Loading...
En la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos el objetivo es formar profesionales altamente capacitados en inteligencia artificial y ciencia de los datos con una sólida base teórica, técnica y práctica para desarrollar soluciones innovadoras que contribuyan a la automatización de procesos y apoyen la transformación digital de los sectores productivos, mejorando su competitividad, impacto social y ambiental, integrando en su desempeño los criterios éticos pertinentes.
- Descripción
- Perfil del Aspirante
- Perfil de Egreso
- Plan de estudios
- Mapa Curricular
- Campo profesional
- Sedes
Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos
En la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos el objetivo es formar profesionales altamente capacitados en inteligencia artificial y ciencia de los datos con una sólida base teórica, técnica y práctica para desarrollar soluciones innovadoras que contribuyan a la automatización de procesos y apoyen la transformación digital de los sectores productivos, mejorando su competitividad, impacto social y ambiental, integrando en su desempeño los criterios éticos pertinentes.
- Proporcionar una formación integral en ciencia de datos e inteligencia artificial que incluya conocimientos teóricos avanzados, habilidades técnicas especializadas y experiencia práctica aplicada, preparando a los estudiantes para abordar y resolver desafíos reales en el ámbito de la automatización de procesos y la toma de decisiones.
- Desarrollar en los estudiantes la capacidad para diseñar, implementar y gestionar soluciones tecnológicas innovadoras en ciencia de datos e inteligencia artificial que mejoren la eficiencia operativa, la competitividad y el impacto social y ambiental de los sectores productivos y de servicios, fomentando la transformación digital.
- Fomentar un enfoque ético en la toma de decisiones y el diseño de soluciones tecnológicas, asegurando que los profesionales formados consideren los impactos sociales, económicos y ambientales de su trabajo, y promuevan prácticas responsables y sostenibles en el ámbito de la ciencia de datos e inteligencia artificial.
- Estimular el pensamiento crítico, la creatividad, la investigación y la innovación en los estudiantes, capacitándolos para el diseño y desarrollo de arquitecturas tecnológicas avanzadas y la integración de soluciones que aborden problemas complejos de manera efectiva y multidisciplinaria, contribuyendo así al avance de la sociedad y la industria.
El perfil del aspirante a la Licenciatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial debe mostrar:
- Interés e inclinación hacia las matemáticas y estadística.
- Capacidad de análisis lógico y conceptual.
- Interés en lenguajes de programación y en las herramientas y técnicas utilizadas en este campo
- Interés en explorar nuevas tecnologías, herramientas, técnicas y teorías.
- Capacidad para comunicarse efectivamente de forma verbal y escrita.
- Capacidad para trabajar de manera colaborativa.
- Interés y disposición para aprender nuevas tecnologías.
- Disposición y compromiso para desarrollar y perfeccionar habilidades técnicas y blandas.
Al concluir con éxito la carrera, el egresado del programa de la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos será un profesional con disposición para el aprendizaje continuo, la búsqueda de información actualizada y capacidad para adaptarse a nuevos conocimientos y tecnologías. Tendrá capacidad para analizar críticamente información de diversas fuentes, identificar sesgos y determinar su confiabilidad. De manera particular, el egresado será un profesional especializado para:
- Identificar, recolectar, limpiar y preparar conjuntos de datos para su posterior análisis y aplicación en la resolución de problemas reales.
- Diseñar e implementar soluciones tecnológicas innovadoras en ciencia de datos e inteligencia artificial que mejoren la eficiencia operativa, la competitividad y el impacto social y ambiental de los sectores productivos.
- Diseñar y desarrollar arquitecturas tecnológicas avanzadas e integrar soluciones que aborden problemas complejos de manera efectiva y multidisciplinaria, a través del uso creativo y ético de herramientas de la ciencia de datos y de la inteligencia artificial.
- Gestionar proyectos de manera efectiva desde su planificación, ejecución y evaluación, utilizando herramientas y metodologías adecuadas para asegurar el cumplimiento de objetivos.
- Liderar proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial en equipos de trabajo multidisciplinarios para la resolución de problemas complejos, proponer soluciones creativas y evaluar su eficacia.
- Identificar oportunidades de mercado, desarrollar ideas creativas y convertirlas en proyectos empresariales viables, utilizando habilidades de planificación, gestión y toma de decisiones.
- Colaborar eficazmente con individuos de diversas disciplinas, aplicando habilidades de comunicación, empatía y liderazgo para alcanzar objetivos comunes, fomentando un ambiente de trabajo inclusivo y productivo que valore la diversidad de perspectivas y fortalezca los resultados del equipo.
- Construir y comprender marcos sólidos y críticos de las implicaciones éticas, políticas y sociales de la Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
El plan de estudios contiene áreas determinadas, con un valor de créditos asignados a cada Unidad de Aprendizaje y un valor global de acuerdo con los requerimientos establecidos por área de formación para ser cubiertos por los estudiantes, y que se organiza conforme a la siguiente estructura:
| Áreas de Formación | Créditos | % |
| Área de Formación Básica Común | 60 | 17 |
| Área de Formación Básica Particular Obligatoria | 56 | 16 |
| Área de Formación Especializante Obligatoria | 129 | 37 |
| Área de Formación Especializante Selectiva | 80 | 23 |
| Área de Formación Optativa Abierta | 24 | 7 |
| Número mínimo de créditos para optar por el título | 349 | 100 |
- Las Unidades de Aprendizaje correspondientes al plan de estudios de la Licenciatura en Ciberseguridad se describen a continuación, por área de formación:
Área de Formación Básica Común
| Totales: | 240 | 300 | 620 | 60 | |
| Unidad de Aprendizaje |
Tipo | Horas Teoría | Horas Práctica |
Horas Totales |
Créditos |
| Pensamiento crítico | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Innovación Tecnológica | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Inteligencia Colectiva | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Storytelling | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Gestión Socioemocional y Cognitivo | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Análisis de Problemas Globales del Siglo XXI | – | – | – | 80 | 8 |
| Gestión de Proyectos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Formación Integral | – | – | 60 | 60 | 4 |
Área de Formación Particular Obligatoria
| Totales: | 280 | 280 | 560 | 56 | |
| Unidad de Aprendizaje | Tipo | Horas Teoría | Horas Práctica | Horas Totales | Créditos |
| Álgebra Lineal | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Introducción a la Ciencia de Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Matemáticas I | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Programación I | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Probabilidad y Estadística | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Ética y Responsabilidad Social | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Matemáticas | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
Área de Formación Especializante Obligatoria
| Unidad de Aprendizaje | Tipo | Horas Teoría | Horas Práctica | Horas Totales | Créditos |
|---|---|---|---|---|---|
| Programación II | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Probabilidad y Estadística II | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Base de Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Machine Learning e Inferencia Bayesiana | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Complejidad computacional y optimización de soluciones | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Matemáticas aplicadas para ciencia de datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Redes de computadoras | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Programación III | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Introducción a la IA: Machine Learning y procesamiento de datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Programación IV | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Sistemas operativos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Visualización de Datos | PP | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Ingeniería de Software | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Prácticas Profesionales | PP | 0 | 260 | 260 | 17 |
| Proyecto Integrador | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Total | 560 | 820 | 1,380 | 129 |
Área de Formación Especializante Selectiva
(Orientación A)
| Unidad de Aprendizaje | Tipo | Horas Teoría | Horas Práctica | Horas Totales | Créditos |
|---|---|---|---|---|---|
| Orientación A-1 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación A-2 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación A-3 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación A-4 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación A-5para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Total | 200 | 200 | 400 | 40 |
Área de Formación Especializante Selectiva
(Orientación B)
| Unidad de Aprendizaje | Tipo | Horas Teoría | Horas Práctica | Horas Totales | Créditos |
|---|---|---|---|---|---|
| Orientación B-1 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación B-2 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación B-3 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación B-4 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Orientación B-5 para Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Total | 200 | 200 | 400 | 40 |
Área de Formación Optativa Abierta
| Unidad de Aprendizaje | Tipo | Horas Teoría | Horas Práctica | Horas Totales | Créditos |
|---|---|---|---|---|---|
| Optativa I | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Optativa II | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Optativa III | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Optativa IV | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Optativa V | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
| Optativa VI | CT | 40 | 40 | 80 | 8 |
- CT = Curso taller
- T = Taller
- PP = Prácticas Profesionales
Los egresados de la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos podrán insertarse en diversos ámbitos del ejercicio profesional, entre los cuales se incluyen:
-
Empresas de tecnología: Se mejoran los productos tecnológicos y su operación automatizada basada en detección de patrones de comportamiento y predicciones. Con esto se aumenta la eficiencia de los recursos humanos trabajando en este sector.
-
Empresas de consultoría: Proporcionando servicios de consultoría en análisis de datos, inteligencia artificial que aumenten la competitividad, eficiencia e innovación de diversas empresas y organizaciones.
-
Empresas de servicios financieros: Utilizando técnicas de la inteligencia artificial y ciencia de los datos para realizar predicciones del comportamiento de los mercados, identificar y prevenir fraudes. También se mejora la calidad y seguridad de las transacciones financieras.
- Empresas de salud: Aplicando Inteligencia artificial y análisis de datos para mejorar los diagnósticos de pacientes basados en datos históricos colectados y correlacionados de los mismos.
- Empresas de comercio electrónico: Utilizando algoritmos de recomendación y análisis de datos para personalizar la experiencia del usuario, mejorar las estrategias de marketing y optimizar la cadena de suministro.
- Empresas de manufactura: Implementando sistemas de control de calidad basados en la inteligencia artificial y ciencia de los datos.
- Agencias gubernamentales: Trabajando en áreas como seguridad nacional, análisis del crimen, políticas públicas, salud pública y gestión de recursos naturales utilizando técnicas de inteligencia y análisis de datos.
- Empresas de medios y entretenimiento: Mediante los sistemas de recomendaciones proporcionados por la Inteligencia Artificial y Ciencia de los Datos.
Sedes en las que se oferta:
| Centro Universitario de Guadalajara | https://cugdl.udg.mx/ |
¿Todavía tienes dudas?
Te recomendamos visitar la página web oficial de la sede. Allí encontrarás más información sobre el plan de estudios, requisitos de admisión y números de contacto.
¡Buena suerte en tu búsqueda académica!