Acerca de Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
La Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial tiene como objetivo dotarte de un conjunto de habilidades enmarcadas dentro de los distintos campos del área de la Inteligencia Artificial, principalmente el aprendizaje automático o machine learning y la optimización computacional, convirtiéndote en un profesional a la vanguardia del cambio tecnológico y con de perfil altamente demandado por empresas y organizaciones.
Perfil de Ingreso
Si eres titulado de una licenciatura en Ingeniería en Sistemas, Tecnologías de la Información, Ciencia de Datos o te interesa profundizar en los siguientes objetivos:
- Adquirir conocimientos en IA y crear soluciones para la toma de decisiones de negocio.
- Construir sistemas basados en tecnologías emergentes soportados en IA.
- Profundizar en el análisis de datos, movilidad autónoma o software inteligente.
- Adaptarse a entornos nuevos usando tus competencias profesionales.
- Diseñar modelos y algoritmos con el uso de herramientas avanzadas.
- Adquirir habilidades de aprendizaje que te permitan continuar tu formación autónoma.
- Implementar plataformas empresariales que automaticen tareas complejas.
- Ampliar tus competencias para dar soluciones de forma creativa e innovadora.
- Desarrollar la capacidad de observación, análisis y síntesis trabajando en equipo.
- Mejorar tu capacidad de trabajar en equipo y en entornos multidisciplinarios.
Perfil Profesional
Al terminar esta Maestría, serás capaz de crear soluciones complejas a retos de ingeniería, manufactura, movilidad y otras industrias avanzadas, desarrollando aptitudes y destrezas en una de las disciplinas con mayor proyección en los siguientes años. Formarás parte de los profesionales comprometidos con el mejoramiento continuo de los procesos de empresas altamente competitivas.
Modalidad de Estudio
100% en línea
Duración de la Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
3 semestres
Plan de Estudios
1 semestre
- programación para análisis de datos
- fuentes y técnicas de extracción de datos
- introducción a la inteligencia artificial
- metodología de la investigación
2 semestre
- introducción a las redes neuronales artificiales
- procesamiento digital de imágenes
- procesamiento de lenguaje natural
- presentación y extracción de conocimiento
3 semestre
- sistema de soporte a la decisión
- visualización de datos
- aplicaciones de la ciencia de datos - proyecto terminal
- seminario de tesis
