Maestría en Ciencias e Ingeniería de Datos
Oferta Educativa

Objetivo general

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.

Objetivos específicos

  • Formar Maestros en Ciencias de excelencia y con valores éticos, con un alto nivel de originalidad, independencia y metodología científica
  • Formar profesionistas que apoyen la consolidación de grupos de investigación adscritos a programas educativos alineados a las líneas de investigación y aplicación de conocimiento de minería de datos e inteligencia artificial.
  • Promover el desarrollo tecnológico y la transferencia de conocimiento, así como el servicio especializado en las áreas de procesamiento de datos y descubrimiento de conocimiento aplicando minería de datos e inteligencia artificial en los diferentes sectores de la región y del país.
  • Preparar egresados que se desempeñen como profesionistas altamente capacitados para resolver problemas de sociedad y la industria, realizar labores de docencia en ambientes académicos y/o continuar con estudios de doctorado.

Misión y Visión

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.

Metas

  • Formar capital humano con educación de posgrado de calidad para su integración al sector industrial, gubernamental y/o de investigación a nivel regional, nacional e internacional.
  • Desarrollar investigación básica y aplicada en las áreas de minería de datos e inteligencia artificial.
  • Establecer vinculación de triple hélice (Universidad-Gobierno-Industria) para fomentar el desarrollo y transferencia de tecnología
  • Establecer y consolidar redes de colaboración en investigación a nivel nacional e internacional.
  • Fomentar el desarrollo de la investigación para su aplicación multidisciplinar que incida en la transformación positiva de la sociedad y el conocimiento.
  • Promover la participación de estudiantes del programa de posgrado en la comunidad global del conocimiento.

Perfil de ingreso

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

  • Contar con formación previa en disciplinas afines al programa de posgrado, tales como matemáticas, estadísticas, electrónica, computación, telecomunicaciones.
  • Conocimientos en paradigmas de programación y tecnologías de programación de sistemas de información y/o prototipos de software.

Habilidades y Competencias

  • Poseer capacidades de análisis y pensamiento crítico.
  • Poseer habilidad para trabajar en equipo y/o disposición para trabajo colaborativo.
  • Poseer habilidad de comunicación oral y escrita.
  • Dominar el idioma Inglés en un nivel medio-alto.

Actitudes y Valores

  • Contar con valores profesionales y éticos para manejar datos complejos y críticos.
  • Tener actitud de auto-aprendizaje, autocrítica y permitir la crítica constructiva.
  • Contar con actitud responsable y disposición para trabajo en equipo, en un contexto interdisciplinario.

Perfil de egreso

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

  • Definirá modelos de representación del conocimiento útil para el tratamiento de los datos recolectados a partir de distintas fuentes.
  • Descubrirá patrones de comportamiento a partir del análisis exploratorio de datos, con el objetivo de predecir escenarios para la toma de decisiones que incrementen la competitividad de una organización.
  • Desarrollará algoritmos y modelos de soporte de inteligencia de tipo supervisados y no supervisados con el fin de mejorar los sistemas para la toma de decisiones de manera autónoma.
  • Innovará tecnologías aplicables al procesamiento de datos.

Habilidades y Competencias

  • Habilidad para desarrollar actividades de investigación científica en las áreas de conocimiento de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial aplicadas en Minería de Datos.
  • Capacidad para formular reportes científicos utilizando metodologías, métodos y técnicas de la disciplina de Minería de Datos.
  • Habilidad para exponer resultados de investigación en forma oral en conferencias, simposios, congresos y eventos nacionales e internacionales.
  • Habilidad para desarrollar un ejercicio profesional crítico, analítico y ético, vinculado con la aplicación de conocimientos de la minería de datos e inteligencia artificial.

Actitudes

  • Carácter emprendedor para innovar tecnologías en su área de conocimiento.
  • Interés por la generación y difusión de nuevos conocimientos.
  • Propositivo ante los retos que demandan los cambios tecnológicos y emergentes.
  • Pensamiento crítico ante cualquier actividad relacionada con el área de miniería de datos e inteligencia artificial.
  • Interés en la excelencia en un contexto formativo en busca de madurez profesional.

Valores

  • Ética profesional en cualquier actividad que realice aplicando los conocimientos adquiridos en el programa de posgrado.
  • Honestidad al tomar decisiones utilizando herramientas tecnológicas.
  • Compromiso social al transferir los conocimientos adquiridos en el posgrado para colaborar con el desarrollo tecnológico de la región y del país.

Plan de estudios

  • 1° Período
  • 2° Período
  • 3° Período
  • 4° Período
  • 5° Período
  • 6° Período

1° Período

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

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

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

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

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

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 ofertadas

  • Núcleo Básico
  • Tópicos Selectos
  • Optativas

Núcleo Básico

Materias de Núcleo Básico
Matemáticas Discretas
Análisis Exploratorio de Datos
Inteligencia Artificial
Minería de Datos
Tecnologías de Programación
Análisis y Diseño de Algoritmos

Tópicos Selectos

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

Optativas

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

Alumnos por cohorte generacional

Año Número de alumnos inscritos
2017 6
2018 2

Núcleo académico básico

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

Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento (LGAC)

  • Inteligencia Artificial
    • La Inteligencia Artificial es la rama de las ciencias computacionales que permite emular comportamientos inteligentes en agentes no racionales. Dichos comportamientos han logrado abordar problemas complejos utilizando nuevos enfoques computacionales, tales como, redes neuronales, reconocimiento de patrones o cómputo evolutivo. Estos algoritmos han permitido el análisis y procesamiento de datos con el fin de identificar patrones de comportamiento que ayuden a una mejor toma de decisiones.
  • Minería de Datos
    • La Minería de Datos es la extracción de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil de los datos. Se requiere de técnicas y algoritmos que examinen fuentes de datos automáticamente, buscando patrones o comportamientos irregulares. Los algoritmos necesitan ser lo suficientemente robustos para hacer frente a datos de distintas fuentes, formatos, representación, dominio y aplicación.

Relación de tutores y directores de tesis

LGAC: Inteligencia Artificial
Alumno Tema de Tesis Director de Tesis
Pedro Ernesto Carrizales Avalos Visión por computadora utilizando técnicas de computación evolutiva Dr. Alan Díaz Manríquez
Jorge Antonio Martínez Ledezma Diseño de una interfaz Cerebro-Máquina para aplicaciones en computación Dr. José Hugo Barrón Zambrano
Laura Argelia Perales Terán Uso de técnicas de inteligencia computacional para la resolución de problemas complejos Dr. Alan Díaz Manríquez
César Alfredo Rocha Herrera Extracción de características de EEG utilizando técnicas de inteligencia computacional para el desarrollo de interfaces cerebro máquina Dr. Alan Díaz Manríquez
Julio César Flores Rodríguez Exploración cooperativa mediante robots heterogéneos Dr. Juan Carlos Elizondo Leal
LGAC: Minería de Datos
Alumno Tema de Tesis Director de Tesis
Andrea Gidalti García Pérez Exploración de datos enlazados para establecer relaciones semánticas entre conceptos Dra. Ana Bertha Ríos Alvarado
Ulises Manuel Ramírez Alcocer Definición de algoritmos de minería de procesos para el análisis de registros de eventos sobre datos estructurados Dr. Edgar Tello Leal
Abel Alejandro González Bautista Minería de procesos en entornos de redes de colaboración utilizando fusión de registros de eventos Dr. Edgar Tello Leal

Productividad acádemica relevante del programa de Posgrado

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

Vinculación con sectores de la sociedad

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 administrativo del Programa

Procedimiento de admisión:

  1. Llenar solicitud de ingreso
  2. Presentar examen EXANI III CENEVAL
  3. Entrevista con el Comité Académico de la MCID
  4. Aprobar el Curso de Selección
  5. Presentar examen de conocimientos en Ciencias en Computación
  6. Recibir carta de aceptación al programa

Procedimiento de inscripción:

  1. Hacer los pagos de inscripción y colegiatura
  2. Entregar la siguiente documentación:
  • Título Profesional: una copia notariada y dos copias simples.
  • Certificación de Materias: original y dos copias.
  • Acta de Nacimiento Original y dos copias.
  • Identificación oficial (INE, Pasaporte o Cédula).
  • CURP (dos copias).
  • RFC (dos copias).
  • Cuatro fotografías tamaño credencial.
  • Constancia que acredite los conocimientos del idioma Inglés (TOEFL Institucional 450 puntos).
  • Dos cartas de recomendación de profesores que conozcan al solicitante.
  • Carta de intención de ingreso al posgrado

MÁS INFORMACIÓN:

FACULTAD DE INGENIERIA Y CIENCIAS.

Cd. Victoria, Tamaulipas.

Teléfono: (834)318-18-00

Extensiones: 2102, 2106, 2111

Tel-Fax: (834)318-17-18

Secretario Académico

M. I. Vicente Paul Saldívar Alonso

vpsaldiv@docentes.uat.edu.mx

Jefe de la División de Estudios de Posgrado

Dr. José Alberto López Santillan

jalopez@docentes.uat.edu.mx

Coordinadora Académica del Posgrado

Dra. Eugenia Guadalupe Cienfuegos Rivas

ecienfue@docentes.uat.edu.mx

Coordinadora del Programa

Dra. Ana Bertha Ríos Alvarado

arios@docentes.uat.edu.mx