Dra. Azucena Yoloxóchitl Ríos Mercado
Coordinador(a) de Programa
coordinacionmcd_fcfm@uanl.edu.mx; azucena.riosmr@uanl.edu.mx
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Cualidades deseables en el aspirante a ingresar a esta carrera:
Las competencias específicas del profesional de egresados de Maestría en Ciencia de Datos son:
El estudiante egresado del programa de la Maestría en Ciencia de Datos:
PE1. Es especialista en los métodos matemáticos y estadísticos, así como de lenguajes de programación y manejo de bases de datos necesarios para el análisis de grandes volúmenes de información, obteniendo una base sólida en ciencia de datos que por un lado le permiten participar en proyectos de diferentes sectores, así como una formación adecuada para continuar estudios de doctorado en áreas afines a su especialidad. (CONOCER).
PE2. Emplea el conocimiento adquirido con un enfoque crítico para participar en proyectos multidisciplinarios que lleven a mejorar o encontrar soluciones a problemas industriales, académicos, tecnológicos y sociales. (HACER)
PE3. Demuestra una actitud para trabajar en equipo mediante propuestas innovadoras con responsabilidad social y ética para fortalecer a las organizaciones a nivel nacional o internacional. (SER)
Nombre | Créditos | Horas/semana | Requisitos | |
---|---|---|---|---|
Métodos Estadísticos Básicos | 6 | 3 | Ninguno | |
Bases de Datos Relacionales | 6 | 3 | Ninguno |
Nombre | Créditos | Horas/semana | Requisitos | |
---|---|---|---|---|
Aprendizaje Automático | 6 | 3 | Ninguno | |
Métodos Estadísticos Multivariados | 6 | 3 | Ninguno |
Nombre | Créditos | Horas/semana | Requisitos | |
---|---|---|---|---|
Datos Masivos | 6 | 3 | Ninguno |
Nombre | Créditos | Horas/semana | Requisitos | |
---|---|---|---|---|
Investigación de Operaciones | 6 | 3 | Ninguno | |
Modelación Matemática | 4 | 3 | Ninguno | |
Algoritmos | 4 | 3 | Ninguno | |
Metaheurísticas | 4 | 3 | Ninguno | |
Muestreo | 4 | 3 | Ninguno | |
Métodos no Paramétricos | 4 | 3 | Ninguno | |
Regresión | 4 | 3 | Ninguno | |
Cómputo Estadístico | 4 | 3 | Ninguno | |
Visualización de Datos | 4 | 3 | Ninguno | |
Aprendizaje Profundo | 4 | 3 | Ninguno | |
Procesamiento y clasificación de datos | 4 | 3 | Ninguno |
Nombre | Créditos | Horas/semana | Requisitos | |
---|---|---|---|---|
Modelo de Negocios | 6 | 3 | Ninguno |
Nombre | Créditos | Horas/semana | Requisitos | |
---|---|---|---|---|
Proyecto de Consultoría | 10 | 3 | Ninguno |
Nombre | Créditos | Horas/semana | Requisitos | |
---|---|---|---|---|
Producto Integrador | 11 | 3 | Ninguno |