La maestría en Ciencias en Ciencia de Datos abarca el desarrollo de competencias para abordar los problemas relacionados con el manejo de grandes volúmenes de datos, plantear alternativas de solución y probar algoritmos, herramientas y modelos para lograr soluciones oportunas, eficientes e innovadoras. Se fundamenta en los conocimientos de ciencias de la computación, estadística y matemáticas aplicadas para abordar problemas de dominios muy diversos en los que los datos se están produciendo a gran escala.
Las asignaturas que conforman el plan de estudios se diseñaron con base en las competencias descritas en el perfil de egreso y considerando las líneas de aplicación y generación del conocimiento (LGAC) que se cultivan en INFOTEC, así como el ciclo de vida de los proyectos de análisis de datos, además de incorporar seminarios de investigación para apoyar el desarrollo de la tesis de grado dentro de las LGAC.
De forma transversal en los proyectos de las asignaturas temáticas y en los seminarios de investigación se abordarán los aspectos éticos de la disciplina y profesión.
Perfil de Ingreso
La Maestría en Ciencia de Datos e Información está dirigida a:
- Profesionales 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 campos como el sector financiero, Biología, Bioinformática, Salud, Demografía, Ciudades inteligentes, Documentación y bibliotecas digitales, Inteligencia pública y tecnológica, Geografía, Mercadotecnia y toma de decisiones en Políticas públicas.
- Egresados de licenciaturas que tienen una base matemática y necesidades de aplicación de Ciencia de datos como son: Física, Matemáticas, Ciencias de la Tierra, Actuaría, Ciencias de la computación, Ingenierías, Biología y Ciencias de la salud, Economía y Finanzas.
Conocimientos previos deseables
- Programación
- Matemáticas discretas
- Algebra lineal
- Estadística
- Cálculo
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
- Comprensión del idioma inglés
Actitudes
- Interés por el desarrollo de proyectos de aplicación
- 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/li>
- Tolerancia a la divergencia
Perfil de Egreso
Al finalizar el posgrado el alumno tendrá capacidad para:
- 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.
- Aplicar la metodología de desarrollo de proyectos relacionados con grandes volúmenes de datos.
- 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.
- 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.
- Modelar la información y los datos con base en estrategias de preprocesamiento y representación de datos.
- Aplicar criterios para el acceso a la información y protección de datos personales con base en principios éticos y la normatividad vigente.
- 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.
- Participar en el desarrollo de proyectos para el análisis y manejo de datos masivo en el contexto de las organizaciones.
- Comunicar de manera efectiva y en los términos del dominio específico del campo de aplicación los resultados del análisis de los datos masivos mediante el uso de herramientas de visualización.
- Diseñar modelos de valor para las organizaciones basados en la explotación de datos masivos.
- Colaborar en grupos multidisciplinarios para la integración de soluciones para el manejo de grandes volúmenes de datos.
