La Maestría en Ciencia de Datos e IA busca formar profesionales capaces de extraer conocimiento de datos mediante técnicas de análisis, machine learning e inteligencia artificial, preparándolos para liderar proyectos de transformación digital en cualquier sector.
- Desarrollar competencias en programación para la manipulación, limpieza y análisis de datos utilizando Python y R.
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para diseñar soluciones innovadoras.
- Gestionar y optimizar bases de datos estructuradas y grandes volúmenes de datos mediante tecnologías Big Data.
- Aplicar técnicas de visualización y storytelling para comunicar hallazgos y apoyar la toma de decisiones basada en datos.
- Implementar modelos de IA generativa y sistemas basados en lógica para resolver problemas complejos en la industria.
- Integrar tecnologías emergentes como realidad virtual y aumentada para crear experiencias inmersivas e interactivas.
Somos una universidad mexicana de origen español, diferente por nuestra metodología innovadora focalizada en la práctica y la formación para un trabajo real.
Desde 2003 nos dedicamos a reunir a profesionales de distintas especialidades en activo para vincularlos a todos nuestros programas de maestría, con el objetivo de ofrecer una formación creativa a nivel excelencia basada en la experiencia, en la innovación y enfocada, como siempre decimos, al mundo laboral actual.
En Coco School se aprende trabajando en situaciones basadas en la experiencia, con proyectos reales que brinda la capacidad de integrarse más rápido y con mejor apego al mercado laboral.
La universidad Coco School te ofrece:
- Crear un portafolio de trabajos profesional y de nivel internacional para poder acceder a la industria.
- Estudiar con un alto nivel de especialización en las áreas de especialización con profesores que son profesionales en empresas de México, España, Estados Unidos y Canadá.
- Enfoque práctico y habilidades técnico-artísticas direccionadas a las necesidades de los estudios para conseguir una rápida y directa inserción en la industria.
- Flexibilidad horaria y modalidad 100% en línea para que puedas estudiar en Coco School aunque no vivas en Ciudad de México.
- Viajes académicos a precio preferencial a la sede de Coco School España para estudiar cursos intensivos de verano en los meses de julio cada año.
- Formación universitaria oficial homologada en la Secretaría de Educación Pública.
La maestría articula los fundamentos teóricos y prácticos de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, integrando programación, estadística, machine learning e infraestructura tecnológica para resolver problemas del mundo real.
- Programación para análisis de datos con Python y R y sus bibliotecas especializadas.
- Fundamentos de inteligencia artificial, aprendizaje automático supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Diseño, normalización y administración de bases de datos relacionales con SQL.
- Algoritmos, estructuras de datos y optimización computacional.
- Procesamiento de grandes volúmenes de datos con Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL.
- Visualización de datos y creación de dashboards interactivos con herramientas como Tableau y Power BI.
- Modelos generativos, redes neuronales, sistemas basados en lógica y realidad virtual y aumentada.
El egresado de la Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial desarrollará las siguientes habilidades profesionales:
- Análisis y modelado de datos mediante técnicas de machine learning.
- Implementación de soluciones de inteligencia artificial para la toma de decisiones.
- Desarrollo de pipelines de datos y automatización de procesos analíticos.
- Visualización y comunicación de resultados basados en datos.
- Aplicación de principios éticos en el tratamiento de datos y modelos de IA.
Infórmate para empezar tu Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
(Titulación oficial de la Secretaría de Educación Pública).
Plan de Estudios.
El primer semestre sienta las bases técnicas y conceptuales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Los estudiantes adquieren competencias en programación para análisis de datos, comprenden los fundamentos de la IA y desarrollan una visión integral del ciclo de vida de los datos y su aprovechamiento estratégico.
Programación para Análisis de Datos
Proporciona las habilidades para aplicar técnicas de programación en la manipulación, limpieza y análisis de datos, utilizando lenguajes como Python y R para resolver problemas prácticos de ciencia de datos.
- Fundamentos de programación en Python y R y configuración del entorno de trabajo.
- Técnicas para cargar, limpiar y transformar conjuntos de datos con pandas, dplyr y tidyr.
- Creación de gráficos básicos y avanzados con matplotlib, ggplot2 y seaborn.
- Análisis exploratorio de datos (EDA) para identificar patrones, tendencias y relaciones.
- Automatización de tareas mediante scripts y workflows para procesos repetitivos.
Fundamentos de Inteligencia Artificial
Brinda una base sólida en los principios fundamentales de la IA, abordando su historia, metodologías y aplicaciones prácticas, con énfasis en aprendizaje automático, redes neuronales y algoritmos de IA.
- Historia, evolución y principales áreas de la inteligencia artificial.
- Representación del conocimiento, razonamiento lógico y algoritmos de búsqueda y optimización.
- Fundamentos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Introducción a redes neuronales, arquitecturas básicas y funciones de activación.
- Aplicaciones de IA en la industria y consideraciones éticas y sociales.
Fundamentos de Ciencia de Datos
Proporciona los conceptos básicos y metodologías clave de la ciencia de datos, desde la recopilación y limpieza hasta el análisis y visualización, desarrollando una comprensión integral del ciclo de vida del dato.
- Definición, importancia y ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos.
- Métodos de obtención de datos: APIs, bases de datos y web scraping.
- Técnicas de limpieza y manejo de datos faltantes o inconsistentes.
- Análisis exploratorio y visualización con Matplotlib, Seaborn y Tableau.
- Uso de Python, R y Jupyter Notebooks como entornos de trabajo.
El segundo semestre profundiza en la infraestructura y los fundamentos computacionales: bases de datos estructuradas, redes de comunicación y algoritmos. Estas materias dotan al estudiante de las herramientas necesarias para gestionar datos de manera eficiente y diseñar soluciones escalables.
Bases de Datos Estructuradas
Proporciona los fundamentos teóricos y prácticos para diseñar, implementar y gestionar bases de datos relacionales, con énfasis en SQL y técnicas de optimización para el almacenamiento eficiente de datos.
- Conceptos de bases de datos relacionales y modelado con diagramas entidad-relación.
- Comandos SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOINs y subconsultas.
- Principios de normalización (1NF, 2NF, 3NF) y solución de redundancias.
- Técnicas de indexación y optimización de consultas con EXPLAIN.
- Administración de esquemas, usuarios y políticas de seguridad.
Fundamentos de Redes de Comunicación
Brinda los conocimientos esenciales sobre redes de comunicación, su arquitectura, protocolos y gestión, capacitando en diseño, configuración y monitoreo para la transmisión eficiente y segura de datos.
- Tipos, topologías y componentes de redes: switches, routers y servidores.
- Protocolos TCP/IP, HTTP, FTP, DNS y el modelo OSI.
- Planificación y configuración básica de redes LAN y WAN.
- Introducción a la ciberseguridad, firewalls y medidas de protección.
- Monitoreo, diagnóstico y resolución de fallos comunes en redes.
Algoritmos y Estructuras de Datos
Desarrolla las habilidades para diseñar, analizar y optimizar algoritmos e implementar estructuras de datos eficientes, proporcionando una base sólida para resolver problemas complejos y manejar grandes volúmenes de información.
- Complejidad computacional (Big O) y diseño de algoritmos de búsqueda y ordenamiento.
- Listas, pilas, colas, árboles y su implementación práctica.
- Algoritmos BFS, DFS y optimización mediante programación dinámica.
- Grafos, hash tables y heaps para optimización de tareas.
- Aplicaciones en ciencia de datos para datos estructurados y no estructurados.
El tercer semestre aborda la inteligencia artificial desde la lógica formal, el procesamiento de grandes volúmenes de datos y la visualización. Los estudiantes aprenden a construir sistemas basados en reglas, manejar infraestructura Big Data y comunicar hallazgos de forma efectiva.
Lógica para la Inteligencia Artificial
Proporciona los fundamentos de la lógica formal y su aplicación en sistemas de IA, abarcando razonamiento lógico, modelado de conocimiento y resolución de problemas mediante métodos lógicos y automatizados.
- Principios de lógica proposicional, lógica de primer orden y tablas de verdad.
- Representación del conocimiento mediante reglas lógicas y métodos de inferencia.
- Diseño e implementación de sistemas expertos y motores de inferencia.
- Técnicas de resolución mediante satisfactores de restricciones (SAT).
- Aplicaciones en procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación.
Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos
Capacita en las herramientas, técnicas y plataformas para procesar, almacenar y analizar Big Data, desarrollando habilidades prácticas para manejar datos distribuidos y extraer información en tiempo real.
- Conceptos y características del Big Data: volumen, velocidad, variedad y veracidad.
- Introducción a Hadoop, Spark y arquitecturas de procesamiento distribuido.
- Uso de Spark SQL, PySpark y MapReduce para análisis en paralelo.
- Sistemas de almacenamiento HDFS y bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra).
- Visualización y comunicación de resultados de análisis masivos.
Visualización de Datos
Provee las habilidades para representar datos de manera clara y efectiva, enfocándose en técnicas y herramientas de visualización que faciliten la interpretación de datos complejos y la toma de decisiones informadas.
- Principios de diseño visual, percepción humana y tipos de gráficos.
- Uso de Tableau, Power BI, Matplotlib y Seaborn para visualización.
- Creación de dashboards interactivos y narrativas basadas en datos.
- Manejo de datos multidimensionales, series temporales y datos geoespaciales.
- Storytelling y diseño de informes para comunicación efectiva de resultados.
El cuarto semestre integra tecnologías emergentes con la inteligencia artificial. Los estudiantes exploran la realidad virtual y aumentada como plataformas de interacción inmersiva, así como las inteligencias artificiales generativas, preparándose para innovar en entornos profesionales de vanguardia.
Realidad Virtual y Aumentada
Dota de los conocimientos y habilidades para desarrollar aplicaciones de realidad virtual y aumentada, enfocándose en fundamentos técnicos, diseño de experiencias inmersivas y aplicaciones prácticas en diversas industrias.
- Conceptos básicos de RV y RA: diferencias, tecnologías y dispositivos.
- Creación de escenarios 3D con Unity, Unreal Engine y Blender.
- Desarrollo de interfaces e interacción mediante controladores y gestos.
- Aplicaciones en educación, salud, entretenimiento, industria y marketing.
- Creación de prototipos funcionales y pruebas de usuario.
Introducción a las Inteligencias Artificiales Generativas
Familiariza con los conceptos, técnicas y aplicaciones de las IAs generativas, incluyendo GANs, Autoencoders Variacionales y Transformadores, destacando su capacidad para generar contenido creativo y su impacto en diversas industrias.
- Conceptos básicos y evolución de las inteligencias artificiales generativas.
- Autoencoders Variacionales y Redes Generativas Antagónicas (GANs).
- Modelos basados en Transformadores para generación de texto y PLN.
- Generación de imágenes, video, música y contenido creativo.
- Ética, sesgos, riesgos y limitaciones de los modelos generativos.
Viajes Académicos a la sede de Madrid España
Cuando termines tu maestría podrás estudiar un curso intensivo de verano de modelado 3d, animación 3d, concept art,..etc de 100 horas de duración en modalidad presencial en nuestra sede de Madrid con una beca del 85%. En Coco te ayudamos a vivir una experiencia internacional en el extranjero para que crezcas no solo como estudiante sino también como persona.
