Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
-
Maestría que permite conocer muy bien las tendencias y crecimientos, ya que en un futuro será indispensable y aplicable en diferentes áreas de la industria y empresas y el plan de estudios de GOU ofrece un gran panorama y actualización en el tema.
← | →
-
Me gustó mucho el plan de estudio por la cantidad de temas que abarca, que a mi consideración, son más certeros, pero los profesores lo enseñan tan bien que es un plus muy bueno, terminas aprendiendo mucho más.
← | →
Master
Online
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Marca la diferencia a través de la formación
-
Tipología
Master
-
Metodología
Online
-
Duración
18 Meses
-
Campus online
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Tutor personal
Sí
-
Clases virtuales
Sí
¿Deseas ampliar o actualizar tus conocimientos en uno de los campos con mayor crecimiento? Si es así, has llegado al lugar indicado. Se trata de la Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial que lo desarrolla e imparte Global Open University en formato online durante diez y ocho meses.
La Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial tiene como objetivo dotarte de un conjunto de habilidades enmarcadas dentro de los distintos campos del área de la IA, principalmente el aprendizaje automático (machine learning) y la optimización computacional, convirtiéndote en un profesional de perfil altamente demandado por empresas y organizaciones científicas, capacitado para operar en la vanguardia del cambio tecnológico.
Al terminar esta maestría serás capaz de crear soluciones complejas a retos de ingeniería, manufactura, movilidad y otras industrias avanzadas, desarrollando aptitudes y destrezas en una de las disciplinas con mayor proyección en los siguientes años participando en el proceso de mejoramiento continuo de los procesos de empresas altamente competitivas.
Por lo descrito te animamos a solicitar información a través del link adjunto, así uno de los asesores del centro podrá entrar en contacto y brindarte atención personalizada.
¿Das inicio?
Información importante
Documentos
- GOU.- Presentación Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.pdf
A tener en cuenta
Los egresados de la Maestría en Ciencia de datos e Inteligencia Artificial adquirirán los conocimientos necesarios para liderar proyectos basados en el aprendizaje automático y los sistemas inteligentes.
Estarán capacitados en ciencia de datos y métodos de inteligencia artificial, enfatizando las perspectivas matemáticas y de informática, recibirán una base sólida en teoría y aprenderán habilidades técnicas y prácticas, lo que les permitirá aplicar métodos avanzados para investigar preguntas del mundo real.
Tendrán una visión transversal de la inteligencia artificial aplicada a sectores como salud, logística, ingeniería, educación, industria, entre otros. Serán capaces de dirigir la transformación digital de su organización hacia una empresa cognitiva.
Certificado total de estudios de Licenciatura y Título (si están en trámite, constancia).
Título Profesional de Estudios de Licenciatura.
Programa internacional con doble titulación de Global Open University: Este plan de estudios se encuentra incorporado a la Secretaría de Educación de Quintana Roo (SEQ), con fecha 2022-05-05 y nº de acuerdo 202250MCDIA y Título propio certificado por la Universidad Europea Miguel de Cervantes.
Maestría con una fuerte base teórico-matemática que te permitirá entender los fundamentos que sustentan las técnicas más avanzadas en el desarrollo de aplicaciones.
Programa internacional con doble titulación de Global Open University: Este plan de estudios se encuentra incorporado a la Secretaría de Educación de Quintana Roo (SEQ), con fecha 2022-05-05 y nº de acuerdo 202250MCDIA y Título propio certificado por la Universidad Europea Miguel de Cervantes.
Conseguirás el dominio de las diferentes disciplinas de la Inteligencia Artificial: Machine Learning, Optimización Computacional y Razonamiento Difuso al tiempo que te familiarizarás con las herramientas y librerías de software más poderosas de la industria.
Masterclasses con personas expertas de reconocido prestigio en el sector.
Claustro integrado por profesorado con amplia experiencia docente, investigadora y profesionales de reconocido prestigio en el sector.
Máster 100% en línea con un modelo pedagógico propio, y un sistema de evaluación continua por proyectos, lo que te garantiza una alta flexibilidad y adaptabilidad a tus circunstancias personales, permitiéndote administrar tu tiempo como prefieras.
El plan de estudios de GOU responde a la rápida evolución de la sociedad y del mercado que implica tomar decisiones de forma oportuna y estratégicas.
Los/as tutores/as GOU te ayudarán a lo largo de toda tu Maestría, acompañándote de forma personalizada, facilitando y asegurando tu avance y tu éxito para garantizar resultados de forma continua. Siempre estarás acompañado/a.
Plataforma digital de alta tecnología, diseñado para facilitar el aprendizaje en todo momento.
Colegiaturas congeladas durante toda la maestría sin reinscripción o costos adicionales.
Opiniones
-
Maestría que permite conocer muy bien las tendencias y crecimientos, ya que en un futuro será indispensable y aplicable en diferentes áreas de la industria y empresas y el plan de estudios de GOU ofrece un gran panorama y actualización en el tema.
← | →
-
Me gustó mucho el plan de estudio por la cantidad de temas que abarca, que a mi consideración, son más certeros, pero los profesores lo enseñan tan bien que es un plus muy bueno, terminas aprendiendo mucho más.
← | →
Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
María Fernanda
Victor
Materias
- Tecnologías de la información1
1 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Inteligencia artificial
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Ciencia de datos
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Toma de decisiones
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Interpretar información
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Equipos multidisciplinarios
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Integración tecnológica
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Aprendizaje de maquina
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Bases éticas
- Plataforma tecnológica
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Modelos matemáticos
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Modelos computacionales
- Lenguaje natural
- Redes neuronales
11 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
- Bases de datos
22 alumnos han indicado haber adquirido esta competencia
Profesores
Dr. Alfredo Mendoza González
Docente
Profesor investigador de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, profesor asociado de la Universidad Politécnica de Aguascalientes y de la Universidad Tecnológica de Aguascalientes. Es Ingeniero en Sistemas Computacionales por la Universidad Autónoma de Aguascalientes (2008), Maestro en Ciencias Computacionales por la Universidad Autónoma de Aguascalientes (2013) y Doctor en Ciencias Computacionales por la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (2017). Es miembro fundador y director de Vinculación del Instituto de Investigación, Desarrollo e Innovación en Tecnologías Interactivas, A. C.
Dr. Gandhi Samuel Hernández Chan
Docente
Ingeniero y Maestro en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Mérida. Doctor en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M). Del año 2010 a 2013 fue parte del grupo de investigación SofLab en la UC3M en donde participó en proyectos relacionados principalmente con el área de la biomedicina. Realizó una estancia doctoral el Digital Enterprise Research Institute (DERI), en la ciudad de Galway, Irlanda. Nivel 1 por parte del Sistema Nacional de Investigadores de CONACYT, y el Reconocimiento a Perfil Deseable por parte de PRODEP.
Dr. José Luis Sánchez-Cervante Sánchez-Cervantes
Docente
Doctor en Ciencia y Tecnología de la Computación por la Universidad Carlos III de Madrid, España. Es director y colaborador de diversos proyectos de investigación. Adicionalmente, es autor/coautor de varios productos académicos de ciencias de la computación publicados en revistas indexadas en el JCR, capítulos de libro, así como en revistas revisadas por pares y memorias de congresos nacionales e internacionales. Sus intereses de investigación incluyen la Inteligencia Artificial, Web Semántica, Linked Open Data, Big Data y el IoT. ORCID.
Mtro. Jorge Manuel Pool Cen
Docente
Maestro en Matemáticas con orientación en Educación, Profesor de la Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales en el ITSVA. Ha colaborado con el sector empresarial dirigiendo proyectos tecnológicos para el sector turístico. Obtuvo el Primer Lugar en el evento Ocean Hackathon México en la Edición 2021. Colabora en temas de investigación con Aprendizaje Profundo y Aprendizaje Máquina en el área de procesamiento de lenguaje natural. He fungido como director de proyectos CONACYT y cuenta con el perfil deseable por parte de PRODEP. Actualmente cursa el Posgrado en Ciencias de la Información
Mtro.Pedro Alfonso Guadal Ortiz-Sánchez
Docente
Maestro en Tecnologías de la Información, Ingeniero en Mecatrónica. Actualmente docente del Tecnológico Nacional de México en el Departamento de Sistemas Computacionales, donde ha colaborado de manera activa con diversas materias de la especialidad en Inteligencia Artificial. Es autor/coautor de diversos artículos de investigación científica, publicados en revistas nacionales e internacionales, revisor de pares y de editorial de congresos nacionales. Las áreas de su interés abarcan las ciencias de la educación, inteligencia artificial en específico el aprendizaje automático y la Ia explicada.
Temario
1ER. SEMESTRE
1. PROGRAMACIÓN PARA ANÁLISIS DE DATOS
2. FUENTES Y TÉCNICAS DE EXTRACCIÓN DE DATOS
3. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
4. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
2DO. SEMESTRE
1. INTRODUCCIÓN A LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES
2. PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES
3. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
4. REPRESENTACIÓN Y EXTRACCIÓN DE CONOCIMIENTO
3ER. SEMESTRE
1. SISTEMAS DE SOPORTE A LA DECISIÓN
2. VISUALIZACIÓN DE DATOS
3. APLICACIONES DE LA CIENCIA DE DATOS – PROYECTO TERMINAL
4. SEMINARIO DE TESISInformación adicional
El centro cuenta con revalidación de estudios previos.¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Precio a consultarAñade cursos similares
y compara para elegir mejor{title}{centerName}{price}{price} {priceBeforeDiscount} {taxCaption}Formación por temáticas
Masters de Administración de empresas Masters de Administración pública Masters de Arte, diseño y estética Masters de Ciencias Masters de Comunicación y marketing Masters de Cultura y humanidades Masters de Deportes y ocio Masters de Derecho Masters de Educación Masters de Hostelería y turismo Masters de Idiomas Masters de Industria Masters de Informática Masters de Inmobiliaria y construcción Masters de Logística y transporte Masters de Salud Masters de Sector financiero Masters de Seguridad - Inteligencia artificial
