LICENCIATURA
EN INGENIERÍA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Objetivo

Formar profesionales expertos en extraer conocimiento implícito y complejo, potencialmente útil a partir de grandes conjuntos de datos, utilizando métodos de inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, estadística, sistemas de bases de datos y modelos matemáticos sobre comportamientos probables, con una actitud, propositiva, analítica y de producción a futuro, socialmente responsables con gran calidad humana y capacidad de liderazgo para apoyar la toma de decisiones de alta dirección.

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Clases presenciales en cualquiera de nuestros campus (Tuxtla Gutiérrez, Mérida y Cancún) y conexiones en vivo.
Horarios establecidos para clases presenciales y conexiones en vivo.
Seguimiento retroalimentación y acompañamiento académico presencial e interactivo a través de plataformas educativas.
Recursos Educativos Digitales
Desarrollo profesional social y emocional.

Clases con conexiones en vivo a través de plataformas interactivas.
Estudia desde cualquier parte de la república mexicana con acceso a internet, sin asistencia presencial.
Horarios establecidos para conexiones en vivo.
Seguimiento retroalimentación y acompañamiento académico presencial e interactivo a través de plataformas educativas.
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Flexibilidad de horarios, sin conexión en tiempo real.
Tutorías y asesorías especializadas a través de seguimiento, retroalimentaciones y acompañamiento académico asincrónico en plataforma Academy UNISUR con acceso 24/7.
Aprendizaje autodidacta y autónomo.
Recursos Educativos Digitales.
Desarrollo profesional social y emocional.

Perfil de egreso

CONOCIMIENTOS:

Funcionalidades de herramientas para la transformación a valores de tipos discretos y jerarquía de datos.
Conocer los estándares para la creación de especificaciones de sistemas.
Modelos matemáticos y estadísticos para la transformación de datos.
Conocer los atributos de calidad de los datos y la información.
Clasificación de sistemas manejadores de bases de datos con base en sus
El proceso de programación de algoritmos computacionales.
Metodologías y técnicas para la transformación a valores discretos.
Fundamentos de diseño de bases de datos computacionales (Relacionales, No SQL, BigData).
Modelos matemáticos y estadísticos aplicables al aprendizaje de máquinas.
Técnicas de levantamiento de ingeniería de requisitos.
Normas y estándares para la conformación del documento de especificación del sistema.
Lenguajes de programación aplicables a la Inteligencia Artificial (Prolog, Python, C++, Java, C#).
Soluciones de software y hardware para la adquisición y procesado de imágenes.
Librerías y APIs para la programación de soluciones para la planeación y toma de decisiones.
Analizar y procesar datos estructurados y no estructurados empleando métodos matemáticos, estadísticos, de inteligencia artificial y técnicas acordes a la ciencia de datos.
Dominar, los diversos espacios de aprendizaje que le permitan crear e innovar sus conocimientos por medio de la interacción con la información en formato digital y a través de las redes de comunicación.

HABILIDADES:

Implementar técnicas de levantamientos de requisitos.
Implementar el modelo de datos a través de la herramienta de modelado.
Implementar modelos para la transformación a valores de tipos discretos y jerarquía de datos.
Implementar ajustes a los modelos de visión artificial, diseñar el modelo y/o técnica de procesado de imagen.
Implementar el proceso de limpieza de los datos en las herramientas pertinentes.
Instalar y configurar sistemas manejadores de bases de datos.
Ejecutar proceso de limpieza de datos aplicando algoritmos y técnicas.
Crear e Implementar un esquema de bases de datos de acuerdo con el modelo de datos.
Seleccionar un modelo y/o técnica para la visión artificial.
Aplicar pruebas de calidad del software en la solución de visión artificial.
Aplicar el modelo y técnica para la planeación y toma de decisiones (teoría de decisión, programación lineal, planeación probabilística, programación dinámica).
Seleccionar un modelo para la toma de decisiones.
Determinar el modelo para la planeación, razonamiento y toma de decisiones a utilizar.
Estructuración en la conformación de información.
Representar algoritmos computacionales.
Desarrollar un modelo para la planeación y toma de decisiones.
Construir modelos matemáticos deterministas o estocásticos, soportados por herramientas computacionales de vanguardia.
Diseñar modelos lineales y no-lineales de optimización a problemas complejos mediante herramientas computacionales.
Diseñar modelos matemáticos complejos que contribuyen a la seguridad de datos y de sistemas informáticos.
Diseñar y crear bases de datos computacionales, que le permitan limpiar y transformar los datos, para la toma
Diseño, selección de modelos de visión artificial.
Utiliza métodos de inteligencia artificial y cómputo cognitivo en la solución de problemas de optimización.
Comunicar información científica y tecnológica en el ámbito de las aplicaciones de las matemáticas a una diversidad de públicos.

ACTITUDES:

Responsable y confiable en el manejo de la información.
Metodológico en el uso de principios establecidos (ordenado lógico secuencial de las cosas).
Proactivo en el uso de herramientas.
Solución de problemas y conflictos.
Empatía ante las necesidades del cliente.
Trabajo colaborativo en equipos de trabajo.
Organizar y liderar grupos de trabajo.
Toma de decisiones.
Íntegro durante el desarrollo de proyectos.
Organizado con su trabajo.
Reflexivo en su práctica profesional.
Confianza en sí mismo.
Interés por la investigación y mejora de procesos.
Autogestión en el aprendizaje continúo.
Ética en el manejo de la información del cliente (confidencialidad de la información y uso de la información).
Responsabilidad con la adecuada detección de las necesidades.
Entrega en tiempo y forma de los productos de la tarea de acuerdo a la necesidad (cumplimiento).
Honestidad en la propuesta de solución entregada.
Respetuoso de la normatividad nacional e internacionales.
Proactivo y honesto en su desempeño profesional.
Tolerante y respetuoso de la diversidad de ideas.
Creativo en el uso de la tecnología.
Manejo adecuado del estrés.