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Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

5.0
1 opinión
  • Puedo estudiar en cualquier momento… muy flexible.
    |

Licenciatura

En línea

$ 1,560/mes IVA inc.

Llama al centro

Descripción

  • Tipología

    Licenciatura

  • Título oficial reconocido

    Con RVOE

  • Metodología

    En línea

  • Idiomas

    Castellano

  • Duración

    2 Años

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus virtual

  • Servicio de consultas

  • Tutorías personalizadas

  • Clases virtuales

¿Quieres convertirte en un arquitecto de la nueva era tecnológica y liderar la toma de decisiones basada en datos? Conviértete en un experto en el diseño, implementación y optimización de soluciones de inteligencia artificial y ciencia de datos. A través de este programa, adquirirás competencias clave en machine learning, big data, programación avanzada, ética algorítmica y procesamiento de lenguaje natural, preparándote para transformar grandes volúmenes de información en conocimiento estratégico para empresas y organizaciones.

La Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de UMOV profundiza en el ciclo de vida completo de los datos, desde su recolección y limpieza hasta el despliegue de modelos predictivos y automatizados. Este curso, que puedes encontrar en el catálogo de Emagister, combina una base matemática sólida con una metodología práctica "learning by doing", permitiéndote desarrollar soluciones robustas, seguras y escalables para los desafíos del mercado actual.

Si buscas consolidar tu futuro profesional en uno de los campos con mayor crecimiento y demanda, no pierdas esta oportunidad. La formación oficial impartida por UMOV Academy te proporciona los conocimientos necesarios para enfrentar la cuarta revolución industrial con solvencia. ¡Inscríbete hoy mismo!

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Acerca de este curso

El objetivo general de esta ingeniería es formar profesionales capaces de diseñar, implementar y optimizar soluciones basadas en datos y modelos de inteligencia artificial, aplicando fundamentos analíticos, tecnológicos y éticos para mejorar la toma de decisiones, automatizar procesos y generar valor en organizaciones de distintos sectores.

Adulto trabajador, estudiantes de bachilleratos en el último año de sus estudios, licenciados e ingenieros que deseen una segunda carrera, amas de casa, dueños de negocios.

Titulación directa, sin tesis ni examen profesional.

Todas las Licenciaturas de UMOV se cursan en 2 años 10 meses permitiendo una titulación en ese mismo tiempo; además, nunca se cobran recargos ni se obliga a un plan forzoso, lo cual, es un valor agregado respecto a otras Universidad en línea. Además, UMOV Academy cuenta con la mejor plataforma educativa en México y América Latina, totalmente alineada con los paradigmas de Experiencia de Usuario, aplicados a sistemas de aprendizaje en línea. El aula virtual de UMOV Academy está diseñada para usuarios de todas las edades ya que se mejora y optimiza constantemente.

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Opiniones

5.0
  • Puedo estudiar en cualquier momento… muy flexible.
    |
100%
4.8
excelente

Valoración del curso

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Valoración del Centro

Marianna

5.0
20/04/2026
Sobre el curso: Puedo estudiar en cualquier momento… muy flexible.
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*Todas las opiniones recolectadas por Emagister & iAgora han sido verificadas

Logros de este Centro

2021
Este centro lleva demostrando su calidad en Emagister
7 años con Emagister

Todos los cursos están actualizados

La valoración media es superior a 3,7

Más de 50 reseñas en los últimos 12 meses

Este centro lleva 7 años en Emagister.

Materias

  • Inteligencia artificial
  • Programacion
  • Tecnología y computación
  • Tecnologías de la información
  • Matemáticas y ciencias

Profesores

Gerardo Ramírez Yah

Gerardo Ramírez Yah

Docente Certificado

Programa académico

  • Inteligencia artificial
  • Introducción al aprendizaje automático
  • Minería de datos
  • Aprendizaje de máquinas
  • Visualización de datos
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Internet de las cosas y redes de sensores
  • Programación orientada a objetos
  • Bases de datos relacionales
  • Geometría del espacio
  • Métodos mátemáticos computacionales para ciencia de datos
  • Paradigmas y programación para ciencia de datos
  • Bases de datos avanzadas
  • Teorías de gráficas
  • Probabilidad aplicada y simulación estocástica
  • Computación concurrente
  • Análisis de datos masivos
  • Métodos estadísticos
  • Reconocimiento de patrones
  • Introducción al aprendizaje automático
  • Minería de datos
  • Aprendizaje de máquinas
  • Visualización de datos

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