Estadística archivos - Universidad Nacional https://www.carreras.una.ac.cr/tag/estadistica/ Catálogo de carreras de la Universidad Nacional Thu, 12 Mar 2026 14:08:26 +0000 es hourly 1 Ingeniería en Tecnologías Computacionales para la Ciencia de Datos https://www.carreras.una.ac.cr/ingenieria-en-tecnologias-computacionales-para-la-ciencia-de-datos/ Thu, 23 Oct 2025 22:12:27 +0000 https://www.carreras.una.ac.cr/?p=6190 La carrera de Ingeniería en Tecnologías Computacionales para la Ciencia de Datos tiene como objetivo formar profesionales capacitados para la recopilación, procesamiento, análisis y visualización de datos a través de las tecnologías computacionales, la inteligencia artificial, la matemática y la estadística, con el fin de transformar grandes volúmenes de información en soluciones prácticas y eficientes que apoyen la toma de decisiones en las organizaciones.

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Información contacto

Coordinador (a) Campus Omar Peréz Zeledón: Josías Chaves Murillo 
Correo: josias.chaves.murillo@una.cr
Teléfono:  2562-244047 
Coordinador (a) Campus Coto: Juan Gabriel Núñez Morales 
Correo: juan.nunez.morales@una.cr
Teléfono:  2562-6322
Sitio web: https://www.srb.una.ac.cr/

Campus donde se oferta

Carrera adscrita a

Grado académico ofrecido

Áreas de conocimiento

Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos

Descripción

La carrera de Ingeniería en Tecnologías Computacionales para la Ciencia de Datos tiene como objetivo formar profesionales capacitados para la recopilación, procesamiento, análisis y visualización de datos a través de las tecnologías computacionales, la inteligencia artificial, la matemática y la estadística, con el fin de transformar grandes volúmenes de información en soluciones prácticas y eficientes que apoyen la toma de decisiones en las organizaciones.

En esta carrera, el estudiante aprenderá a comprender y utilizar técnicas, metodologías y herramientas computacionales para resolver problemas relacionados con la ciencia de datos. Podrá combinar habilidades en programación, estadística y análisis de datos para desarrollar modelos predictivos y generar valor a partir de información almacenada en grandes volúmenes de datos.

La carrera centra su objeto de estudio en la ciencia de datos, orientando los conocimientos hacia la estadística, la visualización de datos, la inteligencia artificial y otras tecnologías computacionales aplicadas al análisis eficiente de grandes volúmenes de información.

Esta formación permite el acceso a herramientas y recursos educativos avanzados que mejoran la calidad del aprendizaje. Se pretende capacitar profesionales en análisis de datos, inteligencia artificial y machine learning, fomentando tanto el desarrollo de habilidades técnicas como el pensamiento crítico y la resolución de problemas, elementos clave para enfrentar los retos globales.

Los interesados deben poseer habilidades analíticas, conocimientos matemáticos y estadísticos, así como una alta adaptabilidad a las tecnologías computacionales, ya que el énfasis de esta carrera es su aplicación en la ciencia de datos mediante el manejo de grandes volúmenes de información y la aplicación de métodos estadísticos para extraer conocimiento útil.

Campo laboral y áreas de estudio

Como profesional en Tecnologías Computacionales para la Ciencia de Datos, algunas de las tareas a realizar serían:

  • Recopilar, limpiar y transformar datos.
  • Utilizar herramientas y técnicas estadísticas para identificar patrones y tendencias.
  • Desarrollar aplicaciones para la ciencia de datos.
  • Asesorar en el proceso de mejoramiento continuo de los procesos de ciencia de datos.
  • Recomendar políticas para la gobernanza de datos.
  • Diseñar infraestructura para la gestión y análisis de datos.
  • Dar mantenimiento a sistemas de análisis de datos.
  • Desarrollar soluciones mediante herramientas de análisis de datos en las organizaciones.
  • Aplicar algoritmos para la interpretación de datos.
  • Asesorar a organizaciones sobre tecnologías computacionales aplicadas a la ciencia de datos.

Características recomendadas para cursar la carrera

  • Habilidades analíticas.
  • Conocimientos matemáticos y estadísticos.
  • Adaptabilidad a las tecnologías computacionales.
  • Capacidad para liderar proyectos y equipos de trabajo.
  • Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinarios.
  • Conciencia social y compromiso con la sostenibilidad.
  • Actitud íntegra y ética.

Ámbitos de empleabilidad

  • Instituciones públicas y privadas.
  • Sectores de finanzas, industria, medicina, justicia, negocios y servicios.
  • Agencias de viajes (emisivas y receptivas).
  • Zonas francas.
  • Empresas regionales, nacionales y transnacionales.
  • Desarrollo de emprendimientos propios.

Modalidad: Semipresencial (presencial y virtual)

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]]> Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos https://www.carreras.una.ac.cr/ingenieria-matematica-en-ciencia-de-datos/ Wed, 25 Jun 2025 21:25:09 +0000 https://www.carreras.una.ac.cr/?p=6140 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.

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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.

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