alternative

  • Duración:
  • 120 horas
  • Sesiones de 3 horas cada una.
  • Viernes de 5PM-8PM y Sábado de 10AM-1PM.
  • Costos:
  • $15,000.00 público en general.
  • $12,000.00 comunidad UAdeC.
  • Inscripción temprana: $12,000.00 antes del 13 de septiembre.

Impartido por profesores del Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila en las instalaciones del CIMA, Unidad Camporredondo, Saltillo, Coahuila.

Modalidad: presencial y a distancia sincrónica en las instalaciones del Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas.

Registro

Objetivo general

Formar a profesionales capaces de comprender los fundamentos de la Ciencia de datos para la concepción y ejecución de proyectos en entornos tanto públicos como privados. Al finalizar el curso, los participantes estarán equipados con el conocimiento teórico y práctico necesario en temas como: preparación, análisis y visualización de datos e inteligencia artificial, para aplicar principios de Ciencia de Datos de manera efectiva en sus respectivas organizaciones, contribuyendo así al avance tecnológico y al logro de objetivos estratégicos.


Módulos

  • Bases de la Inteligencia Artificial
    • Introducción a la Inteligencia Artificial
    • Resolución de Problemas
    • Modelos Basados en Datos
    • El Valor de la IA en Organizaciones
    • Proyectos y Aplicaciones Prácticas
  • Ciencia de datos
    • Introducción a la ciencia de datos
    • Datos y conjuntos de datos
    • Análisis descriptivo
    • Pre-procesamiento de datos
    • Distribuciones de probabilidad
    • Inferencias
    • Regresión lineal
    • Ecosistema de Ciencia de datos
  • Machine Learning
    • Introducción y Conceptos básicos
    • Aprendizaje supervisado
    • Aprendizaje no supervisado
    • Introducción al aprendizaje profundo
  • Visualización
    • Orígenes de la visualización de datos
    • Conceptos básicos en la visualización de datos
    • Gráficos
    • Principios de diseño

¿A quién va dirigido?

Este curso está dirigido a personas interesadas en la Ciencia de Datos que desean adquirir conocimientos sobre las implicaciones y ventajas de adoptar y aplicar tecnologías de Ciencia de Datos. Además, el curso proporciona las capacidades teóricas y técnicas necesarias para implementar estas tecnologías de manera efectiva.


Requisitos de ingreso para los participantes

Este curso está dirigido pero no limitado a interesados en adquirir conocimientos sobre Ciencia de Datos.

  • Interés en la modernización en procesos dentro de su organización: Los participantes deben tener un fuerte interés en mejorar y actualizar su entorno laboral a través de estrategias modernas basadas en Ciencia de Datos
  • Computadora portátil propia.
  • Conocimientos básicos de matemáticas es un requisito deseable.
  • Conocimientos básicos de computación es un requisito deseable.

Productos esperados al término de la capacitación

Portafolio de ejemplos prácticos, material, certificado institucional que dé aval de la completación del curso.


Profesores que impartirán el curso

Dra. en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE). Obtuvo su maestría en Ciencias de la Computación en CICESE y su licenciatura en Ingeniería en Electrónica en el Instituto Tecnológico de Sonora. Sus intereses de investigación incluyen el aprendizaje automático, el cómputo consciente del contexto y el desarrollo de tecnología orientada al bienestar de las personas en los cuales ha publicado artículos de investigación. Actualmente es profesora de tiempo completo en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila. Su página personal es https://www.jessicabeltran.com.mx/

Dra. Jessica Beltrán Márquez

Dra. Jessica Beltrán Márquez

Dr. Jesús Adolfo Mejía de Dios

Dr. Jesús Adolfo Mejía de Dios

Es Doctor en Inteligencia Artificial (IA) por el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana (IIIA-UV). Obtuvo tanto su maestría como doctorado con mención honorífica en IA por el IIIA-UV. Es licenciado en matemáticas por la Universidad Veracruzana. Ha realizado investigación en el área del cómputo inteligente y ha publicado artículos de investigación en diferentes revistas científicas especializadas. Actualmente, es profesor de tiempo completo en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila. Su área de interés incluye la optimización binivel y la inteligencia computacional. Su página personal es https://jmejia.bi-level.org/

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Veracruzana. Obtuvo su maestría en Inteligencia Artificial en el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana (IIIA-UV) y su licenciatura en Informática en la Facultad de Estadística e Informática de la misma universidad. Su investigación se centra en el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático. Ha publicado artículos de investigación en diferentes revistas científicas especializadas y ha participado en congresos internacionales de alto impacto. Actualmente, es profesor de tiempo completo en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila.

Dr. Niels Martínez Guevara

Dr. Niels Martínez Guevara

Dr. Jesús Alejandro Navarro Acosta

Dr. Jesús Alejandro Navarro Acosta

Doctor en Ciencia y Tecnología en Ingeniería Industrial y de Manufactura por la Corporación Mexicana de Investigación en Materiales (COMIMSA). Obtuvo su maestría en ingeniería industrial y su ingeniería en electrónica en el Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Saltillo. Sus áreas de investigación son el aprendizaje automático, la optimización con metaheurísticas, entre otras. Ha publicado artículos de investigación en diferentes revistas científicas especializadas y cuenta con experiencia en el área de la automatización realizando diversos proyectos en empresas de la región. Actualmente, es profesor de tiempo completo en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila.

Doctora en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada (CICESE). Obtuvo su maestría en Ciencias de la Computación en CICESE y su licenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Instituto Politécnico Nacional. Sus intereses de investigación incluyen la ciencia de datos y el cómputo ubicuo como herramientas para la toma de decisiones en los cuales ha publicado artículos de investigación. Actualmente es profesora de tiempo completo en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila. Su página personal es https://sites.google.com/view/valeria-sotomendoza/

Dra. Valeria Soto Mendoza

Dra. Valeria Soto Mendoza