Carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos con Itinerario en Analítica de Datos

Carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos con Itinerario en Analítica de Datos

Información de la carrera

El Ingeniero en Ciencia de Datos con itinerario en Analítica de Datos de la Universidad Católica de Cuenca es un profesional que diseña, implementa y gestiona estrategias de negocios utilizando análisis de datos, inteligencia artificial, machine learning y sistemas computacionales, utilizando técnicas estadísticas especializadas que, proporcionen información valiosa que orienten los procesos de toma de decisiones estratégicas, en el marco del bienestar común.

Objetivo de formación

Formar profesionales ingenieros/as en Ciencia de Datos con itinerraio en Analítica de Datos, con capacidades para diseñar, implementar y gestionar sistemas y modelos de datos, utilizando la computación científica, inteligencia artificial y técnicas estadísticas especializadas, con la finalidad de identificar patrones, tendencias y relaciones entre datos que proporcionen información valiosa que orienten la toma de decisiones estratégicas en el marco del bienestar común.

Misión

Desarrollar el pensamiento crítico, articulando los ejes sustantivos en que fundamenta su actuar la carrera de Ciencia de Datos, para generar profesionales en Ingeniería en Ciencia de Datos con itinerario en Analítica de Datos, con competencias y contribuir a las soluciones de los problemas sociales y de los sectores productivos del país.

Visión

Ser una carrera profesional de calidad, con reconocimiento nacional y proyección internacional.

La carrera de Ciencia de Datos nace en la Unidad Académica de Ingeniería, Industria y Construcción en el 2024. Esta surge en respuesta al avance científico y a la necesidad de información que posibilite la toma de decisiones a nivel empresarial, científico y de gobierno. El acceso a grandes volúmenes de datos (Big Data), las capacidades de cómputo, la creación de modelo predictivos, la necesidad de almacenar y extraer información de datos de diferentes fuentes, han impulsado la creación de la carrera. El profesional graduado contará con sólidos conocimientos de estadística, informática y matemáticas que le permitirán capturar información valiosa de conjuntos de datos masivos y complejos.

Los profesionales en Ciencia de Datos estarán capacitados para desarrollar algoritmos avanzados, diseñar modelos predictivos y aplicar técnicas de aprendizaje automático, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en evidencia. La creciente demanda de expertos en esta área refleja la importancia de comprender y aprovechar los datos en la era digital, haciendo de la Ciencia de Datos una carrera con un futuro prometedor y una amplia aplicabilidad en diversos sectores que permitan aportas soluciones al sector productivo del país.

De aquí que se sustenta la idea de que el proceso de enseñanza – aprendizaje no es un simple fraccionamiento de sus partes, sino que es el resultado de su evolución y debe responder a las necesidades contractuales locales y nacionales.

  1. Domina habilidades básicas de razonamiento numérico, verbal y abstracto.
  2. Revela conocimientos y habilidades generales en el manejo de las TIC.
  3. Muestra habilidades, actitudes y valores que le posibilitan el trabajo participativo y colaborativo;
  4. Identifica la organización y política general de la UCACUE (misión, visión y valores compartidos).
  5. Reconoce el área del conocimiento al que pertenece la carrera seleccionada y su campo general de actuación profesional.
  6. Comprende las nociones generales del Objeto de Estudio de la Carrera.
  1. Utiliza adecuadamente las herramientas matemáticas, físicas e informáticas en el análisis y modelamiento de problemas técnicos del entorno relacionados a su profesión, con el fin de brindar soluciones inventivas en su campo de acción.
  2. Aplica con responsabilidad, ética y profesionalidad las situaciones relevantes para la Ciencia de Datos y realiza juicios informados que consideren el impacto de las soluciones en los contextos sociales, ambientales y económicos.
  3. Adapta las circunstancias cambiantes del ámbito profesional a los avances del conocimiento y de la tecnología a través de la búsqueda, selección y uso de la información relevante para la gestión del conocimiento, el pensamiento crítico y autoaprendizaje
  4. Evalúa datos provenientes de sistemas naturales, antrópicos y de simulaciones, basados en conocimientos teóricos-científicos rigurosos mediante la aplicación de técnicas estadísticas avanzados.
  5. Explica patrones, tendencias y relaciones encontradas en los datos mediante la creación e implementación de algoritmos y modelos computacionales, inteligencia artificial, y minería de datos y texto con la finalidad de comprender el mundo que nos rodea.
  6. Genera datos, información y nuevo conocimiento orientados a los procesos de toma de decisiones, que contribuyan a la sostenibilidad ambiental, económica y social, la seguridad integral, procurando mejores condiciones de vida de la población y la preservación, difusión y enriquecimiento de las culturas y saberes.
Primer Ciclo
Geometría y Trigonometría
Algebra Lineal
Estática
Química
Herramientas Informáticas con Inteligencia Artificial
Metodología de la Investigación
Segundo Ciclo
Cálculo Diferencial
Dinámica
Estadística
Programación orientada al cálculo científico
Diseño asistido por computador
Liderazgo, Emprendimiento e Innovación
Tercer Ciclo
Cálculo Integral
Sistemas de Información Geográfica y Drones
Métodos Numéricos y Analítica de datos
Energías renovables y medioambiente
Seguridad Industrial y Salud Ocupacional
Gestión y Optimización de Procesos
Cuarto Ciclo
Matemáticas Avanzadas
Base de datos relacionales
Probabilidad y Estadística Inferencial
Estructura de datos
Big Data
Quinto Ciclo
Economía y Finanzas
Base de datos analíticas
Estadística avanzados y mulivariante
Programación para analítica de datos
Simulación y Optinización
Inteligencia de Negocios
Sexto Ciclo
Inteligencia Artificial
Procesos Estocásticos y Series de tiempo
Computación en la nube
Internet de las cosas
Séptimo Ciclo
Minería de Datos
Machine Learning
Visualización de datos
Planificación estratégica
Proyectos de investigación y Redacción Científica
Octavo Ciclo
Minería de texto y de imágenes
Deap Learning
Seguridad y gobernanza de datos
Formulación y gestión de proyectos
Marketing y Comercio digital

Esferas de actuación del profesional o campo laboral:

  • Consultoría en captura y analítica de datos masivos.
  • Desarrollo de modelos analíticos de datos para la industria.
  • Desarrollador de modelos predictivos basados en técnicas de machine learning e IA.
  • Consultor en empresas multinacionales de comercio electrónico para generar modelos de predicciones de compra, y optimización de costos.
  • Diseño e implementación de algoritmos de datos.
  • Diseño e implementación de arquitectura de datos organizacionales.

Aspectos que se enfatiza en la formación del profesional:

  • Machine Learning y Deep Learning aplicada a la investigación y análisis de datos.
  • Automatización de procesos, sistemas predictivos y extracción de patrones de datos.
  • Aplicación de herramientas de IA para el modelamiento de datos.
  • Manejo de herramientas matemáticas para representación y análisis de datos.
  • Utilización de lenguajes de programación como Python, R, SQL, y herramientas como: pandas, numpy, scipy, scikit-learn, entre otros.
  • Aplicación de herramientas de visualización de datos.
  • Administración y gestión de proyectos estratégicos organizacionales.

Objetivo general:
Articular el proceso de enseñanza – aprendizaje a través de las prácticas preprofesionales, para potenciar la formación integral del futuro profesional.

  • Proyecto Externo: Fondos I+D+i XVIII de CEDIA: Modelo de toma de decisión en grupo para la gestión del riesgo y planificación del territorio, a partir de la susceptibilidad por movimientos en masa generada mediante técnicas cuantitativas. Caso de estudio: Provincia del Azuay.
  • Modelos de gestión para instituciones educativas que permitan acrecentar los niveles de calidad.
  • Ministerio de Educación Zona 6
  • Instituto Superior Tecnológico del Austro.
  • Consorcio el Rocio.
  • Grupo Industrial Graiman.
  • Gobierno Autónomo Descentralizado Municipal del Cantón Biblián.

Las opciones de Titulación son:

  • Proyecto de titulación: análisis de caso, artículo cientifico, capítulo de libro, proyecto de investigación y prototipo.
  • Examen complexivo: teórico-práctico y articulado al resultado de aprendizaje del perfil de egreso.
Nombres y ApellidosTitulo(s) tercer nivelTítulo(s) cuarto nivelCorreo electrónico
Ing. Santiago Arturo Moscoso BernalIngeniero EléctricoMagister en Ciencias de la Educación Aprendizaje de la Física.smoscoso@ucacue.edu.ec
Ing. Sandra Lucia Cobos MoraIngeniera en Sistemas- Master universitario en tecnologías de la información geográfica.
- Doctorando: en Geografía
scobosm@ucacue.edu.ec
Ing. Diego Aquiles Heras BenavidesIngeniero Electrónico- Magister en Gerencia y Liderazgo Educacional.
- Master en Ingeniería Computacional y Matemática.
- Maestría en Estadística Aplicada.
dherasb@ucacue.edu.ec
Ing. Andrés Eduardo Cárdenas SánchezIngeniero Mecánico A - Master en administración de la energía y sus fuentes renovables. - Master en ingeniería matemática y computación.acardenass@ucacue.edu.ec

PERÍODO ACADÉMICO

Marzo
2025
Agosto
2025

Sedes: Matriz Cuenca

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Título que otorga:

Ingeniero (a) en Ciencia de Datos con itinerario en Analítica de Datos

Modalidad de estudios:

Presencial

Ofertado en:

CICLOS: 8 (Incluye Trabajo de Graduación)
ASIGNATURAS: 45
HORAS: 5,760
CRÉDITOS: 120

Horarios y jornadas:

  • Matriz Cuenca: 08h00 a 13h00 – 17h00 a 22h00.

Autoridades académicas

Ing. Pablo Danilo Arias Reyes, MSc.
RESPONSABLE DE CARRERA – MATRIZ CUENCA

Título de tercer nivel

  • Ingeniero Eléctrico

Título de cuarto nivel

  • Máster en Sistemas Eléctricos de Potencia.
  • Máster en Energías Renovables.

Contactos

Matriz
Av. de las Américas y General Torres
scobosm@ucacue.edu.ec
0995435654

INSCRIPCIONES ABIERTAS