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Información contacto


Coordinador (a): Dr. Jorge Arroyo Hernández 
Correo: imacid@una.ac.cr 
Teléfono: 2562-6029 
Sitio web: http://www.matematica.una.ac.cr
Ubicación: Heredia, Campus Omar Dengo, Edificio de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Escuela de Matemática

Campus donde se oferta

Carrera adscrita a

Grado académico ofrecido

Áreas de conocimiento


Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos (IMACID)

Descripción de la carrera

La carrera se centra en la exploración, transformación y aplicación de modelos matemáticos y estadísticos a nubes de datos para obtener información relevante y significativa. Persigue generar inferencias precisas y nuevos conocimientos que respalden decisiones basadas en evidencia científica.

Estos procesos se median mediante herramientas computacionales e inteligencia artificial. El campo abarca metodologías estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de minería de datos y visualización para convertir datos crudos en información valiosa.

Campo laboral y áreas de estudio

El egresado puede aportar en cualquier sector que utilice datos susceptibles de clasificación, comparación o medición, diseñando y aplicando algoritmos para optimizar estos procesos y colaborando con especialistas de diversas disciplinas.

Áreas temáticas y su abordaje en ciencia de datos
Áreas temáticas Abordaje en la ciencia de datos
Matemáticas y Estadística
  • Fundamentos: cálculo, álgebra lineal, probabilidad
  • Técnicas estadísticas avanzadas: inferencia, modelización
Programación e informática
  • Lenguajes: Python, R, MATLAB, C++
  • Desarrollo de algoritmos: procesamiento y automatización de datos
Análisis de datos
  • Análisis exploratorio: limpieza y transformación
  • Minería de datos: extracción de información significativa
Aprendizaje automático e IA
  • Algoritmos supervisados y no supervisados
  • Redes neuronales y modelos predictivos
  • Clasificación y segmentación
Optimización y modelado
  • Métodos de optimización para problemas complejos
  • Modelado estadístico: simulación y apoyo a la decisión
Aplicaciones y casos de estudio
  • Proyectos prácticos en diversas industrias
  • Resolución de problemas reales
Práctica profesional supervisada
  • Experiencia en entornos laborales reales
  • Desarrollo de competencias profesionales

Requisitos personales

  • Capacidad de razonamiento abstracto
  • Habilidades en matemática, estadística e informática
  • Disciplina, iniciativa y creatividad

Oportunidades profesionales

La siguiente tabla resume posibles espacios laborales, cargos y funciones (no exhaustivo ni limitante):

Espacios laborales y funciones de un científico de datos
Espacio laboral Funciones
SaludSistemas de soporte clínico, medicina personalizada, análisis de imágenes y predicción de resultados.
FinanzasGestión de riesgos, detección de fraudes, trading algorítmico, calificación crediticia.
Marketing y entretenimientoAnálisis de comportamiento, sistemas de recomendación, publicidad dirigida.
TelecomunicacionesOptimización de redes, predicción de cancelaciones, seguridad de redes.
Gobierno y política públicaFormulación de políticas, patrón delictivo, planificación urbana, salud pública.
EducaciónEstrategias educativas, trayectorias personalizadas, análisis de rendimiento.
Ciencias ambientalesModelización climática, gestión de recursos, predicción ecológica.
Manufactura y logísticaCadenas de suministro, mantenimiento predictivo, control de inventarios.
DeporteAnálisis de rendimiento, prevención de lesiones, estrategia de juego.
Agricultura de precisiónPredicción de rendimientos, análisis de suelos, manejo de plagas.
TransporteFlujo de tráfico, planificación de rutas, mantenimiento predictivo.