Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data

Aprende a transformar grandes volúmenes de datos en información valiosa para desarrollar soluciones tecnológicas, optimizar procesos, anticipar tendencias e impulsar decisiones estratégicas para impulsar la innovación y la transformación digital de las organizaciones.

Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data
semipresencial
Duración: 5 años
Inicio de clases:

Descubre tu carrera

Esta carrera te prepara para gestionar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos mediante herramientas estadísticas, matemáticas y tecnologías de vanguardia. Aprenderás a transformar información en conocimiento estratégico, desarrollar soluciones inteligentes y contribuir a la innovación y transformación digital de las organizaciones.

Aprendizaje

Aprenderás a diseñar arquitecturas de datos en la nube, aplicar inteligencia artificial y aprendizaje automático, desarrollar modelos de analítica avanzada y visualizar información estratégica. Además, dominarás herramientas de Big Data, ciberseguridad y gestión de datos para crear soluciones innovadoras, optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones empresariales.

¿En qué vas a trabajar?

Científico de Datos

Ingeniero de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático

Ingeniero de Datos

Arquitecto de Datos y Soluciones Big Data

Especialista en Inteligencia de Negocios y Analítica Avanzada

Especialista en Seguridad y Gobernanza de Datos

Admisiones

Conoce los requisitos y pasos de Admisión

REQUISITOS

Educación Local, con Impacto Global ¡Inscríbete!

APLICAR

Valor del semestre

Curso de Inducción Universitaria

$40.00

Costo de Inscripción al Ciclo

Incluye matrícula, primera cuota y gastos administrativos

$245.00

Matrícula

$100.00

Cuota 01 - Ciclo Académico

$115.00

Gastos de Administración

$30.00

Subtotal inscripción

$245.00

Ciclo Académico (Pagadero en 5 cuotas de $115 c/u)

$575.00

Costo Global del Ciclo de Admisión

$860.00

  • Entiendo y acepto que la cuota mensual, aranceles y laboratorios podrían incrementar hasta un 5% cada año que duren mis estudios. Más información aquí.
  • Aranceles vigentes hasta el 16 de noviembre del 2026. A partir de esa fecha, se aplicará un ajuste en los montos.
  • El monto a cancelar podría variar por pago de laboratorios de algunas asignaturas según la inscripción.
  • No aplica devolución después de haberse realizado el pago.
  • 10% de descuento en las cuotas académicas al pagar el Costo Global del Ciclo en Colecturía UFG.
  • El Costo Global del Ciclo Lectivo comprende las 6 cuotas académicas. La primera está incluida en el total de Inscripción del Ciclo junto con los Gastos de Administración y, luego, las 5 Cuotas Académicas restantes. Si el número de carné termina con los dígitos 14 en adelante, la última fecha de pago es el día 10 de cada mes. Si el número de carné termina en los dígitos 13 hacia atrás, la última fecha de pago es el último día de cada mes.
  • Aplica recargo por mora de $7.00 por pagos atrasados en las cuotas académicas. El recargo por mora es acumulativo.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto es el costo de estudiar INGENIERÍA EN CIENCIAS DE DATOS Y BIG DATA ?

El costo para estudiar INGENIERÍA EN CIENCIAS DE DATOS Y BIG DATA se desglosa de la siguiente manera:

Curso de Inducción Universitaria

$40.00

Costo de Inscripción al Ciclo

Incluye matrícula, primera cuota y gastos administrativos

$245.00

Matrícula

$100.00

Cuota 01 - Ciclo Académico

$115.00

Gastos de Administración

$30.00

Ciclo Académico

Pagadero en 5 cuotas de $115.00 c/u

$575.00

Costo Global del Ciclo de Admisión

$860.00

¿En cuánto tiempo puedo terminar la carrera de INGENIERÍA EN CIENCIAS DE DATOS Y BIG DATA?

La carrera de Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data en la Universidad Francisco Gavidia (UFG) dura 5 años, equivalentes a 10 ciclos de estudio, de acuerdo con el programa académico actual.

¿Qué modalidad de estudio ofrece la carrera de INGENIERÍA EN CIENCIAS DE DATOS Y BIG DATA?

La carrera de Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data en la Universidad Francisco Gavidia (UFG) se imparte en modalidad semipresencial, combinando actividades académicas presenciales con recursos y acompañamiento digital para facilitar una experiencia de aprendizaje flexible, práctica y orientada al desarrollo profesional.

¿En qué áreas puedo trabajar al graduarme de INGENIERÍA EN CIENCIAS DE DATOS Y BIG DATA?

Al graduarte de Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data en la Universidad Francisco Gavidia (UFG), puedes trabajar en análisis de grandes volúmenes de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, ingeniería de datos, inteligencia de negocios y desarrollo de soluciones tecnológicas.

 

Algunos cargos asociados a la carrera de Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data en la UFG son:

 

- Científico de Datos.

- Ingeniero de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.

- Ingeniero de Datos.

- Arquitecto de Datos y Soluciones Big Data.

- Especialista en Inteligencia de Negocios y Analítica Avanzada.

- Especialista en Seguridad y Gobernanza de Datos.

¿Qué se aprende en la carrera de INGENIERÍA EN CIENCIAS DE DATOS Y BIG DATA?

La carrera de Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data en la Universidad Francisco Gavidia (UFG) prepara al estudiante para gestionar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, desarrollar soluciones inteligentes y aplicar tecnologías avanzadas para optimizar procesos y apoyar decisiones estratégicas.

 

Durante la carrera, el estudiante desarrolla habilidades para:

 

- Diseñar arquitecturas de datos y soluciones de almacenamiento en la nube.

- Desarrollar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

- Procesar y analizar grandes volúmenes de información mediante tecnologías Big Data.

- Crear modelos predictivos y herramientas de visualización de datos.

- Aplicar principios de ciberseguridad y gobernanza para proteger y gestionar datos.

¿Qué habilidades necesito para estudiar INGENIERÍA EN CIENCIAS DE DATOS Y BIG DATA?

Para estudiar Ingeniería en Ciencias de Datos y Big Data en la Universidad Francisco Gavidia (UFG), ayuda tener pensamiento lógico y matemático, capacidad de análisis, interés por la tecnología y la programación, curiosidad por los datos, habilidad para resolver problemas, atención al detalle y disposición para aprender nuevas herramientas digitales.