Licenciatura en Ciencia de Datos

Formar ingenieros competentes que modelan, implementan y evalúan datos provenientes de entornos complejos, utilizando técnicas de vanguardia que le permitan la identificación, visualización y comprensión de patrones, que facilitan la toma de decisiones estratégicas en los sectores educativo, empresarial, social e industrial a través de equipos multidisciplinarios con enfoque ético y sostenible.

• Analítica Avanzada: Formar profesionales capaces de capturar, depurar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos (Big Data) estructurados y no estructurados para extraer conocimiento relevante.
• Desarrollo de Modelos: Diseñar, entrenar e implementar modelos predictivos, prescriptivos y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning y Deep Learning) para la solución de problemas complejos.
• Toma de Decisiones: Traducir hallazgos matemáticos y computacionales en estrategias accionables mediante técnicas de analítica visual y narración con datos (Data Storytelling) orientadas al sector productivo, científico y social.
• Gobernanza y Ética: Aplicar marcos normativos y criterios éticos en la gestión de la información, garantizando la privacidad, seguridad y transparencia en el tratamiento de los datos.
• Integración Interdisciplinaria: Colaborar con equipos multidisciplinarios para implementar arquitecturas de datos robustas y escalables en entornos de computación en la nube y sistemas distribuidos.

• Habilidades lógico-matemáticas, de programación, pensamiento crítico, comunicación y curiosidad y disposición para el aprendizaje.
• Capacidad creativa, analítica, de resolución de problemas y emprendedora.
• Liderazgo y capacidad de trabajo en equipos multidisciplinarios.
• Razonamiento cuantitativo y pensamiento analítico.
• Conciencia ética y social.
• Compromiso con el desarrollo sostenible.
• Habilidades aprendizaje autónomo y capacidad de síntesis.
• Capacidad para reconocer y valorar el diseño estético y funcional de productos tecnológicos.

• Domina técnicas de recolección, limpieza y preparación de datos para garantizar la confiabilidad de los usuarios elevando su productividad y competitividad.
• Implementa estrategias tecnológicas para la administración, almacenamiento y gobernanza de los datos considerando las implicaciones éticas y legales.
• Diseña y desarrolla arquitecturas de datos escalables, procesos de extracción, transformación y carga (ETL) así como, secuencias de datos para gestionar grandes volúmenes de información con responsabilidad social
• Construye modelos de aprendizaje máquina y aprendizaje profundo en el desarrollo de soluciones de alta especialidad para entornos complejos, respetando el marco legal internacional con responsabilidad social y respeto a los derechos humanos.
• Aplica la lógica de los lenguajes de programación para generar código y funciones que permitan la manipulación y análisis de datos con excelencia.
• Implementa y gestiona sistemas embebidos en dispositivos de internet de las cosas para garantizar la recopilación y transmisión de datos de manera eficiente y confiable.
• Planifica, ejecuta y gestiona proyectos de ciencia de datos para asegurar soluciones que cumplan con los objetivos y requisitos de la organización con sentido ético.

El egresado en Ciencia de Datos cuenta con un campo laboral altamente versátil y en constante expansión, abarcando sectores públicos y privados:

Sectores de Desarrollo

• Sector Tecnológico y Telecomunicaciones: Desarrollo de algoritmos para software, motores de búsqueda, optimización de redes y plataformas digitales.
• Finanzas, Banca y Fintech: Detección de fraude en tiempo real, scoring crediticio, comercio algorítmico y gestión de riesgos patrimoniales.
• Salud y Biomedicina: Análisis de datos genómicos, epidemiología computacional, diagnóstico asistido por imágenes y medicina personalizada.
• Comercio Minorista (Retail) y E-commerce: Sistemas de recomendación de productos, análisis de sentimiento del consumidor y optimización de precios en tiempo real.
• Industria 4.0 y Logística: Mantenimiento predictivo de maquinaria, optimización de cadenas de suministro y enrutamiento inteligente de flotas.
• Sector Público y Ciudades Inteligentes: Análisis de datos abiertos (Open Data), diseño de políticas públicas basadas en evidencia y monitoreo ambiental.

Perfiles y Roles Profesionales

• Científico de Datos (Data Scientist)
• Ingeniero de Datos (Data Engineer)
• Especialista en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial (ML/AI Engineer)
• Analista de Inteligencia de Negocios (BI Analyst)
• Arquitecto de Big Data