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.

Como estudiante de Ingeniería en Ciencia de Datos en una institución de alto rendimiento y prestigio como la UVM, tiene grandes ventajas, además de aprender sobre técnicas específicas de captura, tratamiento y examinación de datos, adquirirás la capacidad de solucionar desafíos mediante el análisis y creación de algoritmos que puedan conducir a soluciones prácticas.

Nuestro plan de estudios contempla varias asignaturas basadas en tecnología educativa de plataformas como ALEKS y Connectpara enriquecer tu aprendizaje. De hecho, podrás realizar prácticas académicas en instalaciones de vanguardia como Laboratorios Multifuncionales de Ciencias Básicas. Y para complementar tu formación podrás obtener también Certificaciones con Validez Internacional en Ciencia de Datos con Coursera sin costo adicional.

Estudiar Ciencias de Datos en la UVM te permitirá incluso vivir experiencias académicas en países como Alemania, España, Turquía, Chile, Costa Rica y Perú. Y para apoyar tus estudios podrás solicitar también alguna de las Becas Académicas o Créditos Educativos de algunos de los programas de Financiamiento con los que cuenta la UVM.

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

• Dentro del área de Ingeniería de Ciencias, aprenderás sobre habilidades digitales, lógica y programación estructurada, sistemas e inteligencia artificial así como el manejo de grandes volúmenes de datos.
• Podrás realizar prácticas académicas en los Centros de Cómputo Avanzado de la UVM con equipo y software especializado para el procesamiento de datos.
• Como Ingeniero en Ciencia de Datos podrás laborar en Centros de Investigación y Desarrollo así como en empresas de servicios digitales y consultoras en inteligencias de negocios.
• Serás un profesional de alto rendimiento con las competencias y habilidades necesarias para crear tu propia empresa enfocada a la Ciencia de Datos.

Perfil de ingreso

Conocimientos

• 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.

Habilidades

• Estudio independiente y seguimiento de instrucciones.
• Capacidad de expresión a nivel oral y escrito en temas de ciencias de datos.
• Razonamiento lógico-matemático para analizar problemas complejos.
• Uso básico de tecnologías de información y comunicación.
• Identificar problemas, plantear soluciones y tomar decisiones basadas en datos y evidencia.

Aptitudes

• Comunicar diferentes tipos de hallazgos de manera efectiva.
• Conciencia sobre implicaciones éticas de la ciencia de datos y la importancia de la privacidad.
• Interés en qué es la ciencia de datos y sus avances tecnológicos.
• Aspirar a ser profesionales que agreguen valor a la sociedad.
• Abordar problemas complejos y desconocidos de manera sistemática.

Perfil de egreso

Competencias

• Emplear procesos de diseño de ingeniería mediante el análisis y síntesis de los mismos.
• Evaluar e implementar proyectos de ciencia de datos integrales que permitan agilizar y potencializar la cadena de valor.
• Establecer el proceso y las etapas del método científico en un protocolo de investigación.
• Elegir, analizar y utilizar métodos particulares para adquirir, procesar y examinar información.
• Proponer soluciones de administración de almacenamiento y procesamiento en ciencia de los datos.

Habilidades

• 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.

Aptitudes

• Aprendizaje continuo actualizarse con las últimas tendencias en esta área disciplinar.
• Resolución de problemas complejos con la aplicación de métodos analíticos y técnicas avanzadas de análisis de datos.
• Conciencia y comprensión de problemas éticos y de privacidad asociados con la recopilación y el uso de datos.
• Manejo de herramientas de software específicas de las carreras de interés científico.
• Planificación estratégica, resolución de conflictos y toma de decisiones.

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