¿Qué se aprende en una licenciatura en análisis de datos?

¿Está interesado en hacer una carrera resolviendo problemas con datos? Descubra por qué un rol en análisis de datos podría ser su pareja perfecta y cómo una licenciatura en el tema puede ayudarle a llegar allí.

Qué esperar de un programa de licenciatura en análisis de datos

En esencia, un programa de licenciatura en análisis de datos se centra en ayudar a los estudiantes a aprender a recopilar, analizar, interpretar y visualizar datos, convirtiéndolos en ideas que ayudan a los líderes empresariales a tomar mejores decisiones.

En última instancia, este programa de grado puede ayudarle a construir el conocimiento matemático, estadístico y computacional fundamental para aplicar datos de manera significativa a problemas del mundo real.

Una licenciatura en análisis de datos está diseñada para completarse en cuatro años (ocho semestres). Sin embargo, algunos programas le permitirán terminar en tres años si ya tiene algunos conocimientos previos.

En muchas instituciones, usted obtendrá un total de 120 créditos. Según datos del Centro Nacional de Estadísticas de Educación, durante el año académico 2021–2022, los estudiantes a tiempo completo en instituciones públicas pagaron un promedio de $15,200 por año, mientras que los estudiantes en escuelas privadas pagaron $29,700.

¿Qué se aprende en una licenciatura en análisis de datos? Su programa probablemente consistirá en muchos cursos de matemáticas, programación informática, ciencia de datos y tecnología. Como parte de sus requisitos de graduación, también puede necesitar completar un proyecto final.

Plan de estudios de la licenciatura en análisis de datos

Muchos programas de licenciatura en análisis de datos requieren cursos básicos similares. Estos incluyen:

• Sistemas de bases de datos: En esta clase, los estudiantes discuten varios temas éticos y de seguridad y aprenden los fundamentos del modelo relacional de datos (enfocándose más en la lógica que en las características físicas), incluyendo DBMS, SQL, optimización de consultas, teoría del diseño, integridad y control de concurrencia.
• Programación en Python: Los estudiantes pueden aprender las estructuras de datos fundamentales, los algoritmos clave y su aplicación en metodologías analíticas, así como cómo crear scripts en Python, controlar el flujo y ejecutar código con paquetes, módulos y bibliotecas.
• Visualización de datos: Los estudiantes pueden comprender los principios fundamentales de la narración efectiva con datos complejos, incluyendo la teoría del color, la percepción humana y los principios básicos de diseño que permiten a los estudiantes utilizar tecnología avanzada para comunicar hallazgos y apoyar la toma de decisiones empresariales.

Para aquellos que se preguntan, “¿Qué se aprende en un programa de licenciatura en análisis de datos?” estos cursos pueden ayudarle a descubrir los fundamentos de la recopilación y análisis de datos para resolver problemas empresariales reales.

Especializaciones y concentraciones

Algunas concentraciones populares para estudiantes en programas de análisis de datos incluyen:

• Gestión empresarial: Los estudiantes aprenden cómo el análisis de datos oportuno y preciso puede aumentar la ventaja competitiva de una organización.
• Economía: Los estudiantes aprenden cómo las fuerzas económicas más amplias dan forma al entorno empresarial y cómo usar los datos para reconocer y adelantarse a las tendencias.
• Estadística: Los estudiantes pueden profundizar su conocimiento de los métodos estadísticos para ayudarlos a analizar y extraer significado de grandes conjuntos de datos.

Todas estas concentraciones pueden proporcionar a los estudiantes el conocimiento que necesitan para tener éxito en un entorno empresarial real.

Requisitos de graduación para una licenciatura en análisis de datos

Para graduarse con una licenciatura en análisis de datos, debe tener en cuenta que sus cursos básicos pueden tener requisitos de calificación. Por ejemplo, una escuela puede requerir que obtenga una calificación de "C" o mejor en las clases principales de ciencia de datos, matemáticas y ciencias de la computación.

Además, muchos estudiantes de análisis de datos deben participar en un proyecto final antes de poder graduarse del programa. Esto puede implicar trabajar en un problema del mundo real en un entorno empresarial real o hipotético.