Universidad de Colima

No. de créditos

310

Modalidad

No escolarizada, en línea

Duración

6 semestres

La persona egresada de la Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial poseerá con las siguientes competencias específicas:

Infraestructura y plataformas de datos. Diseña, implementa y gestiona infraestructuras y plataformas de datos escalables y resilientes, tanto en centros de datos propios como en entornos de nube pública, privada e híbrida, mediante el uso de técnicas de contenerización, orquestación, virtualización y servicios en la nube, para garantizar la operación eficiente, segura y sostenible de los sistemas de datos en organizaciones públicas, privadas y académicas, con actitud ética, responsable y colaborativa orientada a la mejora continua.
Adquisición e integración de fuentes de datos. Captura, adquiere e integra datos desde fuentes heterogéneas (dispositivos interconectados, APIs, bases de datos y servicios externos), aplicando estándares de interoperabilidad, gestión de esquemas y metadatos, mapeo, normalización y controles de calidad, para asegurar un flujo continuo de información confiable entre sistemas, tanto en instalaciones locales como en la nube, con actitud ética, responsable y colaborativa enfocada en la seguridad, la privacidad y el cumplimiento normativo.
Orquestación y procesamiento de datos. Desarrolla, orquesta y automatiza flujos de trabajo de datos (pipelines) para procesos ETL/ELT, en tiempo real o por lotes, incorporando monitoreo, alertas, recuperación ante fallos y optimización del rendimiento, con el fin de asegurar un procesamiento continuo, seguro y de alta calidad, tanto en sitio como en la nube, actuando con responsabilidad ética, enfoque colaborativo y compromiso con la mejora continua.
Analítica, visualización y gobernanza de datos. Desarrolla soluciones de analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva, con visualizaciones interactivas y gobernanza de datos, para respaldar decisiones informadas en entornos locales y en la nube, con actitud ética, colaborativa y orientada al impacto social y organizacional.
Modelado y operación de sistemas de Inteligencia Artificial. Diseña, entrena, valida, versiona, despliega y monitorea modelos de aprendizaje automático y profundo, aplicando prácticas de MLOps para su integración confiable en productos y procesos organizacionales, en entornos locales y en la nube, con actitud ética, responsable y colaborativa orientada a la mejora continua.

Además, podrán lograr las siguientes competencias genéricas, las cuales responden tanto a las demandas actuales del mercado laboral como a los principios establecidos en el marco normativo de la educación superior en México.

Comunicación efectiva (oral, escrita y digital). Comunica ideas de manera efectiva en contextos orales, escritos y digitales, utilizando lenguaje pertinente, evidencia que respalde los mensajes y recursos tecnológicos adecuados, para establecer interacciones claras, respetuosas y productivas con diversos interlocutores.
Trabajo en equipo y colaboración. Colabora en equipos de trabajo diversos, asumiendo roles, negociando acuerdos y cumpliendo compromisos, para alcanzar objetivos comunes y mantener ambientes de corresponsabilidad, respeto y resolución constructiva de desacuerdos.
Pensamiento crítico, análisis y resolución de problemas. Analiza información y resuelve problemas de manera crítica, interpretando datos, identificando causas y consecuencias, evaluando alternativas y tomando decisiones fundamentadas, para atender situaciones complejas con rigor, objetividad y pensamiento reflexivo.
Adaptabilidad, resiliencia y gestión del cambio. Se adapta con resiliencia a cambios, demandas y contextos diversos, ajustando estrategias, aprendiendo de la retroalimentación y gestionando la incertidumbre, para mantener el desempeño académico o profesional ante condiciones dinámicas o retadoras.
Autogestión, disciplina y aprendizaje continuo. Autogestiona su proceso de trabajo y aprendizaje continuo, organizando tiempos, priorizando tareas, cumpliendo plazos y buscando nuevas oportunidades formativas, para fortalecer su desarrollo personal y profesional de manera autónoma y sostenida.
Inteligencia emocional, habilidades interpersonales y liderazgo colaborativo. Gestiona sus emociones y se relaciona con otros de forma empática, regulando estados emocionales, comprendiendo a los demás, resolviendo conflictos y ejerciendo liderazgo colaborativo, para construir relaciones interpersonales respetuosas, cooperativas y orientadas al logro común.
Ética, integridad, responsabilidad social y respeto. Actúa con ética, integridad y responsabilidad social, tomando decisiones justas, respetuosas e incluyentes, reconociendo la diversidad y el impacto de sus acciones, para contribuir al bienestar colectivo, la confianza institucional y entornos académicos y profesionales libres de discriminación.
Valoración cultural y bienestar integral. Valora la diversidad cultural y promueve su bienestar integral, reconociendo expresiones culturales diversas y desarrollando prácticas de autocuidado físico y emocional, para potenciar su desarrollo humano, su responsabilidad social y su participación respetuosa en entornos diversos.

La persona egresada de la Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial podrá desempeñarse en diversos sectores públicos, privados y de investigación, aplicando sus competencias en análisis, gestión y gobernanza de datos, con niveles de inserción desde principiante hasta avanzado, en modalidades presencial, híbrida o remota. Los principales espacios de desarrollo incluyen:

Dependencias de gobierno y organismos públicos: unidades de datos, observatorios y análisis para la toma de decisiones basadas en información.
Hospitales, aseguradoras y sistemas de salud: gestión de información, tableros de control y analítica para optimización de servicios.
Industria y manufactura: análisis de procesos operativos, eficiencia y mejora continua mediante datos.
Banca, fintech y aseguradoras de riesgo: analítica de datos para decisiones estratégicas, evaluación de riesgos y cumplimiento normativo.
Retail, e-commerce y marketing: análisis del comportamiento de clientes, medición de resultados y optimización de estrategias.
Logística y transporte (incluido puertos y aeropuertos): trazabilidad, eficiencia operativa y monitoreo de flujos.
Energía, agua y medio ambiente: indicadores de desempeño, sostenibilidad y monitoreo de recursos.
Telecomunicaciones y servicios digitales: análisis de desempeño, calidad de servicio y soporte a decisiones.
Universidades, edtech y centros de I+D: analítica institucional, investigación aplicada y proyectos de innovación tecnológica.
Ciberseguridad y centros de monitoreo: consolidación y análisis de eventos de seguridad, generación de alertas y soporte a la toma de decisiones.
Consultorías y emprendimientos tecnológicos: diagnóstico, diseño e implementación de soluciones de datos, desarrollo de proyectos propios y asesoría especializada.

La persona aspirante a la Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial deberá contar, de manera deseable con los siguientes saberes:

Conocimientos y bases formativas:

Matemáticas básicas (aritmética y álgebra elemental) y nociones de estadística descriptiva (promedios, dispersión) e interpretación de gráficas.
Alfabetización digital: manejo de archivos y carpetas, correo, videoconferencia, buscadores; hojas de cálculo a nivel básico (fórmulas sencillas, filtros).
Comprensión lectora y redacción básica en español.
Nociones elementales de inglés técnico, particularmente vocabulario y expresiones comunes en el ámbito científico-tecnológico.
Nociones de ciencia y tecnología que le permitan comprender fenómenos básicos y resolver problemas.
Pensamiento lógico: seguir instrucciones paso a paso, reconocer patrones, condiciones y repeticiones.

Habilidades iniciales:

Organización del tiempo para actividades asíncronas y síncronas en un entorno en línea.
Comunicación oral y escrita con claridad para expresar procesos de forma lógica y capacidad de argumentación
Trabajo colaborativo en entornos virtuales, con respeto a la netiqueta y uso básico de herramientas digitales (foros, chat y documentos compartidos, etc.).
Búsqueda de información confiable y cita elemental de fuentes.
Capacidad de aprender de forma autónoma y gestionar el propio aprendizaje

Actitudes y valores:

Responsabilidad y honestidad académica (evitar plagio, reconocer fuentes).
Curiosidad e iniciativa para aprender nuevas tecnologías.
Respeto, inclusión y empatía en equipos diversos.
Sensibilidad ética sobre privacidad y uso responsable de datos (a un nivel introductorio).
Perseverancia ante errores y apertura a la retroalimentación.

Condiciones recomendables de acceso a la modalidad:

Contar con computadora cámara y micrófono, conexión estable a Internet y nociones básicas de instalación de software.
Disponer de un espacio y horarios definidos para el estudio autónomo.

SEMESTRE 1
MATERIA	MEDIACIÓN DOCENTE			HTI	HTA	CRÉDITOS
MATERIA	HD	HA	HF	HTI	HTA	CRÉDITOS
Razonamiento computacional	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Contextos y aplicaciones de la ID e IA	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Matemáticas I	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Ética profesional y comunicación académica	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Modelado y gestión de datos	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Automatización en sistemas operativos	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
SEMESTRE 2
MATERIA	MEDIACIÓN DOCENTE			HTI	HTA	CRÉDITOS
MATERIA	HD	HA	HF	HTI	HTA	CRÉDITOS
Paradigmas de programación	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Matemáticas II	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Probabilidad y estadística	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Infraestructura y arquitectura de sistemas de datos	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Fundamentos de Ciencia de datos	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Ciudadanía digital, datos y sociedad	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
SEMESTRE 3
MATERIA	MEDIACIÓN DOCENTE			HTI	HTA	CRÉDITOS
MATERIA	HD	HA	HF	HTI	HTA	CRÉDITOS
Estructuras de datos	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Optimización y modelos matemáticos	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Acondicionamiento y visualización de datos	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Integración de servicios	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Aprendizaje de máquina	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Arquitecturas de nube	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
SEMESTRE 4
MATERIA	MEDIACIÓN DOCENTE			HTI	HTA	CRÉDITOS
MATERIA	HD	HA	HF	HTI	HTA	CRÉDITOS
Seguridad de la información	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Redes neuronales	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Orquestación y contenerización	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Optativa I	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Gobernanza de IA	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Optativa II	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
SEMESTRE 5
MATERIA	MEDIACIÓN DOCENTE			HTI	HTA	CRÉDITOS
MATERIA	HD	HA	HF	HTI	HTA	CRÉDITOS
Tecnología y desarrollo sostenible	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Agentes inteligentes	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Optativa III	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Seminario de proyectos tecnológicos I	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Optativa IV	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
SEMESTRE 6
MATERIA	MEDIACIÓN DOCENTE			HTI	HTA	CRÉDITOS
MATERIA	HD	HA	HF	HTI	HTA	CRÉDITOS
MLOps	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Servicio social constitucional	0.00	0.00	0.00	20.00	20.00	30.00
Visión por computadora	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Optativa V	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Seminario de proyectos tecnológicos II	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00
Optativa VI	0.00	0.00	2.00	6.00	8.00	8.00

Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial (en línea)

Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial (en línea)

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