Ciencia de Datos
Perfil del profesionista
El licenciado en Ciencia de Datos será un profesionista competitivo para la fuerza laboral del futuro, ya que tendrá amplios conocimientos científicos y tecnológicos, que lo capacitará para poder limpiar, preparar, analizar, manejar y optimizar grandes cantidades de datos y convertirlos en datos útiles y significativos. Posteriormente, los interpretará para la generación de nuevo conocimiento que contribuya a explicar, predecir y proponer soluciones a los diversos fenómenos o problemas de los campos científico-tecnológico, de la salud, de las ciencias sociales, educativo, económicos, etc., y coadyuve a la toma de decisiones para la solución de problemas.
El licenciado en Ciencia de Datos por tanto será un profesional de alto nivel científico y tecnológico, con conocimientos sólidos y generales que manejará, analizará e innovará modelos matemáticos que le permitan atender diversos campos de aplicación de la ciencia de datos como la medicina, la biología, la mercadotecnia, las finanzas o en términos generales la ciencia y la investigación, desempeñándose en dependencias, organizaciones y empresas a cargo del manejo de recursos naturales, protección del ambiente, salud, energía, comunicaciones, transporte, desarrollo sustentable, estadística y geografía, educación, economía, desarrollo social, seguridad, turismo, desarrollo tecnológico, estudios de mercado, negocios y otras áreas de su dominio así como en alguna de las áreas de desarrollo profesional dentro de los sectores público, privado y de servicios. Así también ofrecerá sus servicios de consultoría y ejercerá su profesión de manera independiente.
Objetivo
La Licenciatura en Ciencia de Datos formará profesionales capaces de seleccionar, extraer, preparar, analizar, evaluar y comunicar cantidades masivas de datos de cualquier tipo de manera ética y responsable para la toma de decisiones inteligentes y la resolución de problemas complejos en los sectores científicos, tecnológicos, empresariales y sociales.
Formas de Ingreso.
La Licenciatura en Ciencia de Datos es de ingreso indirecto, razón por la cual los aspirantes deberán cubrir los requisitos establecidos en la Legislación Universitaria y en este Plan de Estudios.
El aspirante deberá inicialmente solicitar su ingreso a una de las nueve licenciaturas del sistema escolarizado:
- Actuaría-Facultad de Ciencias
- Actuaría-FES Acatlán
- Ciencias de la Computación-Facultad de Ciencias
- Física-Facultad de Ciencias
- Ingeniería en Computación-Facultad de Ingeniería
- Ingeniería en Computación-FES Aragón
- Matemáticas- Facultad de Ciencias
- Matemáticas Aplicadas-Facultad de Ciencias
- Matemáticas Aplicadas y Computación-FES Acatlán
Una vez que hayan concluido los cuatro primeros semestres en cualquiera de las nueve carreras, los aspirantes a la Licenciatura en Ciencia de Datos, deberán registrarse y participar en el proceso interno de selección que realizará el Comité de Admisión.
- Ser alumno regular y haber obtenido el total de créditos correspondientes a los cuatro primeros semestres de alguno de los planes de estudio citados en el rubro anterior (se considera como mínimo 170 créditos):
- Tener un promedio académico mínimo de 8.0.
- Presentar y aprobar el examen diagnóstico correspondiente a los conocimientos mínimos de Matemáticas, Computación, Español e Inglés.
- Realizar entrevista con miembros del Comité Académico a fin de determinar si cuenta con las siguientes habilidades y actitudes:
- Capacidad de búsqueda de información
- Capacidad de observación, abstracción, análisis y síntesis
- Interés en el análisis matemático, estadístico, económico administrativo y computacional.
- Interés para realizar actividades experimentales y para la investigación.
- Disposición para participar en grupos multidisciplinarios e incorporar nuevas ideas en el análisis de los problemas antes de tomar decisiones.
- Interés en el uso de herramientas de computación y práctica en el uso de lenguajes de programación.
- Entrevista con el Coordinador de la Carrera de la licenciatura.
Requisitos para obtener el título
Los requisitos para obtener el título varían de acuerdo al Programa cursado. Favor de acudir al programa correspondiente para obtener mayor información.
Informes
Jefatura del Programa de Matemáticas Aplicadas y Computación
Edificio A-2, planta baja
Teléfonos: 5623-1740 y 5623-1741
Correo electrónico: mac@acatlan.unam.mx
Universidad Nacional Autónoma de México – FES Acatlán
Av. Alcanfores y San Juan Totoltepec s/n,
Col. Santa Cruz Acatlán, CP 53150
Naucalpan de Juárez, Estado de México
El campo de trabajo se puede dividir de manera puntual en las siguientes áreas:
- Inteligencia de negocios y gobierno de datos: Los profesionistas de ciencia de datos podrán desempeñarse en proyectos de inteligencia de negocio para la toma de decisiones y contribuir al gobierno de datos.
- Diseño, construcción y despliegue de sistemas de visualización de datos. Aquellas empresas e instituciones que manejen grandes cantidades de datos necesitarán a un científico de datos para el análisis, diseño y desarrollo de algoritmos de visualización para la correcta interpretación y manejo de información.
- Diseño y construcción de software (estadístico, de negocio, exploratorio de datos, de inteligencia artificial). Los sectores público y privado actualmente necesitan de profesionistas que construyan software estadístico, de aprendizaje de máquina, etc., para el análisis de la información.
- Investigación y desarrollo tecnológico. Los científicos de datos podrán desenvolverse en proyectos de investigación para la generación de nuevo conocimiento y nuevas tecnologías.
- Administración y consolidación de grandes bases de datos. Debido al gran incremento de volúmenes de datos que actualmente se está experimentando, se requiere de personal capacitado en la administración e integración de diversas fuentes de datos.
- Construcción de modelos estadísticos predictivos. La formación matemática y computacional del científico de datos permite el diseño y construcción de modelos estadísticos predictivos que vayan acorde a los requerimientos de las empresas o instituciones.
Quito semestre
- Bases de Datos Estructuradas
- Computación Concurrente
- Matemáticas Discretas
- Métodos Mataemáticos Computacionales para Ciencia de Datos
- Paradigmas y Programación para Ciencia de Datos
- Probabilidd Aplicada y Simulación Estocástica
Sexto semestre
- Bases de Datos no Estructuradas
- Calidad y Procesamiento de Datos
- Datos Masivos I
- Métodos Estadisticos
- Reconocimiento de Patrones
- Visulización de la información
Séptimo semestre
- Análisis Multivariado y Modelos Lineales
- Aprendizaje de Máquinas
- Datos Masivos II
- Introducción a las Finanzas y a la Empresa
- Minería de Datos
- Procesamiento de Lenguaje Natural
Octavo semestre
- Computación Estadística
- Ética y Ciencia de Datos
- Cuatro asignaturas optativas
Asignaturas Optativas
Campo de Profundización
Algoritmos computacionales y Sistemas de Información
- Aprendizaje de Máquina y Minería de Datos Avanzados
- Temas selectos de Sistemas de Información
- Seguridad de la Información
Estadistica
Investigación Cientifica
- Introducción a la Investigación Cientifica
- Temas Selectos de Visualización Computacional
- Temas Selectos de Ciencia de Datos
Procesamiento de Lenguaje Natural
- Minería de Texto
- Temas Selectos de Procesamiento de Lenguaje Natural
- Temas Selectos de Visión Computacional
Tópicos Especiales
Campo de aplicación
Biologia
Ciencia Social
Finanzas Corporativas
- Estrategias de Portafolios de Inversión Utilizando Ciencia de Datos
- Temas Selectos de Finanzas Corporativas
Mercadotecnia
Tópicos Especiales