Ingeniería 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
Características
Plan de estudios
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.
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 de Ubicación del plantel
Mapa
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