Análisis de datos (BS)

Aprenda a responder hoy las preguntas empresariales del mañana con Big Data

El mundo digital, en constante expansión, recopila constantemente información valiosa de las personas que interactúan con la tecnología y también de los dispositivos que se comunican con otros dispositivos ("Internet de las cosas"). Como estudiante del Programa de Análisis de Datos en Seton Hill, aprenderá a utilizar el poder predictivo de las matemáticas con el poder de procesamiento de la tecnología para descubrir patrones ocultos en los "grandes datos" que brindan información empresarial de alto nivel. En el proceso, se posicionará para una carrera en un campo de rápido crecimiento que es una combinación de informática, matemáticas y negocios. 

¿Por qué el Programa de Análisis de Datos en la Universidad Seton Hill?

Nuestro plan de estudios está estructurado en cuatro partes: cursos básicos, cursos específicos de cada disciplina, tres cursos optativos o una especialización menor en un área de especialización y un componente de educación experiencial adaptado a los objetivos laborales de cada estudiante. Los estudiantes también completan el plan de estudios básico de artes liberales de Seton Hill University.

• Fortaleza profesional: El Programa de Análisis de Datos de la Universidad de Seton Hill le brindará una base sólida en análisis de datos, ya que está diseñado con la intención de que los estudiantes puedan especializarse o potencialmente realizar una doble especialización en un área relacionada, como contabilidad, finanzas, administración de empresas, matemáticas o informática. 
• Habilidades de comunicación: Al aplicar los ideales setonianos de ética en las actividades empresariales y organizacionales cotidianas, los estudiantes de Seton Hill University están mejor capacitados para comunicar de manera efectiva y profesional los resultados del análisis de datos de una manera clara y concisa a compañeros de trabajo no técnicos y líderes empresariales, una habilidad clave que lo beneficiará mucho después de que deje Hill para seguir la carrera de sus sueños.
• Pasantía experiencial:  En tu tercer año, completarás una pasantía en un entorno profesional que simula de cerca tu campo profesional, lo que te permitirá demostrar habilidades de liderazgo, toma de decisiones, gestión y trabajo en equipo, y aplicar la teoría de la organización que has aprendido y desarrollado como estudiante de la Universidad de Seton Hill.

Misión del programa

La misión del Programa de Análisis de Datos de la Universidad de Seton Hill es brindarle la capacidad de aprovechar las habilidades en negocios, estadísticas y tecnología de la información que lo prepararán para analizar grandes conjuntos de datos y desarrollar soluciones basadas en datos para los empleadores. Al integrar el plan de estudios básico de artes liberales de Seton Hill con una variedad de clases de matemáticas, informática y administración de empresas, al mismo tiempo que ponemos un fuerte énfasis en los aspectos prácticos del análisis de datos a través de clases prácticas y pasantías, le brindamos las habilidades necesarias para ser un analista de datos competente.

Carreras en análisis de datos

En la actualidad, la necesidad de analistas de datos cualificados supera la cantidad de candidatos calificados. Un estudio del McKinsey Global Institute proyecta que para 2024 la demanda de analistas de datos en los EE. UU. crecerá un 19 %. Aquí mismo, en Pittsburgh, aproximadamente el 89 % de las vacantes anuales previstas hasta 2025 requerirán una licenciatura, en particular en las áreas de negocios y finanzas, donde la tecnología y el auge del big data han impulsado un fuerte crecimiento de los analistas de datos. 

Facultad

Los cursos de análisis de datos de la Universidad de Seton Hill son impartidos por profesores dedicados con experiencia en negocios, matemáticas y ciencias de la computación que lo ayudarán a dominar habilidades como:

• Es necesaria una comprensión de las estadísticas para maximizar el valor de los datos.
• Identificar las oportunidades, necesidades y limitaciones del uso de datos dentro de una organización.
• Aplicar técnicas de modelado cuantitativo, programación y análisis de datos para resolver problemas del mundo real, comunicar hallazgos y presentar resultados de manera efectiva utilizando técnicas y software de visualización de datos. 
• Uso de herramientas y tecnologías nuevas y emergentes para analizar grandes volúmenes de datos con minería de datos basada en la nube.