Plan de Estudio - Licenciatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial - Ciclo de Complementación Curricular 

Primer Semestre

• Fundamentos de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
• Álgebra y Estadística Aplicada
• Programación y procesamiento de datos en Python
• Ética, Legislación y Privacidad en Datos

Segundo Semestre

• Machine Learning I
• Minería de Datos
• Seguridad y Protección de la Información
• Formulación y Gestión de Proyectos Tecnológicos
• Práctica Profesionalizante I

Tercer Semestre

• Machine Learning II
• Procesamiento avanzado
• Big Data y Computación en la Nube
• Validación de Modelos
• Práctica Profesionalizante II
• Metodología de la investigación
• Trabajo Final Integrador

Título: Licenciado/a en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial

Título

• Licenciado/a en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial  

Campo Profesional

El Licenciado/a en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial está capacitado para:

• Proyectar el uso, configuración y parametrización de herramientas informáticas especializadas en estadística avanzada.
• Especificar estratégicamente los datos obtenidos mediante estructuración, filtrado y enriquecimiento, optimizando su calidad para el procesamiento posterior.
• Desarrollar y ajustar algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la precisión y eficiencia en el análisis de datos y toma de decisiones basados en éstos.
• Diseñar soluciones basadas en IA que potencien el crecimiento, la competitividad y la capacidad de adaptación del negocio en un entorno dinámico.
• Analizar, evaluar y solucionar problemas complejos de manera creativa y eficaz.
• Colaborar de manera efectiva y respetuosa en equipos interdisciplinarios, fomentando la cocreación para la generación de soluciones innovadoras.

Perfil del Egresado UMaza

El/La Licenciado/a en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial será un/a profesional capaz de:

• Diseñar, desarrollar e integrar soluciones innovadoras basadas en datos, optimizando procesos y facilitando la toma de decisiones estratégicas mediante el uso de tecnologías avanzadas y modelos analíticos eficientes. .
• Liderar proyectos tecnológicos que involucren análisis de datos, aprendizaje automático y desarrollo de sistemas inteligentes.
• Aplicar conocimientos de ética y legislación en el manejo de datos y en el diseño de tecnologías responsables.
• Desempeñarse tanto en la creación de startups como en la transformación digital de empresas existentes, generando impacto en la toma de decisiones estratégicas y la evolución del mercado, gracias al enfoque emprendedor y el dominio de técnicas de análisis predictivo, inteligencia artificial y big data.