Nuestros posgrados tienen una orientación mixta (profesionalizante y de investigación), estructura que garantiza así la mejora en el desempeño de los profesionales en la gestión de la información.
Profesionalizante: enfocada en el desarrollo de habilidades para la mejora de funciones que realiza en la práctica profesional el estudiante de posgrado.
Investigación: enfocada en la formación para la generación de nuevo conocimiento o propuestas de innovación en su campo.
Objetivos
Formar profesionales con los conocimientos, habilidades y actitudes necesarias para crear soluciones tecnológicas integrales mediante el desarrollo, integración e implementación de proyectos de ciencia de datos, que les permitan incidir en la toma de decisiones estratégica basada en la explotación de la Big Data.
Diseñar y gestionar proyectos de ciencia de datos, para incidir en la generación de aplicaciones inteligentes que ayuden en la toma de decisiones estratégica en las organizaciones para la resolución de problemas situados en el ámbito de la ciencia de datos, a partir de modelos matemáticos y estadísticos que sean útiles en la toma de decisiones estratégica, considerando aspectos de gobierno y protección de datos.
Diseñar aplicaciones inteligentes de software, por medio de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo que aporten valor en la toma de decisiones.
Diseñar soluciones tecnológicas que combinen técnicas de inteligencia artificial en la explotación de la Big Data, para generar aplicaciones que brinden información estadística y visual.
Egresados de las licenciaturas en el área de las ciencias computacionales, económico administrativas, ciencias físico matemáticas e ingenierías vinculadas con el diseño de modelos de negocios y contar con los siguientes:
CONOCIMIENTOS SOBRE:
Cálculo diferencial e integral, geometría analítica y álgebra.
Estadística descriptiva aplicada a casos prácticos.
Conceptos básicos de algoritmos y programación.
Gestión y toma de decisiones estratégica.
HABILIDADES PARA:
El diseño e implementación de proyectos relacionados con su disciplina profesional antecedente.
Toma de decisiones asertiva en situaciones críticas.
Análisis y reflexión para resolución de problemas.
La búsqueda, procesamiento y análisis de información procedente de fuentes diversas.
ACTITUDES HACIA:
Promoción de la mejora, el cambio y la innovación como motores de las organizaciones.
Responsabilidad para su desarrollo personal y profesional a lo largo de la vida.
Interacción profesional con diferentes actores de la comunidad para favorecer los procesos estratégicos de las organizaciones.
Trabajo colaborativo para obtener información, tomar decisiones y actuar de manera asertiva ante el entorno cambiante en la era de la nueva economía.
Al término de la Maestría, los estudiantes habrán alcanzado los siguientes.
CONOCIMIENTOS SOBRE:
Aspectos legales de gobierno y protección de datos, tecnologías emergentes y economía digital.
Técnicas de estadística descriptiva e inferencial, pruebas de hipótesis, modelos de regresión y análisis de componentes principales.
Desarrollo de la inteligencia de negocios para la toma de decisiones estratégica en la era de la nueva economía, así como el proceso de marketing estratégico y análisis del cliente.
Técnicas de inteligencia artificial, como lógica difusa, algoritmos genéticos y redes neuronales artificiales.
Técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo para la explotación de la Big Data.
Técnicas de visualización de datos para la generación de aplicaciones útiles en la toma de decisiones.
HABILIDADES PARA:
Reconocer la empleabilidad de las herramientas estadísticas en la creación, diseño y utilización de algoritmos inteligentes y visualización que represente el comportamiento de los fenómenos reales encontrados en la Big Data.
Comprender las bases de la gestión estratégica y de la nueva economía para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos que den ventaja competitiva a las organizaciones.
Resolver problemas de análisis de la Big Data y ciencia de datos que permitan una toma de decisiones estratégica en las organizaciones.
Reconocer la importancia del gobierno y protección de datos en la explotación y análisis de la Big Data.
Comprender las técnicas de ciencia de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo para el diseño de aplicaciones inteligentes que se implementen en las organizaciones.
Modelar soluciones tecnológicas basadas en técnicas de inteligencia artificial y ciencia de datos.
ACTITUDES DE:
Conservación de los recursos naturales y transformados, para intervenir de forma positiva y sustentable desde el campo de la ciencia de datos, a partir de acciones que disminuyan el impacto de la sociedad sobre el entorno.
Responsabilidad y ética en el uso de los datos utilizados, considerando aspectos de privacidad.
Versatilidad tecnológica para el diseño e implementación de sistemas inteligentes y otros campos referentes a la inteligencia artificial y ciencia de datos.
Responsabilidad social en la gestión de proyectos de ciencia de datos que satisfagan las necesidades de las organizaciones.
El plan de estudios tiene una organización tipo modular integrada por 4 líneas de formación que se cursan de manera flexible materia por materia en tres ciclos semestrales con una carga máxima de 4 asignaturas por ciclo.
Requisitos admisión
Acta de nacimiento y CURP; para estudiantes extranjeros el documento comprobatorio expedido por su país sobre nacionalidad y fecha de nacimiento.
Título y certificado de licenciatura (estudios fuera del México, deberán estar expedidos por instituciones adscritas a los acuerdos o tratados bilaterales de colaboración).
Constancia de habilidades en la lectura y comprensión de textos en un segundo idioma adicional al español.
La UNIVDEP tiene para ti diferentes alternativas para que puedas cumplir con este requisito, pregunta en aspirantes@univdep.edu.mx en la Coordinación Académica correspondiente.
Cédula de identificación expedida por alguna autoridad gubernamental del país de origen (INE en México).
Pago de colegiatura inicial.
Requisitos académicos
Licenciaturas en el área de las ciencias computacionales, económico administrativas, ciencias físico matemáticas e ingenierías vinculadas con el diseño de modelos de negocios.
Habilidades digitales y facilidad de aprendizaje con la mediación de la tecnología (de ser necesario, se propondrán al candidato cursos propedéuticos para su ingreso).
Presentar carta de motivos en la que incluya: las áreas o temas de interés para la aplicación o el desarrollo de proyectos.
Hoja de vida o Curriculum vitae (en una hoja) que justifique su experiencia en algún campo profesional mediante el cual se vincule la maestría.
Sustentar una entrevista con la Coordinación Académica del Posgrado.
Requisitos de egreso
Acreditar el cien por ciento de los cursos del plan de estudios.
Integrar un Portafolio de Caso(s) Práctico(s) o un Informe de Investigación tipo Tesis; este último con un costo adicional por las asesorías.
Sustentar réplica oral (en línea) de su Informe de Investigación o Portafolio de Caso Práctico.
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