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INGENIERO EN CIENCIA DE DATOS

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Ingeniero en Ciencia de Datos

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REVOLUCIÓN DIGITAL

y transforma al mundo!

Conviértete en un líder en la era digital estudiando Ingeniería en Ciencia de Datos. Esta innovadora carrera te brinda las herramientas para analizar, interpretar y transformar grandes volúmenes de información en soluciones prácticas que impacten la tecnología, los negocios, la salud y más.

¿Qué es la Ciencia de Datos?

Es una disciplina innovadora que combina tecnología, análisis de datos y solución de problemas para transformar grandes volúmenes de información en decisiones estratégicas. ¡Lleva los datos más allá de los números!

100% EN LÍNEA

8 CUATRIMESTRES

ACCESO 24/7

¿Qué podrás aprender como Ingeniero en Ciencia de Datos?

Introducción a la Ciencia de Datos

Conceptos básicos, estadísticas y análisis de datos.

Machine Learning

Diseño de modelos predictivos y algoritmos avanzados.

Big Data

Gestión y análisis de datos masivos con tecnologías modernas.


Objetivo Institucional

Proporcionar a los estudiantes las habilidades y conocimientos necesarios para aplicar métodos y técnicas avanzadas en la gestión, análisis y extracción de información significativa a partir de grandes conjuntos de datos; capacitándolos en el uso de herramientas y técnicas de análisis de datos para tomar decisiones basadas en evidencia, que les permita resolver problemas complejos y descubrir patrones y tendencias ocultas en los datos, incluyendo aspectos relacionados con la ética, la privacidad y la seguridad de los datos para asegurar un uso responsable de la información.

Misión

Formar profesionistas íntegros con un enfoque humanista, comprometidos con la transformación social y el impacto positivo en la comunidad. Impulsamos la excelencia académica, la innovación, la responsabilidad social y la equidad de género en todas nuestras actividades, propiciando la igualdad de oportunidades y el bienestar colectivo, mediante la vinculación, la generación, difusión y aplicación del conocimiento científico, la cultura, el deporte y las artes, ejerciendo la ética y nuestros valores institucionales.

Visión

La Transformación de la Universidad Autónoma de Tamaulipas representa un gran desafío, que implica la deconstrucción de un modelo de gestión orientado al crecimiento económico individual dejando a un lado a la sociedad y el medio ambiente, por uno basado en la Nueva Escuela Mexicana, donde el eje central sea la formación de capital humano especializado con un alto sentido de vocación y humanismo.

Perfil de Ingreso

Los estudiantes que deseen ingresar a este programa deben tener ciertas características y conocimientos. Algunos elementos comunes en el perfil de ingreso son:

  • Matemáticas: Es importante tener una base sólida en matemáticas, incluyendo álgebra, geometría y cálculo. Estos conocimientos son fundamentales para comprender los conceptos de la estadística y el análisis de datos.
  • Programación: Se requiere habilidad en programación, especialmente en lenguajes utilizados comúnmente en ciencia de datos, como Python o R. El conocimiento de estructuras de datos, algoritmos y manipulación de datos es valioso.
  • Conocimientos en estadística: Es fundamental entender los conceptos básicos de estadística, como distribuciones, pruebas de hipótesis y regresión, ya que forman parte esencial del análisis de datos.
  • Análisis exploratorio de datos: La capacidad de explorar y visualizar datos de manera efectiva es fundamental en la ciencia de datos. Esto implica utilizar herramientas y técnicas para comprender la estructura de los datos, detectar patrones, identificar valores atípicos y generar visualizaciones claras y significativas.
  • Interés en la resolución de problemas y curiosidad científica: La ciencia de datos implica abordar problemas complejos y encontrar soluciones creativas utilizando datos. Por lo tanto, es importante tener una mentalidad analítica, habilidades de resolución de problemas y una curiosidad científica para explorar los datos.
  • Pensamiento crítico y capacidad de comunicación: La capacidad de analizar de manera crítica los resultados de los análisis de datos y comunicar los hallazgos de manera efectiva son habilidades esenciales en la ciencia de datos.
  • Comunicación y visualización de datos: Ser capaz de comunicar de manera efectiva los resultados y hallazgos del análisis de datos es fundamental. Esto implica la capacidad de presentar información de manera clara y concisa, utilizar visualizaciones apropiadas y adaptar la comunicación según el público objetivo.

Perfil de Egreso

El ingeniero en ciencia de datos se caracteriza por su dominio en técnicas y herramientas de análisis de datos, habilidades sólidas en programación y tecnología, capacidad para resolver problemas complejos y tomar decisiones basadas en datos, habilidades de comunicación efectiva y presentación de resultados, conciencia ética y responsabilidad en el manejo de datos, y disposición para el aprendizaje continuo y la adaptabilidad en un campo en constante evolución. Su formación le permite recolectar, limpiar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos, utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para extraer conocimiento y generar valor a partir de los datos. Además, posee la capacidad de comunicar los resultados de manera clara y concisa a diversos públicos, aplicando principios éticos en el manejo de los datos y manteniéndose actualizado en las últimas tendencias y avances en ciencia de datos.

Dimensiones y Atributos del Perfil Profesional

Atributos de la profesión Atributos específicos
Saber conocer
  • Conoce conceptos fundamentales de matemáticas y estadísticas: Los ingenieros en ciencia de datos necesitan comprender conceptos matemáticos y estadísticos avanzados para analizar datos de manera efectiva y desarrollar modelos predictivos.
  • Domina herramientas y tecnologías de análisis de datos: Esto incluye el manejo de software como Python, R, SQL y herramientas específicas para la manipulación y visualización de datos, como pandas, numpy, matplotlib y Tableau, entre otros.
  • Comprende algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de minería de datos: Los ingenieros en ciencia de datos deben conocer una variedad de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de minería de datos para desarrollar modelos predictivos y descriptivos.
  • Conoce de bases de datos y manipulación de datos: Esto implica comprender cómo almacenar, organizar y acceder a grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos relacionales y no relacionales, así como técnicas de manipulación de datos para limpiar y preparar datos para su análisis.
  • Se familiariza con la ética y la privacidad de los datos: Los ingenieros en ciencia de datos deben estar al tanto de las implicaciones éticas y legales de trabajar con datos, incluida la privacidad de los datos, la seguridad y el sesgo algorítmico.
  • Conoce conceptos de ciencias de la computación: Es crucial tener una comprensión sólida de la ciencia de la computación, incluidas estructuras de datos, algoritmos y programación, para implementar soluciones de análisis de datos eficientes y escalables.
Saber hacer
  • Llevar a cabo la manipulación y limpieza de datos: Capacidad para recolectar, limpiar y preparar conjuntos de datos para su análisis, identificando y corrigiendo problemas de calidad de los datos, como valores faltantes, duplicados o erróneos.
  • Realizar un análisis exploratorio de datos: Habilidad para explorar y entender la estructura y las características de los datos utilizando técnicas estadísticas y herramientas de visualización para identificar patrones, tendencias y relaciones.
  • Desarrollar modelos predictivos: Competencia para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático y estadísticos utilizando algoritmos apropiados para predecir resultados futuros o clasificar datos en categorías.
  • Optimizar modelos: Capacidad para ajustar y optimizar los parámetros de los modelos predictivos con el fin de mejorar su precisión y rendimiento, utilizando técnicas como validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
  • Implementar soluciones de análisis de datos: Habilidad para implementar soluciones prácticas y escalables de análisis de datos, integrando modelos predictivos en sistemas y aplicaciones empresariales para la toma de decisiones en tiempo real.
  • Evaluar modelos: Competencia para evaluar la eficacia y el rendimiento de los modelos predictivos utilizando métricas apropiadas, interpretando los resultados y realizando ajustes según sea necesario.
  • Comunicar eficientemente los resultados: Capacidad para comunicar de manera clara y efectiva los hallazgos y las recomendaciones derivadas del análisis de datos, tanto a audiencias técnicas como no técnicas, utilizando visualizaciones y presentaciones comprensibles.
Saber ser
  • Tiene curiosidad y pasión por el aprendizaje: Un ingeniero en ciencia de datos debe estar constantemente interesado en explorar nuevas técnicas, herramientas y metodologías en el campo de la ciencia de datos para mantenerse actualizado y mejorar continuamente sus habilidades.
  • Demuestra un pensamiento crítico: Capacidad para analizar y evaluar de manera objetiva los datos y los resultados obtenidos, cuestionando suposiciones y buscando posibles sesgos o errores en el análisis.
  • Muestra creatividad: Habilidad para pensar de manera innovadora y encontrar soluciones originales para problemas complejos de análisis de datos, utilizando enfoques no convencionales cuando sea necesario.
  • Ética profesional: Compromiso con la integridad y la responsabilidad en el manejo de datos, respetando la privacidad y la confidencialidad de la información y asegurando que los resultados del análisis sean éticamente sólidos y socialmente responsables.
  • Colabora y trabaja en equipo: Capacidad para colaborar efectivamente con otros profesionales, incluidos científicos de datos, ingenieros de software, expertos en dominios específicos y partes interesadas, para abordar problemas complejos y lograr objetivos comunes.
  • Muestra resiliencia: Capacidad para enfrentar y superar los desafíos y obstáculos que surgen durante el proceso de análisis de datos, manteniendo una actitud positiva y perseverando en la búsqueda de soluciones.
  • Demuestra comunicación efectiva: Habilidad para comunicar de manera clara y persuasiva los resultados y las conclusiones del análisis de datos a audiencias técnicas y no técnicas, adaptando el lenguaje y el formato de presentación según sea necesario.
  • Tiene una amplia adaptabilidad: Flexibilidad para adaptarse a cambios rápidos en los requisitos del proyecto, las herramientas y las tecnologías utilizadas, y la capacidad de aprender y adaptarse rápidamente a nuevas situaciones y entornos.
Saber convivir
  • Trabaja en equipo: Capacidad para colaborar efectivamente con colegas de diferentes disciplinas y áreas de especialización para abordar problemas complejos de análisis de datos y desarrollar soluciones integrales.
  • Tiene Empatía: Habilidad para comprender las necesidades y perspectivas de otros miembros del equipo, así como de los usuarios finales de las soluciones de análisis de datos, y adaptar las acciones y comunicaciones en consecuencia.
  • Sabe escuchar: Capacidad para escuchar atentamente las opiniones y preocupaciones de los demás, fomentando un ambiente de trabajo inclusivo donde todas las voces son valoradas y respetadas.
  • Mantiene una comunicación efectiva: Habilidad para expresar ideas y conceptos de manera clara y comprensible tanto verbalmente como por escrito, facilitando la colaboración y la comprensión mutua entre los miembros del equipo.
  • Sabe resolver conflictos: Capacidad para identificar y abordar de manera constructiva los conflictos y desacuerdos que surgen durante el trabajo en equipo, buscando soluciones mutuamente beneficiosas y promoviendo la armonía y la colaboración.
  • Tiene liderazgo colaborativo: Habilidad para liderar y motivar a un equipo multidisciplinario en la consecución de objetivos comunes, fomentando un ambiente de trabajo inspirador, inclusivo y participativo.
  • Muestra flexibilidad y adaptabilidad: Capacidad para adaptarse a diferentes estilos de trabajo, preferencias y personalidades de los miembros del equipo, buscando siempre alcanzar un equilibrio entre las necesidades individuales y los objetivos del proyecto.
  • Mantiene el respeto y tolerancia: Reconocimiento y valoración de la diversidad de opiniones, experiencias y culturas presentes en el equipo de trabajo, promoviendo un ambiente de respeto mutuo y tolerancia hacia las diferencias individuales.

Secuencia Curricular

Plan Reforma Curricular UAT 2023

Ámbitos de Desempeño Profesional

PÚBLICO PRIVADO
Gobierno: Las agencias gubernamentales a nivel central suelen emplear Ingenieros en Ciencia de Datos para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa para la toma de decisiones políticas. Esto puede incluir áreas como la economía, la salud pública, la educación, la seguridad nacional, el medio ambiente, entre otros. Tecnología y Software: Muchas empresas de tecnología, desde startups hasta grandes corporaciones como Google, Facebook, Amazon y Microsoft, emplean Ingenieros en Ciencia de Datos para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático, construir sistemas de análisis de datos y mejorar la inteligencia artificial.
Gobierno Local y Municipal: Los gobiernos locales y municipales también emplean Ingenieros en Ciencia de Datos para una variedad de propósitos, como el análisis de datos demográficos, la optimización de servicios públicos como el transporte y la gestión de residuos, la planificación urbana, el mantenimiento de infraestructuras, la aplicación de la ley, entre otros. Servicios Financieros: Bancos, firmas de inversión, compañías de seguros y otras instituciones financieras emplean Ingenieros en Ciencia de Datos para analizar datos financieros, predecir tendencias del mercado, evaluar riesgos y detectar fraudes.
Salud Pública: En el campo de la salud pública, los Ingenieros en Ciencia de Datos pueden trabajar en la identificación de tendencias epidemiológicas, el seguimiento de enfermedades, la evaluación de la eficacia de programas de salud, el análisis de datos clínicos y de salud poblacional, y la detección de brotes de enfermedades. Comercio Minorista y Comercio Electrónico: Las empresas minoristas y de comercio electrónico utilizan la Ciencia de Datos para personalizar la experiencia del cliente, optimizar la cadena de suministro, predecir la demanda de productos y realizar análisis de precios.
Educación: En el sector educativo, los Ingenieros en Ciencia de Datos pueden trabajar en el análisis de datos estudiantiles y académicos para identificar tendencias de rendimiento estudiantil, evaluar la eficacia de programas educativos, optimizar la asignación de recursos educativos y desarrollar modelos predictivos para el éxito estudiantil. Salud y Ciencias de la Vida: Las organizaciones en el sector de la salud y las ciencias de la vida emplean Ingenieros en Ciencia de Datos para analizar datos clínicos, mejorar la eficiencia operativa, desarrollar modelos predictivos para diagnósticos y tratamiento, y realizar investigaciones en genómica y medicina personalizada.
Seguridad Pública y Aplicación de la Ley: Las agencias de seguridad pública y aplicación de la ley pueden emplear Ingenieros en Ciencia de Datos para analizar datos criminales, predecir patrones delictivos, mejorar la asignación de recursos policiales, y desarrollar herramientas de análisis para la prevención del crimen y la identificación de delincuentes. Telecomunicaciones: Empresas de telecomunicaciones utilizan la Ciencia de Datos para analizar datos de uso de redes, mejorar la calidad del servicio, prevenir el fraude, y personalizar ofertas y servicios para los clientes.
Servicios Sociales: En el campo de los servicios sociales, los Ingeniero en Ciencia de Datos pueden trabajar en la identificación de necesidad sociales, la evaluación de programas de asistencia social, la optimización de la asignación de recursos para poblaciones vulnerables, y el desarrollo de políticas para abordar problemas sociales. Manufactura y Logística: En el sector manufacturero, los Ingenieros en Ciencia de Datos pueden trabajar en la optimización de procesos de fabricación, el mantenimiento predictivo de equipos y la gestión de la cadena de suministro. En logística, pueden trabajar en la optimización de rutas de transporte, la gestión de inventario y la planificación de la demanda.
Medios y Entretenimiento: Empresas de medios y entretenimiento emplean Ingenieros en Ciencia de Datos para analizar datos de audiencia, personalizar contenido, recomendar productos y servicios, y optimizar estrategias de marketing.

Ubicación

Facultad de Ingeniería y Ciencias

Universidad Autónoma de Tamaulipas

Centro Universitario Victoria


CONTACTO

SI TIENES DUDAS O DESEAS MÁS INFORMACIÓN, ¡CONTÁCTANOS!

Dr. Juan Carlos Elizondo Leal

Coordinador del Programa Académico

Teléfono: (834)318-17-18

jcaelizondo@docentes.uat.edu.mx

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