Programa académico - Maestría en Analítica de Datos Aplicada a la Sociedad y la Economía - MADES

Este ciclo brinda las bases conceptuales y cuantitativas para el análisis de datos en contextos sociales y económicos. Los estudiantes desarrollan competencias en métodos cuantitativos, microeconomía y macroeconomía, fundamentales para comprender e interpretar fenómenos complejos desde una perspectiva analítica. Profesionales en el área de ciencias económicas pueden homologar estas asignaturas previa revisión de los contenidos cursados.

Profundiza en las herramientas más utilizadas para la analítica de datos aplicada a la sociedad y la economía. Durante este ciclo, los estudiantes fortalecen sus competencias en inferencia causal, predicción, exploración y visualización de datos, programación aplicada con R o Python, Big Data, Machine Learning y el análisis ético del uso de algoritmos e inteligencia artificial. El énfasis está en desarrollar soluciones basadas en evidencia para responder a desafíos del sector público, privado y multilateral.

Permite personalizar la formación mediante la elección de 6 créditos electivos de la Facultad de Economía u otras facultades de la Universidad, de acuerdo con los intereses profesionales de cada estudiante. La oferta incluye cursos en áreas como evaluación de impacto, análisis costo-beneficio, proyectos de inversión, aprendizaje no supervisado y otros temas relacionados con la analítica aplicada.

Como parte del cierre del programa, los estudiantes desarrollan un proyecto aplicado en alianza con organizaciones del sector público, privado o multilateral. Durante este proceso, abordan un reto real utilizando datos y metodologías aprendidas a lo largo de la maestría, con el acompañamiento de un profesor. El Capstone permite formular soluciones basadas en evidencia y generar resultados con impacto en contextos reales, utilizando bases de datos relevantes para América Latina.

8 CRÉDITOS

• Métodos Cuantitativos (4 créditos)
• Microeconomía (2 créditos)
• Macroeconomía (2 créditos)

16 CRÉDITOS

• Ética y algoritmos en ciencias sociales (2 créditos)
• Inferencia causal y predicción (4 créditos)
• Exploración y visualización de datos para lo socioeconómico (4 créditos)
• Taller de programación aplicado a economía (R o Python) (2 créditos)
• Big Data y Machine Learning aplicado a economía (4 créditos)

6 CRÉDITOS

• Electiva 1 (4 créditos)
• Electiva 2 (2 créditos)

3 CRÉDITOS

Proyecto aplicado desarrollado con organizaciones aliadas para resolver un problema real mediante el uso de herramientas de analítica de datos, inferencia causal e inteligencia artificial, integrando los conocimientos adquiridos durante la maestría