Maestría en Ciencias Computacionales

ITESM Tecnológico de Monterrey - Tec de Monterrey

Descripción

Las tendencias tecnológicas en el mundo moderno apuntan hacia la necesidad de sistemas computacionales de mayor flexibilidad, capaces de adaptarse a condiciones no previstas y de incertidumbre, y con habilidades de interacción.
El aprendizaje automático, el análisis y ciencia de datos, así como diversas técnicas inspiradas en la naturaleza están generando tecnología para dotar a los sistemas computacionales con las capacidades mencionadas, que transformarán la sociedad, la economía y el entorno en este siglo XXI.
Este posgrado en Ciencias Computacionales prepara a sus alumnos para ser líderes en esta nueva ola tecnológica. El programa es orientado a la investigación e integrado con el Doctorado en Ciencias Computacionales (DCC), y enfatiza las líneas de investigación en algoritmos bioinspirados, modelos de aprendizaje automático, y ciencia de datos y matemáticas aplicadas que son apoyadas fuertemente por la actividad de investigación llevada a cabo dentro de los Grupos de Investigación con Enfoque Estratégico (GIEE) y proyectos asociados al programa (Sistemas Inteligentes, Bioinformática, Modelos de Aprendizaje Computacional, Ingeniería Industrial y Métodos Numéricos).

Temario

Cursos sello (elegir uno):
  • Liderazgo para el Desarrollo Sostenible
  • Liderazgo para el Desarrollo Empresaria
Cursos básicos:
  • Sistemas Inteligentes
  • Fundamentos de Computación
  • Aprendizaje Automático
  • Matemáticas Aplicadas
Cursos de investigación:
  • Métodos de Investigación e Innovación
  • Tesis I
  • Tesis II
  • Tesis I
Cursos optativos:
  • Optativo I
  • Optativo II
  • Optativo III
  • Optativo IV
Líneas de investigación :
 
  • Sistemas BioInspirados (Bio-inspired Algorithms)
  • Modelos de Aprendizaje Automático (Machine Learning)
  • Ciencia de Datos y Matemáticas Aplicadas (Data & Computational Science)

Competencias para las que te prepara el curso

Al término del programa, el egresado será capaz de: Demostrar un alto nivel de conocimiento teórico y metodológico de las Ciencias Computacionales en cualquier situación profesional. Realizar investigación en su área de especialidad que aporte nuevo conocimiento de relevancia para el avance de las Ciencias Computacionales. Comunicar resultados de su trabajo profesional de manera clara, efectiva y eficiente. Trabajar en la comunidad profesional de su área de especialidad con liderazgo de manera eficiente, colaborativa y ética.

Destinatarios

El programa de maestría en Ciencias Computacionales está dirigido a profesionistas de áreas de informática, ingeniería y ciencias exactas principalmente, interesados en realizar investigación de alto impacto, para contribuir al conocimiento de alguna de las áreas de especialidad de Ciencias de la Computación. Los alumnos que ingresen a este programa deberán contar con excelentes antecedentes académicos, vocación en la generación de conocimiento, fluidez de comunicación, que trabajen profesionalmente bajo estrictos estándares éticos, que sean abiertos a las nuevas maneras de asimilación del conocimiento y la práctica profesional y que sean curiosos intelectualmente.

Requisitos

  • Tener título profesional.
  • Haber obtenido un promedio igual o superior a 90/100 o su equivalente en sus estudios profesionales.
  • Obtener un puntaje igual o superior a 550 en la prueba de dominio del inglés TOEFL.
  • Presentar la Prueba de Admisión a Estudios de Posgrado (PAEP) del Tecnológico de Monterrey y obtener un puntaje igual o superior a 600 puntos.
  • Entrevista académica con el director del programa.
  • Entregar la solicitud de admisión y la documentación requerida, además de cumplir con los requisitos adicionales del programa, mismos que serán evaluados por el Director Académico.

Metodología

Se promueve la participación activa del alumno en su formación profesional y personal por medio del aprendizaje individual y colaborativo. Este modelo también permite que el alumno construya su conocimiento con la guía de profesores expertos en su campo profesional y en docencia.

Idiomas en los que se imparte

Español

Objetivos

Formar recursos humanos altamente especializado con las siguientes habilidades:
  • Dominar y aplicar correctamente las tecnologías y metodologías de punta en las Ciencias Computacionales.
  • Auto-aprender de forma continua y adaptarse a nuevos entornos.
  • Trabajar colaborativamente en equipos multidisciplinarios.
  • Desarrollar proyectos de investigación científico-prácticos.
  • Trabajar con una cultura de la innovación y elaboración de patentes para el desarrollo de empresas de base tecnológicas.
  • Comunicar efectivamente de manera oral y escrita en inglés y español

Título obtenido

Título oficial de Maestría en Ciencias Computacionales. El Tecnológico de Monterrey cuenta con acreditaciones como: SACS, CIEES, SEP y CONACYT.

Prácticas

Programa de internacionalización para realizar estancias en universidades y centros de investigación alrededor del mundo.

Promociones

A consultar

Ventajas del curso

Dentro del mismo Tecnológico de Monterrey, el programa DCC-MCC es apoyado por grupos de investigación establecidos que cuentan con financiamiento, los cuales se denominan “Grupos de Investigación de Enfoque Estratégico” (GIEE). DCC-MCC es apoyado por los siguientes Grupos: GIEE en Sistemas Inteligentes, dirigido por el Dr. Hugo Terashima, con otros 5 profesores, 5 investigadores externos, 2 posdoctorados y 19 estudiantes de doctorado GIEE en Modelos de Aprendizaje Computacional, dirigido por el Dr. Raúl Monroy, con otros 4 profesores, dos posdoctorados y 22 estudiantes de doctorado GIEE en Bioinformática y Dispositivos Médicos, cuyo profesor líder es el Dr. Víctor Treviño, e incluye otros 6 profesores y 3 estudiantes de doctorado.

Bolsa de empleo

Bolsa de empleo propia

Profesorado

El claustro académico está integrado por profesores investigadores, muchos de los cuales pertenecen al Sistema Nacional de Investigadores (SNI). Sistemas Bioinspirados Dr. Víctor M. Treviño A. Dr. José G. Tamez P. Dr. Hugo Terashima M. (página web) Dr. Manuel Valenzuela R. Dr. Edgar E. Vallejo C. Dr. Santiago E. Conant P. Modelos de Aprendizaje Automático Dr. Raúl Monroy B. Dr. Miguel González M. Dr. Ramón F. Brena P. (página web) Dr. Neil Hernández G. Dr. Juan A. Nolazco F. Dr. Jorge A. Ramírez U. Ciencia de Datos y Matemáticas Aplicadas Dr. Luis A. Trejo R. Dr. Viacheslav Kalashnikov Dr. Francisco J. Cantú O.
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