Plan de Estudios

Clases enfocadas en conocimientos útiles para tu vida profesional.

Fundamentos de Programación para Ciencia de Datos

Duración: 16 hrs.

En esta asignatura diseñarás e implementarás programas de cómputo usando las herramientas de programación y visualización de datos.

Bases de Datos relacionales

Duración: 16 hrs.

En esta materia diseñarás una base de datos relacional y realizarás consultas avanzadas a una base de datos para crear ventanas y funciones analíticas.

Bases de Datos no Relacionales

Duración: 16 hrs.

Identificarás los escenarios en los que cada familia de bases de datos distribuidas es óptima y en cuáles no. También identificarás la mejor forma de fragmentar los datos en una base de datos distribuida según el objetivo de la aplicación o análisis.


Manejo de Grandes Volúmenes

Duración: 16 hrs.

En esta materia utilizarás las herramientas presentadas para problemas de limpieza y preprocesamiento de datos, así como la automatización de estos procesos.

Análisis Descriptivo

Duración: 16 hrs.

Esta asignatura te brindará las herramientas para realizar e interpretar análisis descriptivos para los diferentes tipos de datos utilizando Python.

Infraestructura en la Nube

Duración: 16 hrs.

En esta asignatura aprenderás cómo utilizar los servicios especializados para los distintos problemas que se va a enfrentar al procesar datos usando cómputo en la nube.


Ética y Legalidad

Duración: 16 hrs.

En esta materia conocerás los temas más relevantes relacionados con el debate internacional sobre el diseño y la implementación ética de técnicas de Ciencia de Datos y de IA.

Aprendizaje de Máquina I

Duración: 16 hrs.

En esta asignatura implementarás los algoritmos más utilizados en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado, así como su uso en el framework de scikit-learn

Productos de Datos

Duración: 16 hrs.

Aquí conocerás las herramientas para construir ambientes de cómputo desplegables en infraestructura en la nube.


Aplicaciones de Ciencia de Datos I

Duración: 16 hrs.

Esta asignatura te permitirá implementar todos los módulos de software que se requieren para desarrollar un producto de datos.

Cómputo de Datos Masivos

Duración: 16 hrs.

Serás capaz de realizar proyectos de datos utilizando, Pyspark, Tensor Flow, lenguaje de programación R, usando servicios de infraestructura en la nube mediante Amazon Web Services.

Aprendizaje de Máquina II

Duración: 16 hrs.

En esta materia realizarás proyectos de datos utilizando, librerías avanzadas de Python como lo son Pytorch, sklearn, nltk y pycaret.


Aplicaciones de Ciencia de Datos II

Duración: 16 hrs.

Esta asignatura aprenderás cómo implementar todos los módulos de software que se requieren para desarrollar un producto de datos.

Proyecto de Titulación I Seriada 1

Duración: 16 hrs.

Aquí distinguirás el conjunto de servicios ofrecidos en las Fintech y cómo la utilización de la ciencia de datos habilita esta industria para su aplicación a problemas comunes.
Optativa

Proyecto de Titulación II Seriada 2

Duración: 16 hrs.

En esta asignatura identificarás los conceptos básicos del marketing y del marketing digital para extraer y analizar los datos de internet y su combinación con fuentes de datos tradicionales.
Optativa

Ciencia de Datos para Fintech Optativa 1

Duración: 16 hrs.

Aquí construirás sistemas de información geográfica, considerando los conceptos fundamentales de los datos geoespaciales para su optima implementación en proyectos, obteniendo ventajas competitivas.
Optativa

Marketing de Datos Optativa 2

Duración: 16 hrs.

Aquí realizarás el diseño de un proyecto de datos utilizando, Pyspark, Tensor Flow, lenguaje de programación R, usando servicios de infraestructura en la nube mediante Amazon Web Services.

Construcción de Sistemas de Información Geográfica Optativa 3

Duración: 16 hrs.

En esta materia propondrás implementarás un un proyecto de datos utilizando, Pyspark, Tensor Flow, lenguaje de programación R, usando servicios de infraestructura en la nube mediante Amazon Web Services.


Proyecto de Titulación II

Duración: 16 hrs.

En esta materia propondrás implementarás un un proyecto de datos utilizando, Pyspark, Tensor Flow, lenguaje de programación R, usando servicios de infraestructura en la nube mediante Amazon Web Services.


Requisitos de admisión

  • Acta de nacimiento original.
  • Copia de CURP.
  • Copia de título profesional de licenciatura (en caso de que se encuentre en trámite constancia de titulación en trámite y copia de acta de examen profesional).
  • Copia de cédula profesional federal de licenciatura (en caso de que se encuentre en trámite, constancia de titulación en trámite).
  • El/la aspirante que ingresa a la maestría como opción de titulación de la licenciatura, deberá entregar además los 2 siguientes requisitos:
    • A) Certificado original de término de la licenciatura debidamente legalizado.
    • B) Carta OTEM original (oficio de su universidad de procedencia donde le autoriza titularse por estudios de maestría).

Proceso de inscripción

El primer paso para ingresar al programa es completar el formulario de inscripción. Una vez recibido nos pondremos en contacto para coordinar la entrevista (online).

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