentes e intereses. Los profesores son investigadores activos y están involucrados en proyectos con la industria y la sociedad. A través de los cursos electivos, los estudiantes reciben capacitación en métodos estadísticos modernos con un fuerte énfasis en las aplicaciones. Los graduados de esta especialidad son estadísticos completos.

Estadística computacional principal
Con la generación cada vez mayor de conjuntos de datos complejos y masivos, más que nunca los estadísticos necesitan colaborar con los administradores de datos y los científicos informáticos. Se espera que conozcan los conceptos básicos de las bases de datos, la gestión de datos y el acceso a datos. Muchas empresas piden a sus estadísticos que implementen un código para realizar tareas muy específicas de análisis de datos. Esta codificación va más allá de los paquetes de software estadístico tradicional e involucra también otros lenguajes de programación modernos (R, SAS y Python). Las principales estadísticas computacionales ofrecen un equilibrio entre los cursos que se centran en los métodos de análisis de datos estadísticos y las bases de datos y las habilidades de programación. La especialidad está especialmente dirigida a estudiantes con buenas habilidades informáticas y con buen sentido para el pensamiento algorítmico. Durante el segundo trimestre los alumnos finalizan la tesis de maestría. La disertación del maestro brinda a los estudiantes la oportunidad única de aprender de primera mano de un estadístico experimentado cómo se aplica el método estadístico para resolver problemas del mundo real. Este es un componente importante del programa. Los estudiantes informan sobre sus métodos y resultados oralmente y por escrito.

Perspectivas de carrera

Los estudiantes que terminaron exitosamente el programa de maestría han adquirido un nivel avanzado de conocimiento estadístico y habilidades analíticas de datos. Están listos para contribuir como expertos independientes a un equipo multidisciplinario que diseña, realiza, analiza e informa la investigación científica aplicada. Existe una gran demanda en la industria, la banca, el gobierno, la academia y los centros de investigación (tanto las ganancias como el sector sin fines de lucro).

Los maestros están capacitados para manejar problemas prácticos de una manera científica objetiva y para obtener información sobre la estructura de los datos y el modelo subyacente. Nuestros maestros han sido alentados a pensar críticamente y ser creativos en la resolución de problemas.
Las habilidades computacionales, la flexibilidad, la eficiencia y una actitud positiva hacia el aprendizaje permanente son cualidades importantes e indispensables para una carrera exitosa.
Más información: http://www.mastat.ugent.be
Última actualización marzo 2020

Acerca del centro educativo

The faculty of Science is very diverse. Researchers within the faculty focus on the study of the smallest and the largest in the universe, the living and non-living matter, seeking knowledge on the mo ... Leer más

The faculty of Science is very diverse. Researchers within the faculty focus on the study of the smallest and the largest in the universe, the living and non-living matter, seeking knowledge on the most fundamental level or developing high-tech applications. This diversity is reflected in the educational programs of the faculty. Leer menos