El egresado de la Maestría en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos es un profesional que está en capacidad de generar soluciones innovadoras de impacto estratégico, a través del desarrollo de proyectos que involucran la extracción, transformación y visualización de grandes volúmenes de datos; y del diseño y la aplicación de algoritmos basados en deep learning, aprendizaje automático y otras técnicas de inteligencia artificial.

La Maestría en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, está dirigida a profesionales en Ingeniería y de otras áreas, con interés demostrable en el desarrollo de proyectos asociados a la transformación digital, innovación e investigación, que involucren desarrollo de modelos de aprendizaje automático, gestión y visualización de datos.

Conocimientos Específicos:

Programación:

• Capacidad para descomponer problemas complejos en partes manejables.
• Familiaridad con al menos un lenguaje de programación.
• Capacidad para escribir scripts o programas sencillos.
• Comprensión de estructuras de control como bucles y condicionales.

Matemáticas:

• Comprensión de conceptos fundamentales como funciones y derivadas.
• Conocimiento de conceptos básicos de álgebra lineal.
• Conocimiento de conceptos básicos de probabilidad y estadística

El egresado de la Maestría en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos podrá desempeñarse como:

• Científico de datos: encargado de analizar grandes conjuntos de datos, desarrollar modelos predictivos y realizar estudios estadísticos para obtener información valiosa que contribuya a la toma de decisiones.
• Ingeniero de IA: diseñando y desarrollando sistemas y algoritmos de IA para automatizar procesos, mejorar la eficiencia y optimizar la toma de decisiones en diferentes aplicaciones y sectores, como la salud, la logística o el marketing.
• Especialista en aprendizaje automático (machine learning): aplicando técnicas y algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar modelos y sistemas capaces de aprender y mejorar su rendimiento a partir de los datos.
• Analista de datos: utilizando técnicas de minería de datos y visualización para descubrir patrones, identificar tendencias y generar información relevante para la toma de decisiones estratégicas en diferentes áreas, como el marketing, las finanzas o la investigación científica.
• Consultor en IA y ciencia de datos: asesorando a organizaciones en la implementación de estrategias de IA, identificando oportunidades de mejora, diseñando soluciones personalizadas y brindando recomendaciones basadas en el análisis de datos.
• Investigador en IA: explorando nuevas técnicas, desarrollando algoritmos innovadores y contribuyendo al avance del conocimiento en estas áreas.
• Gerente de proyectos de datos: puede ocupar cargos de gestión, supervisión de proyectos relacionados con la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos, asegurando que se cumplan los objetivos y que se apliquen las mejores prácticas en cuanto a la utilización de la IA y la ciencia de dato

• Arquitecturas Analíticas
• Análisis Multivariado
• Visión Computacional con Deep
• Learning
• Electiva 1
• Proyecto de Grado

• Visualización de Datos
• Procesamiento de Datos Secuenciales con Deep Learning
• Gestión de Proyecto en IA y CD
• Electiva 2
• Trabajo de Grado