ESEIT como valor agregado formará a sus estudiantes en el marco de ser líderes y gestores de la gestión financiera, gestión pública empresarial y comercial, en el manejo de la información con visón global y local para la toma de decisiones en las organizaciones públicas y privadas; en donde las variables “valor social”, “valor sostenible” y “valor ambiental” serán vistas como exigencias fundamentales y espacios de oportunidades que ayudarán a mejorar el desarrollo y la competitividad nacional e internacional de las compañías que asesoran o presiden.
Pregrado
Diferencial del programa
Aplicaciones en sectores estratégicos: El programa está diseñado para formar talento altamente calificado en el desarrollo de soluciones de IA con impacto en industrias clave, respondiendo a las necesidades del mercado y el crecimiento tecnológico del país.
Ética y responsabilidad en la IA: Más allá de la tecnología, el plan de estudios incluye una fuerte reflexión sobre la privacidad, los sesgos algorítmicos, la equidad y el impacto ambiental, asegurando el desarrollo de soluciones responsables y sostenibles.
Enfoque multidisciplinario y flexible: La IA aplicada requiere una comprensión integral de las industrias, por lo que el programa incorpora una visión multidisciplinaria y permite a los estudiantes seleccionar profundizaciones según sus intereses.
Fomento del emprendimiento tecnológico: A través de asignaturas especializadas, los estudiantes desarrollan habilidades para viabilizar startups y convertir proyectos aplicados en soluciones innovadoras con potencial en el mercado.
Perfil de un estudiante de Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial
El programa está dirigido a personas con interés en la analítica de datos e inteligencia artificial, que deseen desarrollar soluciones tecnológicas innovadoras. Se espera que los aspirantes cuenten con conocimientos en matemáticas básicas, así como habilidades de escucha, empatía y trabajo en equipo, esenciales para el desarrollo de proyectos colaborativos. Además, se valora una mentalidad de crecimiento, liderazgo y emprendimiento en el ámbito tecnológico. El interés en su aprendizaje es clave para acceder a información especializada y colaborar en entornos globales. Finalmente, el estudiante debe tener sensibilidad social, con el propósito de aplicar sus conocimientos en la resolución de problemáticas del entorno y contribuir al desarrollo sostenible.
Plan de estudios
Contamos con un programa con el que iniciarás un viaje hacia un aprendizaje único y personalizado adaptado a tus necesidades.
El plan teórico – práctico de ESEIT de Ingeniería de datos e Inteligencia Artificial logra encapsular las necesidades del sector y trasladarlas hacia el plano educativo. De esta forma, los estudiantes reciben una formación actualizada y acorde a los requerimientos actuales de la sociedad.
Semestre 1
Matemáticas I
Cátedra ESEIT I
Taller de Argumentación
Estrategias de Formación Virtual
Introducción a la Programación
Introducción a la Ciencia de Datos
Semestre 2
Lectura Universitaria
Matemáticas II
Probabilidad y Estadística
Algoritmos y Estructuras de Datos
Lenguajes de Programación
Ciencia de Datos I
Semestre 3
Cátedra ESEIT II
Gestión de Proyectos
Física I
Algoritmos y Lógica Matemática
Bases de Datos para Ciencia de Datos
Inteligencia Artificial
Semestre 4
Álgebra Lineal
Minería de Datos
Inglés Aplicado I
Escritura técnica y científica
Ética de los Datos y la IA
Visualización de Datos
Semestre 5
Física II
Matemáticas III
Investigación e Innovación
Matemática Financiera
Probabilidad y Procesos Estocásticos
Ciencia de Datos II
Semestre 6
Procesos Químicos y Biológicos
Modelamiento y Análisis Numérico
Cátedra ESEIT III
Bases de Datos NoSQL
Aprendizaje Automático
Análisis Predictivo
Semestre 7
Matemáticas IV
Cátedra ESEIT IV
Redes Neuronales
Procesamiento de Lenguaje Natural
Profundización I
Electiva I
Semestre 8
Proyecto Integrador I
Práctica Profesional
Inglés Aplicado II
Profundización II
Electiva II
Semestre 9
Proyecto Integrador II
Procesos Bioquímicos en Contexto
Profundización III
Profundización IV
Soluciones Cognitivas
Electiva III
Perfil profesional de un Ingeniero de Datos e IA
El Ingeniero de Datos e Inteligencia Artificial de ESEIT estará preparado para liderar la transformación digital en diversos sectores mediante el uso estratégico de los datos y la inteligencia artificial. Podrá desempeñarse en roles como Científico de Datos, Ingeniero de Machine Learning, Analista Predictivo, Arquitecto de Inteligencia Artificial e Ingeniero de Big Data, aplicando sus conocimientos en industrias como salud, finanzas, energía, educación, manufactura, comercio y logística. Su capacidad para extraer valor de grandes volúmenes de datos le permitirá optimizar procesos, generar insights de negocio y desarrollar soluciones innovadoras, como chatbots, sistemas de recomendación, modelos de detección de fraude y asistentes virtuales educativos. Con una formación multidisciplinaria y ética, estará preparado para enfrentar los desafíos tecnológicos del futuro y contribuir al desarrollo sostenible.
Cargos que puedes ocupar como Ingeniero de Datos e Inteligencia Artificial
El Ingeniero de Datos e Inteligencia Artificial de ESEIT podrá desempeñarse en diversos roles dentro de organizaciones y emprendimientos tecnológicos, incluyendo:
- Analista de Datos e Inteligencia de Negocios
- Coordinador de Procesos de Innovación Empresarial con base en Analítica de Datos
- Coordinador de Proyectos de Inteligencia Artificial y Analítica en las organizaciones
- Consultor en el desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial
- Consultor en Transformación Digital Empresarial
- Docente e Investigador especializado en soluciones de Inteligencia Artificial
- Emprendedor en negocios tecnológicos enfocados en productos y servicios basados en Inteligencia Artificial
¿Qué habilidades voy a desarrollar en este pregrado?
En el Pregrado en Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial de ESEIT, desarrollarás habilidades técnicas, analíticas y de comunicación esenciales para liderar proyectos de inteligencia artificial y análisis de datos. Entre ellas se destacan:
- Comunicación efectiva y solución de problemas
- Programación y desarrollo utilizando lenguajes avanzados
- Modelado matemático y computacional
- Aprendizaje automático y analítica predictiva
