Convocatoria Otoño 2022

Índice de Contenidos

• CONVOCATORIA

• OBJETIVO DEL PROGRAMA

• PERFIL DE INGRESO

• PERFIL DE EGRESO

• LÍNEAS DE GENERACIÓN Y APLICACIÓN DEL CONOCIMIENTO

• PLAN DE ESTUDIOS

• RUTA SUGERIDA DE ESTUDIOS

• HORARIO DEL POSGRADO

• DURACIÓN DEL POSGRADO

• REQUISITOS DE ADMISIÓN

• PROCESO DE SELECCIÓN

• CUPO MÁXIMO DE ADMISIÓN

• FECHAS Y PERIODOS DE ADMISIÓN

• APOYOS ECONÓMICOS

• DATOS DE CONTACTO

CONVOCATORIA

El Departamento de Matemáticas y Física del ITESO convoca a los interesados en estudiar la Maestría en Ciencia de Datos a presentar sus propuestas de candidatura para incorporarse a la generación que inicia en Otoño de 2022 (inicio de cursos: 15 de agosto de 2022).

Regresar al índice

OBJETIVO DEL PROGRAMA

1. Formar profesionales capaces de construir e implementar modelos innovadores y creativos multivariados con capacidad predictiva que se requieren para la correcta planeación y toma de decisiones en proyectos y optimización de procesos, mediante el uso de matemática aplicada, herramientas de estadística avanzada, métodos numéricos y algoritmos.
2. Generación de conocimiento útil, anticipado y diferenciado con los datos disponibles en organizaciones, mercados y gobiernos.
3. Preparar a los profesionistas para presentar éticamente el conocimiento presente en los datos, mediante procedimientos diversos basados en ciencia básica, y con base a una estructura de pensamiento que los prepare en la toma de decisiones.

Regresar al índice

PERFIL DE INGRESO

1. La Maestría en Ciencia de Datos está dirigida a profesionales egresados de licenciaturas que han adquirido competencias básicas en el conocimiento y aplicación de la ciencia básica (ingeniería, ciencias matemáticas y naturales, economía y áreas de negocios).
2. Profesionales con competencias en programación de sistemas computacionales que deseen adquirir competencias y habilidades en métodos matemáticos y estadísticos para el análisis de datos, con orientación a la industria, energías, medio ambiente o indicadores sociales.
3. Profesionales del área que hayan trabajado actividades de desarrollo, investigación, docencia y aplicación de métodos para el análisis de datos que quieran potencializar ampliamente su conocimiento en técnicas y procedimientos para convertir en conocimiento los datos disponibles.

Regresar al índice

PERFIL DE EGRESO

El egresado de esta maestría será capaz de: 

A. Al concluir sus estudios de posgrado, el Maestro en Ciencia de Datos tendrá las competencias para interpretar y tratar eficientemente la información mediante el uso de modelos matemáticos que permitan comprender el comportamiento de procesos y actividades en las organizaciones y personas, con la finalidad tener una visión objetiva, analítica y proyectiva de los escenarios probables y con ello plantear las alternativas posibles de solución.

B. Al egresar, el estudiante habrá desarrollado conocimientos sobre:

• Matemáticas aplicadas, probabilidad, estadística y algoritmos para la construcción de modelos de comportamientos.
• Procesos de limpieza, tratamiento y visualización de datos.
• Optimización de propiedades e implementación de modelos
  Conocimiento estadístico o elementos que conforman un sistema o proceso.
  Modelos lineales y no lineales, a conjuntos de datos.
• Probabilidad a conjuntos de datos (Bayesiano y modelado predictivo).
• Técnicas de análisis de series de tiempo, modelos de pronóstico estacionarios y no estacionarios, así como modelos en matemáticas numéricas.

C. El egresado habrá desarrollado las siguientes habilidades:

• Identificar, modelar y estimar la variabilidad de las variables que tiene un sistema, proceso o producto.
• Identificar y seleccionar datos para posterior modelación y procesamiento.
  Plantear problemas de optimización y desarrollar algoritmos para da solución a los mismos.
• Dar visualización a los bancos de información para facilitar su lectura e interpretación.
• Facilitar la lectura e interpretación de los bancos de datos mediante técnicas de visualización.
• Manejar grandes volúmenes de información y diversos tipos de datos. 
  Implementar técnicas de tratamiento de datos para asegurar la consistencia de la información.
• Desarrollar algoritmos en lenguajes de programación acordes al modelo matemáticos más convenientes al problema a analizar.

D. El egresado habrá desarrollado las siguientes destrezas:

• Dominio de software especializado en el desarrollo de simulaciones y manipulación de la información.
• Manipulación y caracterización de bases de datos para convertirla en información eficiente para la toma de decisiones, mediante software especializado para sistemas de información.
• Dominio del software especializado en el análisis de datos y tratamiento en probabilidad y estadística.

E. El egresado desarrollará y fortalecerá las siguientes actitudes que le permitirán un desempeño de alta competitividad en su quehacer profesional y personal:

• Aprenderá a trabajar bajo presión y por objetivos, teniendo la capacidad de poder superar las adversidades en tiempo y escases de recursos para obtener los resultados adecuados.
• Enfrenta los problemas mediante la construcción de modelos que generen información relevante para obtener alternativas de solución en tiempo y forma.
• Atiende retos específicos que presenta cada problema, proceso y actividad con responsabilidad y profesionalismo.
• Estima el impacto de las decisiones posibles tanto en la sociedad como en la organización.

Regresar al índice

LÍNEAS DE GENERACIÓN Y APLICACIÓN DEL CONOCIMIENTO

Las Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC) son aquellos campos temáticos que caracterizan al programa, y en las cuales confluyen las trayectorias de investigaciones o de trabajo profesional de profesores y alumnos, desde una perspectiva sistémica de generación de nuevo conocimiento o aplicación, según su naturaleza y enfoque.

Las Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento de este programa de posgrado son la siguientes:

1. Distribuir y diseñar arquitecturas de información bajo esquemas matriciales, reducir la dimensionalidad de los datos conservando la información crítica. También es relevante que durante este momento se identifiquen las características de la información, los procesos de limpieza a los que se debe someter y la visualización; además, se deben comprender los fundamentos del modelado matemático mediante la caracterización de la información en modelos iniciales de regresiones y los fundamentos que le permiten simular y realizar sus primeras calibraciones de modelado.
2. Identificar la naturaleza de su problema y lograr presentarlo como un caso de clasificación o de regresión-pronóstico. Paralelamente, deberá comprender que tanto en clasificación como en pronósticos hay diferentes familias de modelos, y que el ajuste de estos modelos a los datos es un proceso de optimización.
3. Desarrollar competencias en modelos con mayor capacidad predictiva, como lo son los aproximadores universales y mapeos no lineales. Para complementar la formación, se sugiere analizar los modelos basados en el enfoque Bayesiano.

Regresar al índice

PLAN DE ESTUDIOS

Regresar al índice

RUTA SUGERIDA DE ESTUDIOS

Regresar al índice

HORARIO DEL POSGRADO

Se imparten las clases por semana, cada asignatura puede impartirse en sesiones de 1:30 horas o 3 horas dependiendo de las características de cada materia; entre lunes y viernes de 18:30 a 22:00 horas. Algunos cursos pudieran ofrecerse los sábados de 8:00 a 11:00 horas, y/o de 11:00 a 14:00 horas.

Regresar al índice

DURACIÓN DEL POSGRADO

Dos años (cuatro semestres tomando tres materias por semestre). 
Tres años (si el estudiante disminuye a dos materias cursadas por semestre)

Regresar al índice

REQUISITOS DE ADMISIÓN

1. Contar con el título y cédula profesional de Licenciatura.
2. Ser egresado de licenciatura o posgrado en ingeniería y/o tener conocimientos académicos en matemáticas, algoritmos y programación.
3. Acreditar un nivel intermedio de dominio del idioma inglés, mediante alguna de las siguientes alternativas:
   • Mínimo de 500 puntos en el examen ITP (Institutional Testing Program) TOEFL del Educational Testing Service (ETS) y que se encuentre dentro de periodo de vigencia, respecto a las políticas propias del examen.
   • Mínimo de 62 puntos en el examen iBT TOEFL (Internet-Based Test of English as a Foreign Language) del Educational Testing Service (ETS) y que se encuentre dentro de periodo de vigencia, respecto a las políticas propias del examen.
4. Recibir el dictamen de admisión, para lo cual deberá realizar el Proceso de Selección de manera íntegra y en las fechas indicadas (lo que incluye asistir a entrevista designada por la comisión de admisión del programa), según se explica a continuación.

Regresar al índice

PROCESO DE SELECCIÓN

En caso de que algún aspirante no demuestre contar con suficientes conocimientos de matemáticas y algoritmia (programación) para realizar estudios en el programa, la Comisión de Admisión determinará dar por concluido su proceso de admisión.

A partir de ello, se buscará determinar la pertinencia de la solicitud del aspirante. El integrante de la Comisión de Admisión que entreviste al candidato elaborará un dictamen sobre la entrevista para entregarlo a la Comisión de Admisión.

1. Cada aspirante deberá llenar la solicitud de admisión en línea (disponible aquí) y enviar un correo electrónico a posgrados@iteso.mx para confirmar la recepción de la misma.
2. Cada aspirante deberá enviar los siguientes documentos (escaneados o en formato digital) al correo electrónico posgrados@iteso.mx:
   • Curriculum Vitae (formato libre).
   • Carta de exposición de motivos (dirigido a la Coordinación Académica. Máximo 1000 palabras), exponiendo la intención de estudiar este posgrado. 
   • Comprobante del dominio del idioma inglés (según se indica en los requisitos de admisión).
   • Presentar carta de exposición de motivos dirigida al Coordinador del Posgrado (máximo de 1,000 palabras), en la que indique de manera explícita a cuál de los temas de investigación incluidos en las LGAC de la especialidad desea incorporarse y por qué.
3. La Oficina de Admisión al Posgrado verificará que los aspirantes cumplan con los requisitos de admisión al programa dentro de los tiempos que establece la presente convocatoria.
4. El Coordinador Académico del Programa de Posgrado nombrará a una Comisión de Admisión, la cual se encargará de revisar la información de los aspirantes, examinar su desempeño en el examen y en el/los curso(s) propedéutico(s), entrevistarlos y dictaminarlos.
5. El alumno presentará un examen que constará de dos partes, una para evaluar sus competencias en matemáticas y otra para desarrollo de algoritmos (programación).
6. Con el resultado obtenidos del examen que valora los conocimientos y competencias que cada aspirante tiene en matemáticas y algoritmia (programación), la Comisión de Admisión determinará alguno de los siguientes procesos para brindar la admisión en cada caso:
   1. La realización de una entrevista de admisión y la realización de uno o dos cursos propedéuticos que se ofrecen para regularizar los conocimientos.
   2. La realización de una entrevista de admisión (sin la realización de cursos propedéuticos por contar con suficientes conocimientos de matemáticas y algoritmia-programación).
7. Los aspirantes que deban cursar el propedéutico, lo harán de acuerdo con el dictamen realizado por la Comisión de Admisión, en las fechas que establece la presente convocatoria.
8. La realización de la entrevista de admisión con un integrante de la Comisión de Admisión del programa, abordará entre otros aspectos:
   1. Los resultados obtenidos en el/los curso(s) propedéutico(s) (sólo en caso de haberlos realizado).
   2. El contenido de la carta de exposición de motivos.
   3. Su curriculum vitae.
   4. Su experiencia profesional.
   5. El posible proyecto a realizar.
   6. La idoneidad del perfil del aspirante con el programa.
9. Tomando en cuenta los dictámenes de las entrevistas, los resultados del examen de conocimientos, resultados de los cursos propedéuticos, el cupo disponible en la oferta y los puntajes obtenidos a lo largo del proceso, la Comisión de Admisión sesionará para decidir en última instancia la admisión o rechazo de cada aspirante. Elaborarán un dictamen que especificará si el aspirante ha sido: (a) admitido; (b) admitido con condiciones (a especificar); o (c) rechazado. En todos los casos, el dictamen informará los motivos de la decisión. La decisión de la Comisión de Admisión es inapelable.
10. La Coordinación del Programa comunicará a los aspirantes el resultado de su proceso, y hará entrega del dictamen correspondiente.
11. Los candidatos admitidos entregarán la carta de aceptación y los documentos de inscripción requeridos en la Dirección de Servicios Escolares para que se habilite su proceso de inscripción al programa de estudios de acuerdo a la ruta sugerida.
12. Una vez inscrito, la Oficina de Admisión al Posgrado dará orientación para el alta de materias en el sistema escolar.

Regresar al índice

CUPO MÁXIMO DE ADMISIÓN

Se admitirá únicamente a los 12 mejores perfiles de acuerdo con el proceso de selección antes descrito.

Regresar al índice

FECHAS Y PERIODOS DE ADMISIÓN

Regresar al índice

APOYOS ECONÓMICOS

Para cualquiera de los siguientes apoyos económicos, consultar términos y condiciones para asignaturas impartidas por universidades extranjeras.

Beca y/o crédito ITESO
Se mantiene durante todo el posgrado, siempre y cuando cumplan los requisitos académicos. Este apoyo no obliga al estudiante a prestar ningún servicio, dentro o fuera de la institución y tampoco limita el acceso a los servicios universitarios. Este apoyo no es acumulable con otro apoyo económico que ofrezca el ITESO. Para mayor información, comunicarse con la Lic. Jessica López en el (33) 3669 3434, ext. 3805 y en el correo jlopez@iteso.mx
Periodo: Del 24 de enero al 18 de junio de 2022.

Beneficio Empresarial – Institucional
Descuento directo para el personal de las empresas e instituciones con las que el ITESO tiene acuerdos de colaboración. Consultar con el asesor de posgrado, la lista de empresas e instituciones activas y sus beneficios. Este apoyo no es acumulable con otro apoyo económico que ofrezca el ITESO.
Fecha límite: 19 de agosto de 2022.

Beneficio de extranjeros
20% de beca a extranjeros presentando acta de nacimiento. Este apoyo no es acumulable con otro apoyo económico que ofrezca el ITESO.
Fecha límite: 19 de agosto de 2022.

Beneficio para hermanos
10% al 20% de beca dependiendo del número de hermanos estudiando actualmente en el ITESO. Este apoyo no es acumulable con otro apoyo económico que ofrezca el ITESO.
Fecha límite: 19 de agosto de 2022.

Beneficio para egresados ITESO
20% de beca presentando tu credencial de egresado del ITESO. Este apoyo no es acumulable con otro apoyo económico que ofrezca el ITESO.
Fecha límite: 19 de agosto de 2022.

Beneficio para egresados SUJ
15% de beca a egresados del Sistema Universitario Jesuita presentando credencial de egresado. Este apoyo no es acumulable con otro apoyo económico que ofrezca el ITESO.
Fecha límite: 19 de agosto de 2022.

Beneficio para egresados AUSJAL
15% de beca a egresados de las universidades jesuitas en América Latina que pertenezcan a la red AUSJAL presentando credencial de egresado. Este apoyo no es acumulable con otro apoyo económico que ofrezca el ITESO.
Fecha límite: 19 de agosto de 2022.

Crédito FIDERH
Fideicomiso federal, administrado por el Banco de México, que permite financiar estudios de posgrado. Además del porcentaje que asigne FIDERH, ITESO otorga 20% de beca directa (al cual no es posible acumularle otro apoyo económico que ofrezca el ITESO).

Fechas: revisa las convocatorias abiertas del FIDERH en http://www.fiderh.org.mx/calendario.html (nota: FIDERH publica solo las fechas de la próxima convocatoria inmediata. A lo largo de todo el año tiene 5 convocatorias aproximadamente).

Regresar al índice

DATOS DE CONTACTOS

Oficina de Admisión al Posgrado
(33) 3669 3569
posgrados@iteso.mx   

Coordinador de la Maestría en Ciencia de Datos
Mtro. Juan Carlos Martínez Alvarado
tel. (33) 3669 3434, ext. 3067  
jmartine@iteso.mx

Regresar al índice