Programa de Bachillerato en Análisis de Datos
Objetivo del Programa
Formar estudiantes de educación secundaria con conocimientos y habilidades en análisis de datos, preparándolos para continuar estudios superiores en este campo o aplicarlos en diversas áreas profesionales.
Duración del Programa
El programa se implementará durante los dos últimos años de educación secundaria (bachillerato), divididos en cuatro semestres.
Plan de Estudios
Primer Año (Bachillerato 1)
Primer Semestre
- Introducción al Análisis de Datos
- Matemáticas I: Fundamentos de Álgebra y Estadística
- Fundamentos de Programación
- Comunicación y Redacción Técnica
- TICs y Herramientas Digitales
Segundo Semestre
- Matemáticas II: Cálculo Básico y Probabilidad
- Programación en Python
- Introducción a la Estadística Aplicada
- Bases de Datos I
- Ética y Ciudadanía Digital
Segundo Año (Bachillerato 2)
Tercer Semestre
- Matemáticas III: Álgebra Lineal y Aplicaciones
- Técnicas de Visualización de Datos
- Análisis Exploratorio de Datos
- Bases de Datos II
- Proyectos Colaborativos de Datos
Cuarto Semestre
- Introducción a Machine Learning
- Análisis de Series Temporales
- Minería de Datos
- Seguridad y Privacidad de Datos
- Proyecto Final de Análisis de Datos
Metodología
- Clases teóricas y prácticas.
- Talleres y laboratorios de datos.
- Proyectos colaborativos y estudios de caso.
- Conferencias y charlas con profesionales del sector.
- Uso de plataformas y herramientas digitales para el aprendizaje.
Perfil de Egreso
Al finalizar el programa, los egresados serán capaces de:
- Aplicar técnicas básicas de análisis de datos.
- Utilizar herramientas y lenguajes de programación como Python para el análisis de datos.
- Gestionar y manipular conjuntos de datos.
- Interpretar y comunicar resultados de análisis de manera clara y efectiva.
- Desarrollar proyectos de análisis de datos con una comprensión ética y responsable.
Requisitos de Admisión
- Estar cursando el penúltimo año de educación secundaria.
- Interés por el análisis de datos, la tecnología y las matemáticas.
Certificación
Recursos Necesarios
- Laboratorio de computación con acceso a internet.
- Software especializado (Python, R, herramientas de visualización de datos).
- Materiales didácticos y guías de estudio.
- Acceso a bases de datos educativas y recursos en línea.