Oferta Educativa
Formar Maestros en Ciencias expertos en la definición de algoritmos eficientes y en el uso de las herramientas analíticas para la investigación científica e ingeniería de datos, con el propósito de modelar patrones de comportamiento, integrar técnicas de inteligencia artificial y desarrollar sistemas basados en conocimiento, para hacer frente a la demanda laboral y científica del país.
Misión
Formar Maestros en Ciencias capaces de desarrollar investigación innovadora y original con impacto en la solución de problemas regionales y nacionales asociados a la gestión de datos mediante la aplicación de técnicas de la inteligencia computacional para contribuir al desarrollo del país.
Visión
La Maestría en Ciencias e Ingeniería de Datos de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Autónoma de Tamaulipas sea un referente nacional en la academia e investigación de Minería de Datos e Inteligencia Artificial que permitirá la formación de capital humano de alto nivel para contribuir en el desarrollo de la región y del país.
Los candidatos a ingresar a la Maestría en Ciencias e Ingeniería de Datos deberán tener un título de nivel Licenciatura y haber egresado de programas educativos de licenciatura en informática, ingenierías de sistemas computacionales, telemática, tecnologías de información, electrónica, mecatrónica, matemáticas, y/o carreras afines; que posean aptitudes y habilidades en el trabajo con algoritmos computacionales, bases de datos, análisis cuantitativos, redes de datos, ingeniería de software, o tecnologías de programación. Además de capacidad de síntesis y abstracción, así como habilidad para la aplicación del método científico.
Conocimientos
Habilidades y Competencias
Actitudes y Valores
El egresado del programa de Maestría en Ciencias e Ingeniería de Datos tendrá la capacidad de desarrollar investigación y proponer soluciones para la gestión y procesamiento de datos en las organizaciones, con la aplicación de técnicas de la minería de datos e inteligencia artificial enfocadas al mejoramiento de los sistemas y la toma de decisiones, con la capacidad de incorporarse a la docencia e investigación o al campo laboral en organizaciones públicas y privadas.
Conocimientos
Habilidades y Competencias
Actitudes
Valores
| 1° Período (Cuatrimestre) | Horas de trabajo conducido por el profesor | Horas de trabajo independiente | Total de horas/Cuatrimestre | Total de créditos | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Obligatorias
|
Núcleo Básico I | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 |
| Núcleo Básico II | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 | |
| Núcleo Básico III | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 | |
| Núcleo Básico IV | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 | |
| Seminario de Investigación I | 2 (28) | 2 (28) | 4 (56) | 4 | |
| Total | 18 (252) | 14 (196) | 32 (448) | 28 | |
| 2° Período (Cuatrimestre) | Horas de trabajo conducido por el profesor | Horas de trabajo independiente | Total de horas/Cuatrimestre | Total de créditos | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Obligatorias
|
Seminario de Investigación II | 2 (28) | 2 (28) | 4 (56) | 4 |
|
Optativas
|
Optativa I | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 |
| Optativa II | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 | |
| Optativa III | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 | |
| Total | 14 (196) | 11 (154) | 25 (350) | 22 | |
| 3° Período (Cuatrimestre) | Horas de trabajo conducido por el profesor | Horas de trabajo independiente | Total de horas/Cuatrimestre | Total de créditos | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Obligatorias
|
Tópicos Selectos | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 |
|
Optativas
|
Optativa IV | 4 (56) | 3 (42) | 7 (98) | 6 |
| Total | 8 (112) | 6 (84) | 14 (196) | 12 | |
| 4° Período (Cuatrimestre) | Horas de trabajo conducido por el profesor | Horas de trabajo independiente | Total de horas/Cuatrimestre | Total de créditos | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Obligatorias
|
Seminario de Tesis I | 3 (42) | 3 (42) | 6 (84) | 5 |
| Total | 3 (42) | 3 (42) | 6 (84) | 5 | |
| 5° Período (Cuatrimestre) | Horas de trabajo conducido por el profesor | Horas de trabajo independiente | Total de horas/Cuatrimestre | Total de créditos | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Obligatorias
|
Seminario de Tesis II | 3 (42) | 3 (42) | 6 (84) | 5 |
| Total | 3 (42) | 3 (42) | 6 (84) | 5 | |
| 6° Período (Cuatrimestre) | Horas de trabajo conducido por el profesor | Horas de trabajo independiente | Total de horas/Cuatrimestre | Total de créditos | |
|---|---|---|---|---|---|
|
Obligatorias
|
Seminario de Tesis III | 3 (42) | 3 (42) | 6 (84) | 5 |
| Total | 3 (42) | 3 (42) | 6 (84) | 5 | |
| Total del Programa de Posgrado | 686 | 560 | 1246 | 77 | |
| Materias de Núcleo Básico |
|---|
| Matemáticas Discretas |
| Análisis Exploratorio de Datos |
| Inteligencia Artificial |
| Minería de Datos |
| Tecnologías de Programación |
| Análisis y Diseño de Algoritmos |
| Materias de Tópicos Selectos |
|---|
| Tópicos Selectos de Minería de Datos |
| Tópicos Selectos de Minería de Datos en Big Data |
| Internet de las Cosas |
| Cómputo en la Nube |
| Materias Optativas | |
|---|---|
| LGAC: Minería de Datos | LGAC: Inteligencia Artificial |
| Minería Web | Aprendizaje Automático |
| Minería de Texto | Reconocimiento de Patrones |
| Web Semántica | Redes Neuronales Artificales |
| Inteligencia de Negocio | Explotación de Datos en Redes de Sensores |
| Recuperación de Información | Procesamiento de Imágenes |
| Descubrimiento de Conocimiento | Cómputo Evolutivo |
| Año | Número de alumnos inscritos |
|---|---|
| 2017 | 6 |
| 2018 | 2 |
| 2019 | 5 |
| 2020 | 3 |
| 2021 | 1 |
| Profesor de Tiempo Completo | LGAC | Cuerpo Académico |
|---|---|---|
| Díaz Manríquez, Alan |
Aplicaciones y servicios basados en sistemas telemáticos Aplicaciones de la inteligencia artificial en sistemas bio-inspirados |
Inteligencia Artificial y Sistemas Empotrados |
| Barrón Zambrano, José Hugo | Inteligencia Artificial y Sistemas Empotrados | |
| Elizondo Leal, Juan Carlos | Inteligencia Artificial y Sistemas Empotrados | |
| Tello Leal, Edgar |
Aplicaciones y Servicios basados en Sistemas Telemáticos Minería de Datos |
Telemática (Cuerpo Académico Consolidado) |
| Guerrero Meléndez, Tania Yukary | Telemática (Cuerpo Académico Consolidado) | |
| Ríos Alvarado, Ana Bertha | Telemática (Cuerpo Académico Consolidado) | |
| Heidy Marisol Marín Castro |
Minería de Datos |
|
| Juan José Garza Saldaña |
Inteligencia Artificial |
| Maestría en Ciencias e Ingeniería de Datos | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Alumno | Título de Tesis | Director de Tesis | Tutor | LGAC | Fecha de obtencion del grado |
| Año de Ingreso: 2020 | |||||
| Samuel Ricardo López Rosales | Modelo de minería de opinión basado en aprendizaje profundo | Dr. Edgar Tello Leal | Dra. Ana Bertha Ríos Alvarado | Minería de Datos | |
| Arely Anahi Moreno Bautista | Estrategia de verificación de la conformidad entre modelos de procesos y bitácoras de eventos en el sector salud | Dra. Ana Bertha Ríos Alvarado | Dra. Heidy Marisol Marín Castro | Minería de Datos | |
| Año de Ingreso: 2019 | |||||
| Melissa Alejandra De León Barrón | Análisis de modelos de representación de textos cortos en español para su uso en clasificación de preguntas | Dra. Ana Bertha Ríos Alvarado | M.I. Tania Yukary Guerrero Meléndez | Minería de Datos | |
| Javier Raúl López Carriles | Gestión del conocimiento en el dominio de la entomología a través del uso de elementos de la web semántica | M.I. Tania Yukary Guerrero Meléndez | Dra. Ana Bertha Ríos Alvarado | Minería de Datos | |
| Félix Alejandro Herrera Atilano | Diseño de un control para vehículos autónomos basado en aprendizaje profundo | Dr. Alan Díaz Manríquez | Dr. José Hugo Barrón Zambrano | Inteligencia Artificial | |
| Año de Ingreso: 2018 | |||||
| Cesar Alfredo Rocha Herrera | Extracción de características de EEG utilizando técnicas de inteligencia computacional para el desarrollo de interfaces cerebro máquina | Dr. Alan Díaz Manríquez | Dr. Juan Carlos Elizondo Leal | Inteligencia Artificial | 07/12/2021 |
| Año de Ingreso: 2017 | |||||
| Andrea Gidalti García Pérez | Método para la construcción de grafos de conocimiento a partir de documentos de texto en español | Dra. Ana Bertha Ríos Alvarado | Dr. Edgar Tello Leal | Minería de Datos | 16/08/2019 |
| Jorge Antonio Martínez Ledezma | Diseño de una interfaz cerebro-máquina para aplicaciones en computación | Dr. José Hugo Barrón Zambrano | Dr. Alan Díaz Manríquez | Inteligencia Artificial | 11/12/2019 |
| Pedro Ernesto Carrizales Avalos | Emparejamiento de imágenes utilizando técnicas de computación evolutiva | Dr. Alan Díaz Manríquez | Dr. José Hugo Barrón Zambrano | Inteligencia Artificial | 31/01/2020 |
| Ulises Manuel Ramírez Alcocer | Descubrimiento automático de modelos de proceso de negocio basado en un enfoque de minería de procesos | Dr. Edgar Tello Leal | M. I. Tania Yukary Guerrero Meléndez | Minería de Datos | 26/08/2019 |
Total de Productos de los Integrantes del Núcleo Académico Básico:
| LGAC | Cuerpo Académico | Revista Indizada | Revista Arbitrada | Libro | Capítulo de Libro | Congreso |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Minería de Datos | Telemática | 20 | 11 | 3 | 22 | 25 |
| Inteligencia Artificial | Inteligencia Artificial y Sistemas Empotrados | 13 | 4 | 0 | 2 | 24 |
| Total | 33 | 15 | 3 | 24 | 49 | |
La Maestría en Ciencias e Ingeniería de Datos tiene diversos mecanismos para su vinculación y cooperación con otras Instituciones de Educación Superior y Centros de Investigación nacionales y extranjeros. Con estos enlaces se pretende consolidar la cooperación nacional e internacional para fortalecer las actividades académicas de este programa de posgrado.
Entre los mecanismos de vinculación se tiene el desarrollo de proyectos de investigación interinstitucionales, intercambio académico de profesores y alumnos, así como la oferta de servicios y atención a problemáticas específicas del sector público y privado.
Procedimiento de admisión:
Procedimiento de inscripción:
FACULTAD DE INGENIERIA Y CIENCIAS.
Cd. Victoria, Tamaulipas.
Jefe de la División de Estudios de Posgrado
Dr. José Alberto López Santillan
jalopez@docentes.uat.edu.mx