Ante los recientes avances tecnológicos que han aumentado la calidad de vida de las personas, se requieren profesionales capacitados para aplicar dichas innovaciones. En este sentido, la Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial está diseñada para formar profesionistas que impulsen el desarrollo científico de cualquier organización.
Este programa académico está orientado para todo aquel que desea aprender a diseñar e implementar soluciones basadas en datos y modelos de inteligencia artificial. A través de un pensamiento crítico, ética profesional y una visión innovadora, impulsarán la transformación tecnológica para mejorar los resultados de cualquier empresa o proyecto.
Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Perfil de ingreso
Busca estudiantes con una sólida base en ciencias exactas, un pensamiento lógico y analítico, además de pasión por la tecnología.
- Sólidos conocimientos en álgebra, cálculo diferencial e integral, estadística y probabilidad
- Bases en lógica de programación, algoritmos o lenguajes de programación
- Capacidad para estructurar problemas complejos, analizar datos y encontrar patrones
- Interés por aprendizaje constante y la actualización tecnológica
- Enfoque proactivo para resolver problemas mediante el uso de la tecnología
- Capacidad para desarrollar soluciones originales
- Habilidad para transmitir hallazgos complejos de manera clara
- Gusto por las matemáticas
- Interés por la inteligencia artificial
Perfil de egreso
Sus egresados son capaces de diseñar, desarrollar e implementar modelos inteligentes y algoritmos avanzados.
- Dominio del aprendizaje automático, minería de datos, inteligencia artificial, analítica avanzada y visualización de datos
- Habilidad para recopilar, limpiar, procesar, almacenar y analizar grandes conjuntos de datos (estructurados y no estructurados) en la nube o de manera local
- Capacidad para crear algoritmos, redes neuronales y modelos predictivos que imitan la inteligencia humana para la resolución de problemas complejos
- Análisis de patrones para optimizar la competitividad empresarial, crear sistemas de recomendación y apoyar la toma de decisiones estratégicas
- Liderar proyectos multidisciplinarios de datos, garantizando la ética, la privacidad y la responsabilidad social en las soluciones tecnológicas
Campo laboral
- Científico de datos
- Ingeniero de IA (Machine learning)
- Ingeniero de datos
- Analista de inteligencia de negocios
- Arquitecto de datos
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