Descripción de la Carrera 

 

El Bachillerato de Ingeniería en Ciencias de Datos es una carrera única en Centroamérica.

El objeto de estudio del programa lo integran la big data, la minería de datos, el análisis predictivo, la toma de decisiones, la productividad y la capacidad de gestión; así como la naturaleza de la interacción que se da entre dichos componentes y la aplicación de las habilidades y destrezas que se generan de su estudio en aras del mejoramiento del desempeño de las empresas y organizaciones en general.

 

*Este programa se encuentra en proceso de aprobación ante CONESUP.

 

Perfil ocupacional

El bachiller en Ciencia de Datos graduado de LEAD University podrá desempeñarse en distintos espacios en el ámbito público y privado, contando con la capacidad de:

  • Innovador en procesos empresariales para adaptar y aprovechar de manera eficiente el mundo digital
  • Resolución de problemas que involucran gran contenido de datos provinientes de diferentes dominios de aplicación
  • Aplicación de técnicas moderadas para el manejo minado y análisis de datos masivos
  • Desempeñarse en puestos gerenciales incorporando habilidades blandas como liderazgo y comunicación asertiva
  • Gestor de la comunicación para generar nuevo conocimiento y resolver problemas de alta complejidad
  • Asesor de operaciones internacionales es una empresa nacional e internacional
  • Generador de estrategias que integren disciplinas de procesos de negocios, desarrollo de software y administración de proyectos
  • Desarrollador de nuevos algoritmos para el tratamientos de grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones organizacionales y empresariales
  • Creador de patrones a partir de datos masivos, heterogéneos y de alta dimensión aplicados a la resolución de problemas complejos de la sociedad del conocimiento
  • Experto en herramientas avanzadas, computacionales, algoritmos de minería de datos y análisis estadístico

 

*Este programa se encuentra en proceso de aprobación ante CONESUP.

Áreas de estudio

Los ejes de estudio lo integran la carrera son:

  • Big data
  • Minería de datos
  • Análisis predictivo
  • Toma de decisiones
  • Productividad y capacidad de gestión

 

*Este programa se encuentra en proceso de aprobación ante CONESUP.

Curriculum:Bachillerato Ingeniería en Ciencias de Datos*

I Cuatrimestre

Matemática general

Destrezas para la comunicación

Introducción a la administración de empresas.

Metodologías de investigación

III Cuatrimestre

Álgebra lineal y ecuaciones diferenciales

Innovación y creatividad

Liderazgo y cambio

Ética profesional

Programación

V Cuatrimestre

Modelado matemático

Paradigmas de programación

Programación Web

Bases de datos

VI Cuatrimestre

Redes de computadoras

Minería de datos avanzada

Administración de datos

Principios de economía

IX Cuatrimestre

Computación paralela y distribuida

Seguridad de sistemas digitales

Comercio digital

Optativa

II Cuatrimestre

Cálculo empresarial

Técnicas de negociación

Análisis de la realidad nacional e internacional

Filosofía clásica y contemporánea

Introducción a la tecnología informática

IV Cuatrimestre

Probabilidad y estadística

Administración de proyectos

Gestión de tecnología digital

Estructuras de datos

VI Cuatrimestre

Estadística multivariada

Minería de datos

Sistemas operativos

Introducción a la ciencia de datos

VIII Cuatrimestre

Visualización de datos

Datos masivos (big data)

Economía para ingenieros

Integración persona-máquina

X Cuatrimestre

Práctica profesional supervisada

 

 

I Cuatrimestre

Matemática general

Destrezas para la comunicación

Introducción a la administración de empresas.

Metodologías de investigación

II Cuatrimestre

Cálculo empresarial

Técnicas de negociación

Análisis de la realidad nacional e internacional

Filosofía clásica y contemporánea

Introducción a la tecnología informática

III Cuatrimestre

Álgebra lineal y ecuaciones diferenciales

Innovación y creatividad

Liderazgo y cambio

Ética profesional

Programación

IV Cuatrimestre

Probabilidad y estadística

Administración de proyectos

Gestión de tecnología digital

Estructuras de datos

V Cuatrimestre

Modelado matemático

Paradigmas de programación

Programación Web

Bases de datos

VI Cuatrimestre

Estadística multivariada

Minería de datos

Sistemas operativos

Introducción a la ciencia de datos

VI Cuatrimestre

Redes de computadoras

Minería de datos avanzada

Administración de datos

Principios de economía

VIII Cuatrimestre

Visualización de datos

Datos masivos (big data)

Economía para ingenieros

Integración persona-máquina

IX Cuatrimestre

Computación paralela y distribuida

Seguridad de sistemas digitales

Comercio digital

Optativa

X Cuatrimestre

Práctica profesional supervisada

 

 

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Inicio del programa:

Mayo 2017

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