Licenciatura en Ciencias de Datos

Referentes

Internos

  • Modelo Educativo Institucional
  • Misión y Visión Institucional
  • Agenda Estratégica de Transformación
  • Oferta educativa vigente

Externos

  • Situación actual de la ciencia de datos a nivel nacional e internacional.
  • Plan nacional de desarrollo
  • Observatorio laboral
  • Oferta educativa de otras instituciones nacionales e internacionales

La licenciatura en ciencia de datos es una carrera multidisciplinaria, que conjuga competencias de las siguientes áreas disciplinares:

  • Matemáticas y estadística
  • Ciencias de la computación
  • Ciencias sociales
  • Análisis de negocios

El egresado de la Licenciatura de Ciencia de Datos será capaz de:

  • Extraer conocimiento a partir de grandes conjuntos de datos
  • implícito y complejo
  • potencialmente útil
  • Utilizar los métodos de 
  • la inteligencia artificial
  • aprendizaje de máquina
  • estadística
  • sistemas de bases de datos
  • Descubriendo patrones
  • desviaciones
  • anomalías
  • situaciones interesantes
  • tendencias
  • Para la toma de decisiones de alta dirección con base en
  • datos
  • sobre comportamientos
  • modelos matemáticos

Campo laboral

El profesional en Ciencia de Datos podrá desempeñarse en los sectores público y privado; en consultorías, en empresas del sector financiero, comercial, de servicios o bien en aquellas dedicadas a la innovación, en entidades federales, estatales; en campos ocupacionales como:

Áreas del mapa curricular

Ciencias Básicas

Cálculo

Cálculo Multivariable

Métodos núméricos

Matemáticas Avanzadas para Ciencia de Datos

Álgebra Lineal

Probabilidad

Estadística

Procesos Estocásticos

Análisis de Series de Tiempo

Ciencias de la computación

Fundamentos de programación

Algoritmos y estructuras de datos

Análisis y diseño de algoritmos

Programación para ciencia de datos

Cómputo de alto desempeño

Sistemas de información

Minería / Analítica de Datos

1. Introducción a la Ciencia de Datos
2. Minería de datos
3. Analítica y visualización de datos
4. Analítica avanzada de datos
5. Modelado predictivo
6. Big Data

Inteligencia Artificial

Procesamiento de Lenguaje Natural

Aprendizaje de Máquina e Inteligencia Artificial

Economía y Finanzas

Habilidades Suaves

Profesionalización

Unidades de Aprendizaje Optativas

  • Estadística avanzada
  • Temas selectos de inteligencia artificial
  • Temas selectos de aprendizaje profundo
  • Temas selectos de procesamiento de lenguaje natural
  • Bioinformática
  • Genómica informática
  • Ciberseguridad
  • Protección de datos
  • Innovación y emprendimiento tecnológico
  • Propiedad intelectual
  • Modelos de simulación
  • Aplicaciones de simulación