Ingeniería en Ciencia de Datos - En línea

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UNITEC - Universidad Tecnológica de México On Line

Análisis de educaedu

Florencia Costa

Ingeniería en Ciencia de Datos

• Modalidad de impartición
  La modalidad de la Ingeniería en Ciencia de Datos de UNITEC es Online.
• Número de horas
  La Ingeniería se desarrolla en 4 años.
• Titulación oficial
  UNITEC entrega título oficial a los egresados del programa.
• Valoración del programa
  A través de la Ingeniería en Ciencia de Datos de UNITEC, los alumnos aprenden sobre lenguajes de programación como Python, R, SQL y Java; el uso de bibliotecas y frameworks específicos para la ciencia de datos como pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, y PyTorch; los fundamentos de probabilidad y estadística; la evaluación y validación de modelos, y el diseño y construcción de sistemas de datos escalables, entre otros temas.
• Dirigido a
  La Ingeniería en Ciencia de Datos está orientada a aquellos con habilidades técnicas sólidas en programación, bases de datos, análisis estadístico y aprendizaje automático, así como una curiosidad innata por descubrir patrones y tendencias en los datos.
• Empleabilidad
  Los egresados de la Ingeniería podrán asumir roles como: Ingeniero de Datos, Analista de Datos, Científico de Datos, Consultor de Ciencia de Datos, Especialista en Visualización de Datos, Ingeniero de Machine Learning, Analista de Negocios (Business Analyst), Especialista en Big Data, Investigador en Ciencia de Datos y Chief Data Officer (CDO).

Comentarios sobre Ingeniería en Ciencia de Datos - Online

• Contenido
  Ingeniería en Ciencia de Datos.
  
  
  Conviértete en un profesional en diseño de modelos y aplicaciones para el análisis de grandes volúmenes de datos. Conoce el porcentaje que puedes alcanzar ahora.
  
  
  
  Características de la Ingeniería:
  
  Nombre del programa: Ingeniería en Ciencia de Datos
  Modalidad: En línea
  Campus:  En Línea
  Duración: 4 o 3 años
  
  
  
  Plan de estudios:
  
  Al estudiar Ingeniería en Ciencia de Datos con nosotros desarrollas habilidades para resolver problemas complejos y obtienes ventajas en áreas como negocios, investigación y tecnología.
  
  
  3 años de estudio:
  
  
  1er Cuatrimestre
  
      Fundamentos de ciencia de datos
      Geometría analítica vectorial en 2D
      Álgebra para ciencias
      Cálculo diferencial para ciencias
      Comunicación oral y escrita
      Inglés I
  
  2º Cuatrimestre
  
      Matemáticas discretas
      Geometría analítica vectorial en 3D
      Espacios y transformaciones lineales
      Cálculo integral para ciencias
      Ciencia y técnica con humanismo
      Inglés II
  
  3er Cuatrimestre
  
      Fundamentos de programación
      Pensamiento para el diseño e innovación
      Modelos probabilísticos
      Cálculo en varias variables
      Responsabilidad social y sustentabilidad
      Inglés III
  
  4º Cuatrimestre
  
      Estructura de datos
      Comunicación y visualización de datos
      Modelos estadísticos
      Ecuaciones diferenciales
      Estrategia y modelos de negocio
      Inglés IV
  
  5º Cuatrimestre
  
      Programación avanzada
      Modelos de bases de datos
      Modelos estadísticos avanzados
      Métodos numéricos
      Investigación de operaciones y optimización
      Inglés V
  
  6º Cuatrimestre
  
      Programación para ciencia de datos
      Gestión de bases de datos
      Procesos estocásticos
      Modelado computacional
      Modelado y analítica de datos
      Inglés VI
  
  7º Cuatrimestre
  
      Programación para ciencia de datos avanzada
      Bases de datos no relacionales
      Inteligencia artificial
      Sistemas no lineales
      Modelado y analítica de datos avanzada
      Ingeniería de aplicaciones para ciencia de datos
  
  8º Cuatrimestre
  
      Ciencia de datos en el sector público
      Manejo de grandes volúmenes de datos
      Aprendizaje automático
      Sistemas complejos
      Internet de las cosas
      Cómputo en la nube
  
  9º Cuatrimestre
  
      Ciencia de datos en el sector privado
      Procesamiento de lenguaje natural
      Redes neuronales
      Aprendizaje profundo
      Gestión de proyectos de tecnología
      Seguridad de tecnología de información
  
  Estudios con Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios según Acuerdo Secretarial 142 de fecha 24 de octubre de 1988. Inscrita en el Grupo 3 del Programa de Mejora Institucional del Acuerdo 17/11/17.
  
  
  Estudia una Ingeniería en Ciencia de Datos:
  
  Al estudiar esta Ingeniería en UNITEC adquieres conocimientos en análisis de datos, minería de datos, visualización y toma de decisiones basada en datos.
  
  
  
  El perfil de ingreso para la licenciatura en ciencia de datos incluye el interés por analizar información e innovar tecnología
  
  
  Perfil de ingreso:
  
  Esta carrera es para ti si...
  
      Quieres hacer análisis de la información.
  
      Te interesa aplicar tus conocimientos en la innovación y creación de tecnologías.
  
      Quisieras sintetizar información para producir conclusiones y formular nuevas preguntas
  
  
  Qué aprenderás:
  
  Adquirirás los siguientes conocimientos:
  
      Los modelos y aplicaciones para el análisis de grandes volúmenes de datos.
  
      A generar soluciones  en diferentes formatos orientadas al estudio de patrones.
  
      Implementar estrategias en cualquier tipo de organización.
  
  
   
  Perfil de egreso:
  
  Al concluir tu licenciatura:
  
      Serás capaz de aplicar las teorías de matemáticas básicas, intermedias y avanzadas para la solución de problemas.
  
      Podrás realizar análisis matemáticos y estadísticos de grandes volúmenes de datos.
  
      Tendrás las habilidades necesarias para proponer soluciones de administración, almacenamiento y procesamiento de información en la nube.
  
  
   
  Empleabilidad:
  
  Podrás trabajar en:
  
      Sector privado en el análisis de grandes volúmenes de datos de producción o comerciales.
  
      Sectores público y privado desarrollando algoritmos de aprendizaje automático para la mejora de toma de decisiones.
  
      Sector industrial diseñando experimentos y pruebas de hipótesis de procesos.
  
      Sector salud en la extracción y análisis de datos de salud de diversos tipos de pacientes.
  

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