La analítica y la ciencia de datos en la formación profesional en Ecuador
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
En el artículo se realiza un diagnóstico del estado actual de la enseñanza de las técnicas modernas asociadas a analítica de datos en la universidad, para sentar las bases de una propuesta para incluir la introducción de su enseñanza dentro de las mallas de las carreras profesionales actuales; orientándola a que los estudiantes adquieran mayor dominio de las tecnologías digitales de análisis de datos. Desde el punto de vista de la gestión curricular, estas orientaciones pueden permitir la actualización de los planes de estudio de asignaturas de tipo cuantitativo, como por ejemplo el curso de estadística que se imparte en las distintas carreras, a través de un proceso de diagnóstico, que asegure la calidad de dichos procesos al interior de la institución, de cara a enfrentar las necesidades de la sociedad digital. El estudio incluye: Los tipos de habilidades analíticas que está requiriendo el medio laboral, y como este percibe la importancia de estas dentro de los perfiles profesionales y la determinación de las asignaturas afines al campo de la analítica y la ciencia de datos dentro de los actuales planes de estudio.
##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
DECLARATORIA DE AUTORÍA.
Una vez aceptado un artículo para su publicación, el autor (es) transfiere los derechos de copyright a la revista Ecuatoriana de Investigación Educativa REIE en el marco de la Agenda Nacional de Investigación Educativa
Dirección: Av. Gral. Rumiñahui (S/N) y Ambato. P. O. Box 17-15-231B
Sangolqui, Pichincha, Ecuador.
Departamento de Ciencias Exactas, Bloque D
E-mail: lmarmijos2@espe.edu.ec
DECLARATORIA DE INTERESES.
Los autores no evidenciaran conflictos producto de relación con cualquier tipo de institución o asociación comercial o de otra índole, en relación con lo divulgado en el artículo. Es decir, dar conceptos negativos o juzgar de manera muy positiva lo publicado por intereses personales, competencias académicas, pasión intelectual.
Los autores que postulen artículos originales productos de investigación y artículos de revisión a la REIE, deben garantizar que sus procedimientos y metodologías se ajustan a los códigos éticos de publicación cuya garantía constará por escrito en el formato aceptación o compromiso de cesión de derechos patrimoniales de autor y declaración de conflictos de intereses, el cual se solicitará conjuntamente con el envío del artículo para su revisión preliminar, haciendo plenamente responsable al o los autores de prácticas poco éticas, discriminatorias u ofensivas; en las que se haya podido incurrir en la investigación de donde deriva el artículos.
Del mismo modo el autor está obligado a informar los conflictos de interés que pueda tener su trabajo en caso de que los tenga. La persona que haga el envío del manuscrito para publicación será identificada como el garante del trabajo en su totalidad y con él se establecerán las comunicaciones relacionadas con el proceso de edición.
Cómo citar
Referencias
Aasheim, C., Williams, S., & Rutner, P. (2014). Big Data Analytics and Data Science Undergraduate Degree Programs. Annual Meeting of the Decision Sciences Institute Proceedings, 1-22.
Bughin, J. S. (2018). Notes from the AI Frontier: Modeling the Impact of AI on the World Economy. Recuperado el 8 de julio de 2019, de https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy
Coleen, R., & Ceyhun, O. (2015). Business Analytics Curriculum for Undergraduate Majors. INFORMS Transactions on Education, 15(2), 180-187.
College & University Data Science Degrees. (2019). Recuperado el 8 de julio de 2019, de http://datascience.community/colleges
Committee on Revitalizing Graduate STEM. (2018). The National Academies: The Board on Higher Education and Workforce Committee on Revitalizing Graduate STEM Education for the 21st. Recuperado el abril de 2019, de https://sites.nationalacademies.org/cs/groups/pgasite/documents/webpage/pga_183158.pdf
Datathon. (2018). Recuperado el 4 de julio de 2019, de https://www.u-tad.com/quieres-participar-la-competicion-analitica-datos-mas-grande-españa/
Economist, T. (2015). Driving the skills agenda: Preparing studentsfor the future. (G. f. education, Ed.) Economist Intelligence Unit report,, 1-24.
ElPais. (2018). ¿El fin de las universidades? Recuperado el abril de 2019, de https://www.msn.com/es-es/dinero/formacion-empleo/%C2%BFel-fin-de-las-universidades/ar-BBTjnlR
Garber, A. (2019). Data Science: What the Educated Citizen Needs to Know. Harvard Data Science Review. Obtenido de https://hdsr.mitpress.mit.edu/
Lowe, J., & Armacost, A. (2012). Introduction to the special issue: Student projects with industry. INFORMS, 13(1), 1-100.
Moore, D. (2001). Undergraduate programs and the future of academic statistics. American Statician, 55(1), 1-6.
The Business-Higher Education Forum. (2019). Investing in America’s Data Science and Analytics Talent: The Case for Action.
University, N. Y. (abril de 2019). Course Descriptions. Obtenido de https://www.stern.nyu.edu/portal-partners/registrar/course-information/course-descriptions-prerequisites
Wilder, C., & Ozgur, C. (2015). Business Analytics Curriculum for Undergraduate Majors. INFORMS Transactions on Education, 15(2), 180-187. Wymbs, C. (2016). Managing the Innovation Process: Infusing Data Analytics into the Undergraduate Business Curriculum (Lessons Learned and Next Steps). Journal of Information Systems Education, 27(1), 61-74.
Zabalza, M. (2012). Articulación y rediseño curricular: el eterno desafío institucional. Revista de Docencia Universitaria, 10(3), 17-48.