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Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
¿Por qué estudiar esta carrera?
La Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial prepara a los estudiantes para diseñar, desarrollar e implementar soluciones tecnológicas mediante analítica de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. El programa integra principios de ingeniería, estadística, matemáticas y ciencias computacionales para crear modelos predictivos y sistemas automatizados que optimicen la toma de decisiones. Esta ingeniería se imparte en modalidad en línea y tiene una duración de 3 años y 4 meses.
Modalidad
Online
Duración
3 años y 4 meses
Inicio de clases
Enero, Mayo, Septiembre
Campus
Online
Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE)
incorporado a la Dirección General de Acreditación Incorporación y
Revalidación (DGAIR) con numero de Acuerdo de RVOE: 20254380
en la Secretaria de Educación Pública Federal (SEP)
Perfil del egresado
Durante su formación, el estudiante adquiere fundamentos matemáticos, cálculo y álgebra lineal aplicados a la disciplina , junto con programación estructurada, orientada a objetos y algoritmos. Comprende el modelado y administración de bases de datos relacionales , métodos de estadística y análisis exploratorio , así como principios de minería de datos. El plan de estudios abarca los fundamentos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial , métodos de visualización , conceptos de computación en la nube , analítica predictiva y Big Data. Además, integra conocimientos en aprendizaje profundo y redes neuronales , procesamiento de lenguaje natural , visión por computadora , seguridad informática y ética algorítmica , y gestión de proyectos tecnológicos mediante metodologías ágiles y prácticas DevOps.
El ingeniero egresado resolverá problemas aplicando modelos matemáticos y estadísticos , y podrá diseñar algoritmos y desarrollar software. Estará capacitado para crear y optimizar bases de datos , analizar datos con técnicas estadísticas avanzadas e implementar minería de datos. Sabrá entrenar y optimizar modelos de aprendizaje automático y profundo , desarrollar visualizaciones interactivas e implementar soluciones basadas en inteligencia artificial. También podrá procesar información mediante lenguaje natural , construir modelos predictivos y de clasificación , aplicar medidas de seguridad informática y gestionar proyectos con metodologías ágiles. Manipulará grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos , automatizará flujos de trabajo y diseñará sistemas inteligentes como agentes, recomendadores y modelos de visión por computadora.
El profesional desarrollará un pensamiento lógico, analítico y crítico , actuando con ética en el diseño de modelos de IA y responsabilidad en el manejo de datos. Fomentará la innovación y creatividad tecnológica , manteniendo orden y rigor científico junto con una colaboración efectiva en equipos multidisciplinarios. Mostrará perseverancia en el perfeccionamiento de modelos , adaptabilidad ante nuevas plataformas , liderazgo técnico y estratégico , así como responsabilidad social y transparencia en la comunicación de resultados. Su labor se guiará por la curiosidad investigadora , la orientación hacia la eficiencia , la empatía centrada en el usuario y el compromiso con la actualización continua.
El egresado podrá emplearse en la industria automotriz como científico de datos o ingeniero de machine learning , en la manufactura y maquiladora como ingeniero de datos o especialista en automatización , y en empresas de tecnología y consultoría desarrollando software de IA o visión por computadora. En el sector financiero podrá analizar riesgos predictivos y modelos de fraude. La logística y cadena de suministro le permitirá optimizar rutas y predecir demanda. En el sector de retail analizará datos del consumidor y modelos de recomendación , mientras que en salud implementará IA para diagnóstico asistido. Otras áreas de oportunidad incluyen energía y renovables para mantenimiento predictivo , gobierno y seguridad para modelos de predicción , y educación o centros de investigación como desarrollador de sistemas de aprendizaje e investigador.
Conoce el plan de estudios
1º Cuatrimestre
Matemáticas aplicadas a la ciencia de datos.
Estadística descriptiva
Fundamentos de programación
Introducción a la ciencia de datos
Comunicación oral y escrita
2º Cuatrimestre
Álgebra lineal aplicada
Probabilidad y modelos aleatorios
Programación orientada a objetos
Administración y diseño de base de datos
Pensamiento crítico y creativo
3º Cuatrimestre
Cálculo diferencial e integral
Estructura de datos
Minería de datos
Fundamentos de inteligencia artificial
Metodología de la investigación
4º Cuatrimestre
Métodos numéricos aplicados
Programación para ciencia de datos
Aprendizaje automático
Visualización e interpretación de datos
Tecnologías de la información y la comunicación
5º Cuatrimestre
Optimización matemática
Big data y tecnologías emergentes
Aprendizaje profundo
Analítica predictiva
Liderazgo y trabajo colaborativo.
6º Cuatrimestre
Computación en la nube
Procesamiento de lenguaje natural
Modelos de clasificación y regresión
Aplicaciones empresariales de la inteligencia artificial
Innovación empresarial
7º Cuatrimestre
Sistemas distribuidos
Visión por computadora
Modelo de series de tiempo
Analitica de grandes volúmenes de datos
Simulación de modelos de negocio
8º Cuatrimestre
Redes neuronales artificiales
Inteligencia artificial explicable
Robótica con inteligencia artificial
Seguridad y ética en el manejo de datos
Formulación y evaluación de proyectos de inversión
9º Cuatrimestre
Sistemas expertos y razonamiento automático
Aplicaciones de la inteligencia artificial en la industria
Introducción a la computación cuántica
Gestión de proyectos de ciencia de datos
Negociación y resolución de conflictos
10º Cuatrimestre
Modelos avanzados de inteligencia artificial
Integración de soluciones inteligentes en la Industria
Innovación y transferencia tecnológica
Proyecto de aplicación profesional
Seminario de investigación
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BIBLIOTECA / BIBLIOTECA VIRTUAL
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Requisitos
Original y dos copias de los siguientes documentos:
Acta de nacimiento
Certificado de Preparatoria
Clave CURP (copia únicamente)
8 fografías tamaño infantil o pasaporte