数据分析智能 (MIAD) 在线课程培养在数学建模、信息技术和商业管理这三个知识领域交叉的技术和尖端技能的专业人士。学生通过课程学习平衡数据管理的理论和实践计算方法，描述性、预测性和规范性模型的应用，使他们成为支持决策的分析领域的领导者。此外，学生还不断发展沟通、团队合作和项目管理方面的软技能，这是进行为组织创造价值的转型所必需的。
目前，与分析相关的个人资料是全球劳动力市场上需求量最大的。世界各地的组织一致认为，分析推理、人工智能、云计算和基于数据的项目管理等知识对于在市场上取得成功和脱颖而出至关重要。
该课程以西班牙语提供，并且 100% 在线。学生将获得与面对面课程相同的质量标准以及Universidad de los Andes在其面对面课程中提供的相同硕士学位。虚拟形式允许学生继续全职工作并继续他们的职业生涯。作为在线硕士学位，它使学生可以灵活地随时随地学习。
是什么让这个计划独一无二
最受欢迎的职业与分析相关
该计划专为具有编程和统计基础知识的专业人士（不一定来自 STEM 领域）而设计，他们将接受培训以解决需要分析大量且复杂的数据以支持决策流程、创造竞争优势的业务问题和价值的产生。超过 90% 的全球首席执行官认为分析具有战略重要性，68% 的首席执行官认为这是为利益相关者创造价值的最佳方式（普华永道，2016）。
学术界-工业界密切合作
Uniandes 与公认的公共和私营部门组织合作，并与世界上最好的大学结盟，处于分析知识及其应用的前沿。这就是为什么学生将他们的知识应用于实际问题，并在此过程中由了解市场需求并具有使用基于数据分析的方法解决这些问题的经验的教学团队进行指导。
进入世界前1%的大学
在过去十年中，Uniandes 一直跻身拉丁美洲最好的 10 所大学之列，根据 2022 年 QS 排名，目前是该地区第五大大学，全球排名第 236 位。 Universidad de los Andes是拉丁美洲第一所私立大学哥伦比亚连续十年获得国家教育部的高质量机构认证。
成为拉丁美洲最好的大学之一提供的第一个西班牙语数据分析智能虚拟硕士学位的一部分。
该课程专为具有编程和统计基础知识的专业人士而设计，不一定来自 STEM 领域（科学、技术、工程和数学，其英文缩写），他们将接受培训以解决需要分析的业务问题。大量数据及其复杂性的管理，以支持决策过程、创造竞争优势和创造价值。
该计划将针对拥有专业学位且对以下领域感兴趣的人士：
领导组织中具有高影响力的分析情报项目。
构建用于决策的描述性、预测性和规范性数学模型。
利用管理大量数据和云计算的技术从结构化和非结构化源中提取、转换和加载数据。
了解计算机语言、分析库、数据库和服务器管理等技术工具。
通过可视化和讲故事的技术来分析、综合并有效地呈现分析模型的结果。
尽管建议考生了解如何使用某种语言进行编程并具备概率和统计的基本知识，但我们会建议考生通过升级途径来获取这些基础知识和技能。
工程、经济学、数学等定量领域的毕业生。
有兴趣并有动力应用先进的工程技术来支持组织的决策。
他们是其他学科的毕业生，并在数据分析和/或信息管理或大型数据库方面拥有经过认证的经验。
积极主动地通过虚拟方式进行教学和学习过程。
该项目有 36 个学分，分布在 4 个轨道上，总持续时间为 24 个月。每个轨迹由两个 8 周的周期组成。在每个周期中，学生将同时选修两门课程。可用的课程将取决于该项目的学术课程，如有修改，恕不另行通知。
路径 1·分析基础知识
该路径提供了了解决策分析的战略范围的工具。
周期1
- 决策分析。
- 计算分析实验室。
周期 2
- 数据建模和 ETL。
- 统计分析模型。
路径 2·数据分析：可视化、预测和决策
该轨迹以横向和基本的方式涵盖了组织中分析智能发展的不同级别，从使用描述性分析（可视化）开始，经过预测模型（机器学习）的构建，最后以制定用于决策（优化）的规范模型。
周期1
- 可视化和讲故事。
- 机器学习简介
周期 2
- 机器学习和自然语言处理。
- 优化决策。
路径 3·高级分析技能
无监督学习建模、大规模计算技术和技术、规范性模拟建模以及用于制定和管理分析项目的方法。
周期1
- 选择：系统动力学或模拟。
- 无监督学习。
周期 2
- 部署分析解决方案。
- 分析项目管理 - 项目 1。
路径 4·高级分析应用和技术
这条路径的目标是提供灵活性和根据学生的兴趣进行更深入研究的机会。此外，还将沿着这条道路开发一个综合项目。该项目的目标是为学生提供在真实环境中应用这些技术的支持，以及在组织中领导高影响力分析情报项目的技术，以及数据提取、建模、分析和结果交流的监控。作为团队合作工具。
周期1
- 选修课 1.
- 选修课 2.
周期 2
- 选修课 3.
- 应用数据分析项目 - 项目 2。
学生将能够根据自己的兴趣程度选修 3 门选修课程，并根据每个周期提供的课程进行选择。课程可能会有所不同，恕不另行通知：
- 深度学习。
- 预测。
- 财务分析。
- 营销分析。
- 社交网络中的分析。
确定应用分析智能在组织内创造价值的机会。
应用正式方法将业务问题转化为分析项目。
利用管理大量数据和云计算的技术从结构化和非结构化源中提取、转换和加载数据。
制定和构建用于决策的描述性、预测性和规范性数学模型，例如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言分析 (NLP)、优化、社交网络分析等。
利用计算机语言、分析库、数据库和服务器管理等技术工具。
通过可视化和讲故事的技术来分析、综合并有效地呈现分析模型的结果。
使用结构化分析和决策分析方法以及计算技术来支持大量数据，领导组织中具有高影响力的分析智能项目。
数据现在是公司的基本资产。然而，当从中产生有价值的分析并根据证据做出决策时，价值就会产生（McKinsey&Company，2016）。这些分析和决策能够由接受过该硕士学位培训的分析领导者来执行。
MIAD 毕业生将能够在任何需要进行数据分析以将数据转换为支持决策过程的信息的领域的私人或公共组织中工作。他们可以担任的一些职位是：
- 数据挖掘分析师。
- 金融分析师。
- 营销分析师。
- 商业智能分析师。
- 数据库管理员。
- 人力资源分析师。
- 系统分析。首席分析官 (CAO)。
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