Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos

Academia e Investigación

Conviértete en un científico de datos

La MCCD es un posgrado pionero en el estudio y profesionalización de la ciencia de datos. Hoy en día, tener la capacidad de entender la información generada por diferentes fuentes de datos (redes sociales, sistemas médicos, sensores, entre otros) es vital para la toma de decisiones y, en general, para generar valor a partir de la información recolectada. Dada la complejidad y magnitud de la información disponible hoy en día, es necesario contar con especialistas en ciencia de datos que generen información relevante para los sectores público y privado del país logrando así un impacto positivo en la sociedad.

La MCCD ofrece a los alumnos una oportunidad para iniciar una carrera de investigación en el área de ciencia de datos, la cual se imparte de manera presencial y es de tiempo completo. Los egresados de la MCCD tendrán la capacidad de aplicar el método científico en la resolución de problemas complejos relacionados en la sociedad y la industria al utilizar técnicas y metodologí­as del estado del arte. Las lineas de investigación que se cultivan en el posgrado son inteligencia computacional, analítica y visualización de cúmulos de información, modelado de sistemas; y sociedad y Tecnologías de la Información y Comunicación.

La MCCD está dirigida a personas que se encuentran en el campo profesional y buscan una actualización para resolver y mejorar su acercamiento a las problemáticas de grandes volúmenes de datos en diversos campos. Asimismo, para los egresados de licenciaturas que tienen una base matemática, necesidades de aplicación de ciencia de datos o que tengan interés en la investigación y aplicaciones de ciencia de datos en distintas áreas del conocimiento.

Personas que se encuentran en el campo profesional que buscan actualización para resolver y mejorar su acercamiento a las problemáticas de grandes volúmenes de datos en diversos campos.

Los egresados de licenciaturas que tienen una base matemática y necesidades de aplicación de Ciencia de datos, que tengan interés en la investigación y aplicaciones de ciencia de datos en distintas áreas del conocimiento.

Conocimientos

  • Programación
  • Análisis de algoritmos
  • Matemáticas discretas
  • Álgebra lineal

Habilidades

  • Uso de las Tecnologías de la Información en cuanto a localizar y generar información, compartirla con otros y emplear habilidades comunicativas apoyados en herramientas comunicacionales de Internet.
  • Búsqueda de información en acervos impresos y electrónicos y selección de material pertinente a los temas relacionados con el área de formación y la Ciencia de datos.
  • Capacidad analítica en problemas matemáticos, expresada tanto en forma escrita como oral.
  • Trabajo en equipo.
  • Gestión autónoma en proyectos y en atención al cumplimiento de metas.
  • Comunicación y expresión oral y escrita en idioma español.
  • Constancia que certifique el dominio del idioma inglés (TOEFFL: PBT 500, CBT: 173, iBT 61 o equivalente en IELTS).

Actitudes

  • Interés por la investigación.
  • Mostrar responsabilidad e integridad científica.
  • Disciplina al enfrentar retos y problemas nuevos en entornos poco conocidos.
  • Escucha ante puntos de vista de otros.
  • Disposición a integrarse en trabajos de grupo.
  • Tolerancia a la divergencia .

Objetivos

  • Crear modelos analíticos de datos e información.
  • Diseñar herramientas computacionales para manejo de grandes cúmulos de datos.
  • Desarrollar o proponer modelos matemáticos para la representación de los datos y aplicación de métodos analíticos.
  • Aplicar la metodología de investigación científica en el análisis de datos.

Las competencias se desarrollan en la maestría con dos estrategias principales:

  • Los casos que se estudian y resuelven en las asignaturas.
  • La investigación de tesis que se realiza en función de proyectos que están realizando los tutores y donde concurren varios alumnos de maestría.

Competencias con orientación a la investigación

Colaborar en la investigación en el desarrollo de modelos analíticos, herramientas computacionales y matemáticas de Ciencia de datos para el manejo de grandes volúmenes de datos de las organizaciones de los sectores productivos, públicos y privados.

OBJETIVOS ASIGNATURAS
Identificar y plantear las problemáticas de información y datos en los diversos escenarios que presentan las organizaciones en el manejo de grandes volúmenes de datos.
  • Procesamiento de Información
  • Cómputo de alto rendimiento
Aplicar la metodología de investigación científica en el análisis de datos.
  • Seminarios de investigación
  • Procesamiento de información
  • Análisis Exploratorio de Datos
  • Aprendizaje Computacional
Seleccionar, adaptar y utilizar herramientas computacionales y matemáticas pertinentes para la recolección, extracción, almacenamiento, integración y manejo de distintos tipos de datos masivos e información conducentes a la resolución del problema.
  • Cómputo de alto rendimiento
  • Procesamiento de información
  • Análisis de Algoritmos y estructuras de datos masivos
  • Matemáticas para la ciencia de datos
Identificar las características de los datos para determinar y establecer criterios y métricas para la correcta evaluación de la calidad de los datos en el contexto del problema.
  • Procesamiento de Información
  • Algoritmos y estructuras de datos masivos
Modelar la información y los datos con base en estrategias de preprocesamiento y representación de datos.
  • Matemáticas para ciencia de datos
  • Procesamiento de la Información
Aplicar criterios para el acceso a la información y protección de datos personales con base en principios éticos y la normatividad vigente.
  • Seminarios de investigación
Seleccionar, adaptar y utilizar modelos analíticos y herramientas computacionales, estadísticas y matemáticas aplicadas a grandes volúmenes de datos, estructurada y no estructurada, como máquinas de aprendizaje; heurística, redes neuronales, aprendizaje computacional, entre otras, en distintos dominios de aplicación.
  • Computo de alto rendimiento
  • Análisis de Algoritmos y estructuras de datos masivos
  • Estadística
  • Aprendizaje Computacional
  • Análisis Exploratorio de Datos
Participar en el desarrollo e innovación de modelos analíticos y herramientas para el manejo de datos masivos en el contexto de proyectos de investigación.
  • Seminario de investigación
Comunicar de manera efectiva y en los términos del dominio específico del campo de aplicación los resultados de la investigación.
  • Análisis Exploratorio de Datos
Diseñar modelos de valor para la investigación en Ciencia de datos.
  • Seminarios de investigación
Colaborar en grupos de investigación multidisciplinarios para la integración de soluciones para el manejo de grandes volúmenes de datos.
  • Seminarios de investigación

 

Maestría con orientación a la investigación

Las aptitudes se desarrollan en la maestría con dos estrategias principales:

  • Los casos que se estudian y resuelven en las asignaturas, relacionadas con las capacidades necesarias para procesar y analizar grandes cúmulos de información.
  • La investigación de tesis que se realiza en función de proyectos que están realizando los miembros del NAB.

Las competencias éticas y de comunicación, liderazgo y trabajo en equipo se desarrollarán de forma transversal en las asignaturas, proyectos y seminarios de investigación.