Un crédito académico, implica 15 horas clase y 25 horas de trabajo adicional fuera de horas clase. A cada hora-clase le corresponden 50 minutos para impartición, el doble de minutos para el trabajo fuera de la hora clase y 10 minutos para recesos y traslado entre aulas.
Un crédito académico, implica 15 horas clase y 25 horas de trabajo adicional fuera de horas clase. A cada hora-clase le corresponden 50 minutos para impartición, el doble de minutos para el trabajo fuera de la hora clase y 10 minutos para recesos y traslado entre aulas.
Fines de Aprendizaje
El programa de Ingeniería en Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, tiene como objetivo formar profesionistas capaces de genera modelos matemáticos para el análisis de datos y la solución de problemas complejos. Con amplios conocimientos en estadística y matemática aplicada y con un enfoque especial en la modelación, la optimización y la simulación computacional. Con gran experiencia en el manejo de técnicas y modelos de aprendizaje automático que les permite optimizar y hacer más eficientes los procesos. Capaces de generar modelos de inteligencia artificial.
Perfil del Egresado
El egresado de la Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos combina habilidades analíticas y técnicas avanzadas para resolver problemas complejos mediante la aplicación de modelos matemáticos, estadísticos y técnicas de ciencia de datos. Está preparado para interpretar grandes volúmenes de información, tomar decisiones basadas en datos y aplicar inteligencia artificial para optimizar procesos en diversos contextos.
Conocimientos:
• Construye modelos matemáticos deterministas y estocásticos para la solución de problemas complejos.
• Analiza grandes volúmenes de datos (big data) estructurados y no estructurados empleando métodos matemáticos, estadísticos y técnicas acordes a la ciencia de datos.
• Utiliza métodos y técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, con un enfoque de solución de tareas.
• Soluciona problemas complejos mediante metodologías computacionales y tecnologías de información.
Habilidades:
• Genera modelos de análisis de datos para la toma de decisiones considerando los requerimientos de la situación y la gestión de proyectos.
Actitudes:
• Muestra actuaciones éticas, con sustento en los principios de dignidad, integridad, responsabilidad y bien común.
• Construye visiones propias y compartidas de futuros sostenibles, a través del análisis de múltiples escenarios posibles.
• Desarrolla oportunidades conscientes que generan valor económico, social y ambiental.
• Intercambia mensajes orales y escritos que hacen posible un desenvolvimiento profesional y social.
• Establece juicios o posturas personales, ante diversas situaciones, con sustento en una evaluación rigurosa de información.
Perfil de Ingreso
Para ingresar al Programa académico de Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, se requiere que el estudiante cuente con una serie de condiciones mínimas, tales como:
- Conocimientos sobre ciencias básicas y exactas, elementos fundamentales de lógica, matemáticas, estadística y programación.
- Comprensión básica de las metodologías y técnicas de investigación, así como, nociones sobre cultura general e historia.
- Habilidades para el pensamiento crítico, la observación y el razonamiento. Elaboración de proyectos y uso de medios y herramientas digitales.
- Capacidades para expresar ideas de manera clara y efectiva tanto en forma verbal, como escrita.
- Aptitudes, para el trabajo en equipo y una comunicación asertiva, para la solución de problemas y el uso de algunas aplicaciones informáticas. Así como, para el razonamiento lógico, el liderazgo y una perseverancia y dedicación constantes.
Learning Outcomes
The Artificial Intelligence and Data Science program aims to train professionals capable of generating mathematical models for data analysis and solving complex problems. With extensive knowledge in statistics and applied mathematics, and a special focus on modeling, optimization, and computational simulation, graduates have substantial experience in handling machine learning techniques and models that enable them to optimize and make processes more efficient. They are capable of generating artificial intelligence models.
Graduate Profile
The graduate of the Artificial Intelligence and Data Science program combines advanced analytical and technical skills to solve complex problems through the application of mathematical models, statistical techniques, and data science methods. They are prepared to interpret large volumes of information, make data-driven decisions, and apply artificial intelligence to optimize processes in various contexts.
Knowledge:
- Constructs deterministic and stochastic mathematical models to solve complex problems.
- Analyzes large volumes of structured and unstructured data (big data) using mathematical, statistical methods, and data science techniques.
- Utilizes machine learning and artificial intelligence methods and techniques with a task-solving approach.
- Solves complex problems through computational methodologies and information technologies.
Skills:
- Generates data analysis models for decision-making, considering the requirements of the situation and project management.
Attitudes:
- Demonstrates ethical behavior based on principles of dignity, integrity, responsibility, and the common good.
- Builds personal and shared visions of sustainable futures through the analysis of multiple possible scenarios.
- Develops conscious opportunities that generate economic, social, and environmental value.
- Exchanges oral and written messages that enable professional and social development.
- Establishes personal judgments or positions, in various situations, based on a rigorous evaluation of information.
Admission Profile
To enter the Artificial Intelligence and Data Science academic program, students must meet a series of minimum conditions, such as:
- Knowledge of basic and exact sciences, fundamental elements of logic, mathematics, statistics, and programming.
- Basic understanding of research methodologies and techniques, as well as notions of general culture and history.
- Critical thinking, observation, and reasoning skills.
- Project development and the use of digital media and tools.
- The ability to express ideas clearly and effectively both verbally and in writing.
- Aptitudes for teamwork and assertive communication, problem-solving, and the use of certain software applications.
- Logical reasoning, leadership, and constant perseverance and dedication.
Fines de Aprendizaje
El programa de Ingeniería en Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, tiene como objetivo formar profesionistas capaces de genera modelos matemáticos para el análisis de datos y la solución de problemas complejos. Con amplios conocimientos en estadística y matemática aplicada y con un enfoque especial en la modelación, la optimización y la simulación computacional. Con gran experiencia en el manejo de técnicas y modelos de aprendizaje automático que les permite optimizar y hacer más eficientes los procesos. Capaces de generar modelos de inteligencia artificial.
Perfil del Egresado
El egresado de la Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos combina habilidades analíticas y técnicas avanzadas para resolver problemas complejos mediante la aplicación de modelos matemáticos, estadísticos y técnicas de ciencia de datos. Está preparado para interpretar grandes volúmenes de información, tomar decisiones basadas en datos y aplicar inteligencia artificial para optimizar procesos en diversos contextos.
Conocimientos:
• Construye modelos matemáticos deterministas y estocásticos para la solución de problemas complejos.
• Analiza grandes volúmenes de datos (big data) estructurados y no estructurados empleando métodos matemáticos, estadísticos y técnicas acordes a la ciencia de datos.
• Utiliza métodos y técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial, con un enfoque de solución de tareas.
• Soluciona problemas complejos mediante metodologías computacionales y tecnologías de información.
Habilidades:
• Genera modelos de análisis de datos para la toma de decisiones considerando los requerimientos de la situación y la gestión de proyectos.
Actitudes:
• Muestra actuaciones éticas, con sustento en los principios de dignidad, integridad, responsabilidad y bien común.
• Construye visiones propias y compartidas de futuros sostenibles, a través del análisis de múltiples escenarios posibles.
• Desarrolla oportunidades conscientes que generan valor económico, social y ambiental.
• Intercambia mensajes orales y escritos que hacen posible un desenvolvimiento profesional y social.
• Establece juicios o posturas personales, ante diversas situaciones, con sustento en una evaluación rigurosa de información.
Perfil de Ingreso
Para ingresar al Programa académico de Ingeniería en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, se requiere que el estudiante cuente con una serie de condiciones mínimas, tales como:
- Conocimientos sobre ciencias básicas y exactas, elementos fundamentales de lógica, matemáticas, estadística y programación.
- Comprensión básica de las metodologías y técnicas de investigación, así como, nociones sobre cultura general e historia.
- Habilidades para el pensamiento crítico, la observación y el razonamiento. Elaboración de proyectos y uso de medios y herramientas digitales.
- Capacidades para expresar ideas de manera clara y efectiva tanto en forma verbal, como escrita.
- Aptitudes, para el trabajo en equipo y una comunicación asertiva, para la solución de problemas y el uso de algunas aplicaciones informáticas. Así como, para el razonamiento lógico, el liderazgo y una perseverancia y dedicación constantes.
Learning Outcomes
The Artificial Intelligence and Data Science program aims to train professionals capable of generating mathematical models for data analysis and solving complex problems. With extensive knowledge in statistics and applied mathematics, and a special focus on modeling, optimization, and computational simulation, graduates have substantial experience in handling machine learning techniques and models that enable them to optimize and make processes more efficient. They are capable of generating artificial intelligence models.
Graduate Profile
The graduate of the Artificial Intelligence and Data Science program combines advanced analytical and technical skills to solve complex problems through the application of mathematical models, statistical techniques, and data science methods. They are prepared to interpret large volumes of information, make data-driven decisions, and apply artificial intelligence to optimize processes in various contexts.
Knowledge:
- Constructs deterministic and stochastic mathematical models to solve complex problems.
- Analyzes large volumes of structured and unstructured data (big data) using mathematical, statistical methods, and data science techniques.
- Utilizes machine learning and artificial intelligence methods and techniques with a task-solving approach.
- Solves complex problems through computational methodologies and information technologies.
Skills:
- Generates data analysis models for decision-making, considering the requirements of the situation and project management.
Attitudes:
- Demonstrates ethical behavior based on principles of dignity, integrity, responsibility, and the common good.
- Builds personal and shared visions of sustainable futures through the analysis of multiple possible scenarios.
- Develops conscious opportunities that generate economic, social, and environmental value.
- Exchanges oral and written messages that enable professional and social development.
- Establishes personal judgments or positions, in various situations, based on a rigorous evaluation of information.
Admission Profile
To enter the Artificial Intelligence and Data Science academic program, students must meet a series of minimum conditions, such as:
- Knowledge of basic and exact sciences, fundamental elements of logic, mathematics, statistics, and programming.
- Basic understanding of research methodologies and techniques, as well as notions of general culture and history.
- Critical thinking, observation, and reasoning skills.
- Project development and the use of digital media and tools.
- The ability to express ideas clearly and effectively both verbally and in writing.
- Aptitudes for teamwork and assertive communication, problem-solving, and the use of certain software applications.
- Logical reasoning, leadership, and constant perseverance and dedication.
| ING | Ingeniería / Exploración Engineering / Exploration |
Para obtener un título profesional en el Tecnológico de Monterrey se requiere:
- Haber cumplido, de acuerdo con las normas en vigor, con los requisitos académicos previos del plan de estudios correspondiente, mediante la evaluación inicial o las unidades de nivel introductorio.
- Haber cubierto todas las unidades de formación del plan de estudios que corresponda, ya sea aprobando todas las unidades de formación en el Tecnológico de Monterrey, o bien, obteniendo acuerdos de revalidación o equivalencia conforme a las normas correspondientes de una parte de las unidades de formación con estudios hechos en otras instituciones y aprobando las unidades de formación restantes en el Tecnológico de Monterrey.
- Haber cursado y aprobado en el Tecnológico de Monterrey, por lo menos, el 50% de los créditos académicos que integran el plan de estudios. Podrá tenerse flexibilidad en esta norma en los programas que, mediante un convenio, se establezcan en conjunto con otras universidades.
- Haber cumplido con el servicio social, de acuerdo con los preceptos legales en vigor y el reglamento del servicio social correspondiente.
- Haber presentado el examen externo, autorizado por la Vicerrectoría Académica y de Innovación Educativa, para evaluar los conocimientos y habilidades adquiridos durante su carrera profesional. Este requisito es aplicable solamente a los alumnos de las carreras profesionales para las que existan dichos exámenes. El resultado de este examen quedará registrado en el expediente del alumno. En las carreras en las que no exista dicho examen, los alumnos de las carreras profesionales deberán presentar exámenes integradores diseñados para este fin. Este requisito es aplicable solamente a los alumnos de las carreras profesionales para las que existan dichos exámenes.
- Haber demostrado un nivel de dominio B2 del idioma inglés referenciado al Marco Común Europeo de Referencia (MCER) en alguno de los exámenes autorizados por el Tecnológico de Monterrey.
- Haber cumplido con los requisitos adicionales establecidos en su programa autorizados por el Tecnológico de Monterrey.
El título profesional del egresado será registrado en la Secretaría de Educación Pública y podrá solicitar la expedición de la cédula profesional para el ejercicio profesional en México. La validez del título o cédula profesional en otros países requiere cumplir con requisitos adicionales gubernamentales o institucionales.
To obtain a professional degree at Tecnológico de Monterrey, the following requirements must be met:
- Successfully fulfill the academic requirements of the corresponding curriculum, either through initial assessment or introductory-level educational units.
- Complete all educational units of the curriculum, either by passing all units at Tecnológico de Monterrey or obtaining equivalency agreements for part of the units with studies conducted at other institutions and passing the remaining units at Tecnológico de Monterrey.
- Complete at least 50% of the academic credits of the curriculum at Tecnológico de Monterrey. Flexibility in this rule may be allowed for programs established in conjunction with other universities through an agreement.
- Fulfill the social service requirement according to current legal provisions and the corresponding social service regulations.
- Pass an external exam authorized by the Office of the Vice Rector for Academic and Educational Innovation to assess the knowledge and skills acquired during the professional career. This requirement applies only to students in professional careers for which such exams exist. The exam result will be recorded in the student's transcript. For careers without such an exam, students must pass integrating exams designed for this purpose.
- Demonstrate a B2 level of English proficiency as referenced to the Common European Framework of Reference (CEFR) in one of the exams authorized by Tecnológico de Monterrey.
- Fulfill additional requirements established in the authorized program by Tecnológico de Monterrey.
The graduate's professional degree will be registered with the Mexican Ministry of Public Education, and they may request the issuance of the professional license to practice in Mexico. Validity of the degree or professional license in other countries requires compliance with additional governmental or institutional requirements.