Ingeniería en Ciencia de Datos (Monterrey, Nuevo León)

Universidad del Valle de México Institución privada

Ubicación:Monterrey - Nuevo León

Duración:9 Semestres

Tipo:Licenciaturas

Modalidad:Presencial

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Características

La ciencia de datos, actualmente considerada como un importante campo interdisciplinario, consiste en hacer uso de tecnologías y métodos estadísticos para la extracción, el procesamiento y el análisis de los datos generados por una empresa o negocio para la toma de decisiones informada.

¡No lo pienses más! El mundo de la ciencia de datos te espera.

Perfil de ingreso:

  • Bases generales sobre las ciencias básicas y exactas.
  • Nociones sobre el contexto tecnológico a nivel internacional.
  • Familiaridad con conceptos estadísticos, distribuciones y pruebas de hipótesis.
  • Uso básico de tecnologías de información y comunicación.
  • Interés en adentrarse al campo de la ciencia de los datos.

Perfil de Egreso:

  • Traducir resultados técnicos en comprensibles para audiencias no técnicas.
  • Desarrollar aplicaciones y sistemas de análisis de datos escalables y mantenibles.
  • Familiaridad con la ingeniería como ciencia, tecnologías y herramientas de procesamiento de datos a gran escala.
  • Comunicar resultados de manera efectiva a través de visualizaciones de datos claras y atractivas.
  • Trabajo en equipo y capacidad de liderazgo efectivo.

Plan de estudios

Primer Semestre


  • Estrategias de aprendizaje y habilidades digitales

  • Álgebra

  • Fundamentos de la ciencia de datos

  • Narrativa con datos

  • Enfoque sistémico

  • Inglés general l

Segundo Semestre


  • Empatía para resolver

  • Cálculo

  • Lógica y programación estructurada

  • Programación orientada a objetos

  • Estadísitca descriptiva Est

Tercer Semestre


  • Solucionar para cambiar

  • Matemáticas discretas

  • Arquitectura empresarial

  • Estructura y organización de datos

  • Estadística inferencial

  • Inglés general lll

Cuarto Semestre


  • Transformar para impactar

  • Ecuaciones diferenciales y series

  • Métodos numéricos

  • Programación concurrente

  • Significado de datos y análisis

  • Inglés general lV

Quinto Semestre


  • Diseñar para compartir

  • Bases de datos relacionales

  • Administración de bases de datos

  • Métodos de clasificación

  • Estadísticas para negocios

  • Inglés general V

Sexto Semestre


  • Integrar para masificar

  • Bases metodológicas de la investigación

  • Soluciones avanzadas para ciencia de datos

  • Bases de datos avanzadas

  • Fundamentos de la nube

  • Visualización gráfica de datos

Séptimo Semestre


  • Resolver para escala

  • Aplicaciones de ciencia de datos

  • Programación avanzada para ciencia de datos

  • Arquitectura de almacenamiento en la nube

  • Autoaprendizaje de sistemas e inteligencia artificial

  • Análisis de ecosistemas digitales

Octavo Semestre


  • Cultura internacional del trabajo

  • Taller de fortalecimiento al egreso I

  • Computación matemática para ciencia de datos

  • Grandes volumenes de datos

  • Herramientas y técnicas avanzadas para ciencia de datos

  • Planeación estratégica

Noveno Semestre


  • Taller de fortalecimiento al egreso ll

  • Prácticas profesionales
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