RVOE 20233646

Objetivo:

Formar Licenciados en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial con conocimientos, habilidades y destrezas sobre la Ingeniería de datos y la inteligencia artificial capaces de preparar infraestructuras de grandes masas de datos para su posterior análisis, de diseñar y construir sistemas inteligentes capaces de integrar datos de diversos recursos y administrar grandes volúmenes datos con el objetivo de optimizar el rendimiento del ecosistema de datos de una empresa, organismo o entidad. Además, de convertir datos sin procesar en conocimiento, aplicando técnicas de estadística, aprendizaje inteligente, y reconocimiento de patrones, que permitan resolver problemas críticos. Con habilidades para la creación de proyectos de innovación y emprendimiento en un contexto digital.

Primer cuatrimestre:

• Programación I
• Cálculo I
  
• Álgebra lineal
• Introducción a la ingeniería en ciencia de datos e inteligencia artificial
• Inteligencia emocional

Segundo cuatrimestre:

• Programación II
• Cálculo II
• Sistemas lineales
• Probabilidades y análisis de datos
• Evolución digital

Tercer cuatrimestre:

• Estructura de datos
• Cálculo III
• Métodos numéricos
• Hoja de cálculo avanzado
• Innovación I: formulación y validación de idea de negocio

Cuatro cuatrimestre:

• Teoría de autómatas y compilados
• Base de datos
• Ciberseguridad
• Modelación estadística
• Liderazgo y trabajo en equipo 

Quinto cuatrimestre:

• Programación III
• Programación web
• Inteligencia artificial 
• Aprendizaje estadístico
• Innovación II: desarrollo de prototipo de idea de negocio

Sexto cuatrimestre:

• Percepción computacional
• Redes y servicios de comunicaciones
• Sistemas de adquisición de datos
• Tratamiento estadístico de señales
• Meditación

Séptimo cuatrimestre:

• Aprendizaje automático I
• Redes de sensores
• Programación para blog data
• Analítica web 
• Innovación III: levantamiento de capital

Octavo cuatrimestre:

• Modelación predictiva
• Computación en la nube
• Sistemas de comunicación para ingeniería de datos
• Optimización analítica
• Finanzas personales

Noveno cuatrimestre:

• Aprendizaje automático II
  
• Ética en inteligencia artificial
• Inteligencia para ciencia de datos
• Computación masiva
• Innovación IV: constitución legal y lanzamiento comercial del negocio