Ingeniería Ejecutiva en Ciencia de Datos (Iztapalapa, Ciudad de México - DF) (Ejecutiva)

Universidad Tecnológica de México Institución privada

Ubicación:Iztapalapa - Ciudad de México - DF

Duración:4 Años

Tipo:Licenciaturas Ejecutivas

Modalidad:Ejecutiva

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Características

Perfil de ingreso

Esta carrera es para ti si...

  • Quieres hacer análisis de la información.
  • Te interesa aplicar tus conocimientos en la innovación y creación de tecnologías.
  • Quisieras sintetizar información para producir conclusiones y formular nuevas preguntas.

Qué aprenderás

Adquirirás los siguientes conocimientos:

  • Los modelos y aplicaciones para el análisis de grandes volúmenes de datos.
  • A generar soluciones en diferentes formatos orientadas al estudio de patrones.
  • Implementar estrategias en cualquier tipo de organización.

Perfil de egreso

Al concluir tu licenciatura:

  • Serás capaz de aplicar las teorías de matemáticas básicas, intermedias y avanzadas para la solución de problemas.
  • Podrás realizar análisis matemáticos y estadísticos de grandes volúmenes de datos.
  • Tendrás las habilidades necesarias para proponer soluciones de administración, almacenamiento y procesamiento de información en la nube.

Plan de estudios

Primer Cuatrimestre


  • Fundamentos de ciencia de datos

  • Geometría analítica vectorial en 2D

  • Álgebra para ciencias

  • Comunicación oral y escrita

  • Inglés I

Segundo Cuatrimestre


  • Matemáticas discretas

  • Cálculo diferencial para ciencias

  • Espacios y transformaciones lineales

  • Geometría analítica vectorial en 3D

  • Inglés II

Tercer cuatrimestre


  • Fundamentos de programación

  • Cálculo integral para ciencias

  • Pensamiento para el diseño e innovación

  • Ciencia y técnica con humanismo

  • Inglés III

Cuarto cuatrimestre


  • Estructura de datos

  • Cálculo en varias variables

  • Modelos probabilísticos

  • Responsabilidad social y sustentabilidad

  • Inglés IV

Quinto cuatrimestre


  • Programación avanzada

  • Ecuaciones diferenciales

  • Modelos estadísticos

  • Comunicación y visualización de datos

  • Inglés V

Sexto cuatrimestre


  • Modelos de bases de datos

  • Métodos numéricos

  • Modelos estadísticos avanzados

  • Modelado computacional

  • Inglés VI

Séptimo cuatrimestre


  • Gestión de bases de datos

  • Procesos estocásticos

  • Modelado y analítica de datos

  • Sistemas no lineales

  • Estrategia y modelos de negocio

Octavo cuatrimestre


  • Programación para ciencia de datos

  • Ingeniería de requerimientos

  • Modelado y analítica de datos avanzada

  • Sistemas complejos

  • Investigación de operaciones y optimización

Noveno cuatrimestre


  • Programación para ciencia de datos avanzada

  • Inteligencia artificial

  • Bases de datos no relacionales

  • Cómputo en la nube

Décimo cuatrimestre


  • Internet de las cosas

  • Aprendizaje automático

  • Manejo de grandes volúmenes de datos

  • Ingeniería de aplicaciones para ciencia de datos

Onceavo Cuatrimestre


  • Ciencia de datos en el sector público

  • Procesamiento de lenguaje natural

  • Redes neuronales

  • Gestión de proyectos de tecnología

Doceavo Cuatrimestre


  • Seguridad de tecnología de información

  • Ciencia de datos en el sector privado

  • Aprendizaje profundo

  • Cómputo paralelo

Mapa
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