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Test vocacional UNISUR

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.

Elige tu modalidad

  • Clases presenciales en cualquiera de nuestros campus (Tuxtla Gutiérrez, Mérida, Playa del Carmen 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.
  • Recursos Educativos Digitales
  • Desarrollo profesional social y emocional.
  • 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.

Planes de estudio

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.

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