En la era de la información, donde los datos se encuentran en cada rincón de nuestra cotidianidad y son el motor de las decisiones que cambian el mundo, la Universidad Tecnológica de Pereira reafirma su compromiso con la vanguardia tecnológica. Adscrito a la Facultad de Ingenierías, el Semillero de Investigación en Análisis de Datos (SAND) surge como una propuesta disruptiva para los futuros profesionales.

Bajo el liderazgo de Valentina Duque Palacio, esta iniciativa se ha consolidado como un espacio donde la teoría del aula se encuentra con la práctica del mundo real.

El semillero SAND; es una comunidad diversa integrada por estudiantes de distintos semestres y programas académicos. Su misión principal es aprender juntos a partir de los datos, entendiendo que la analítica es una herramienta poderosa para comprender problemas reales y diseñar soluciones con impacto directo en la sociedad.

«Si te apasionan los datos y quieres ir más allá del aula, este semillero es para ti», menciona Duque Palacio.

Formación integral y portafolio de evidencia

La metodología de SAND se basa en la colaboración y la experiencia práctica. Los integrantes no solo absorben conocimientos teóricos, sino que ejecutan proyectos de analítica completos que incluyen:

  • Limpieza y exploración de datos.
  • Visualización estratégica.
  • Desarrollo de modelos predictivos.
  • Comunicación efectiva de hallazgos.

Este enfoque permite que los estudiantes desarrollen habilidades clave para el mundo académico y profesional, construyendo un portafolio con evidencia real que los posiciona con ventaja en un mercado laboral altamente competitivo.

Un espacio para el futuro profesional

SAND se define como un entorno para aprender, investigar y colaborar. Es el lugar ideal para aquellos jóvenes que imaginan convertir cifras y estadísticas en decisiones reales que sumen experiencia a su trayectoria profesional.

Con esta iniciativa, la UTP y su Facultad de Ingenierías continúan fomentando semilleros que no solo forman técnicos, sino líderes capaces de interpretar el entorno a través de la ciencia de datos.