Modalidades:
Nuestro Objetivo
Formar profesionales expertos en extraer conocimiento implícito y complejo, potencialmente útil a partir de grandes conjuntos de datos, utilizando métodos de inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, estadística, sistemas de bases de datos y modelos matemáticos sobre comportamientos probables, con una actitud, propositiva, analítica y de producción a futuro, socialmente responsables con gran calidad humana y capacidad de liderazgo para apoyar la toma de decisiones de alta dirección.
Perfil de Egreso
Descubre las habilidades y conocimientos que adquirirás al finalizar tu formación. En la Universidad del Sur, te preparamos para enfrentar los retos del mundo laboral con confianza y profesionalismo.
- Diseña, implementa y administra sistemas de bases de datos y procesamiento de datos estructurados y no estructurados usando técnicas de IA y optimización.
- Aplica modelos matemáticos, estadísticos y de visión artificial para análisis, planeación y toma de decisiones en entornos digitales.
- Transforma, limpia y organiza información garantizando calidad, integridad y confiabilidad de los datos.
- Ejerce su labor con ética, responsabilidad, liderazgo, trabajo en equipo y comunicación efectiva de resultados científicos y tecnológicos.
- Mantiene actualización continua, innovación, autogestión y enfoque metodológico para mejora de procesos y soluciones tecnológicas.
Requisitos de admisión
Planes de Estudio
Tuxtla
Plan de estudio No Escolarizado: 20220555
1º Cuatrimestre
Álgebra
Probabilidad y Estadística
Matemáticas Discretas
Física
Matemática para la Computación
Lógica y Razonamiento Computacional
Taller de Expresión Oral y Escrita
Pensamiento Crítico e Inteligencia Artificial
2º Cuatrimestre
Álgebra Lineal
Estadística Inferencial
Cálculo Integral y Diferencial
Electricidad y Magnetismo
Introducción al Sistema de Información
Métodos Numéricos
Taller de Metodología ABP
Taller de Trabajo en Equipo y Liderazgo
3º Cuatrimestre
Programación Lineal
Análisis de Datos
Teoría de Decisiones
Electrónica
Ecuaciones Diferenciales y Series
Fundamentos de Programación
Inglés para Ingeniería
4º Cuatrimestre
Investigación para la Ingeniería
Análisis Numérico
Diseño y Gestión de Sistemas
Bases de Datos I
Lenguajes y Autómatas
Programación Orientada a Objetos
Formación de Emprendedores
5º Cuatrimestre
Sistemas Operativos
Modelación de Sistemas
Ingeniería de Software I
Bases de Datos II
Análisis y Diseño de Algoritmos
Estructura de Datos
Responsabilidad Social
6º Cuatrimestre
Aprendizaje de Máquinas
Simulación de Sistemas
Ingeniería de Software II
Bases de Datos Avanzadas
Programación Concurrente y Distribuida
Introducción a la Inteligencia Artificial
Ética Profesional
7º Cuatrimestre
Temas Selectos de Aprendizaje de Máquinas
Graficación por Computadora
Sistemas Distribuidos
Agentes Inteligentes
Programación para la Inteligencia Artificial
Cómputo en la Nube
8º Cuatrimestre
Gestión de la Calidad
Visión por Computadora
Analítica de Negocios
Minería de Datos
Desarrollo de Aplicaciones para la IA y Ciencia de Datos
Sistemas Expertos
9º Cuatrimestre
Redes de Computadoras
Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisión
Seguridad de la Información
Redes Neuronales
Procesamiento de Imágenes Digitales
Evaluación de Proyectos Tecnológicos
Descripción de las áreas
Mérida
Plan de estudio No Escolarizado: 20220172
1º Cuatrimestre
Álgebra
Probabilidad y Estadística
Matemáticas Discretas
Física
Matemática para la Computación
Lógica y Razonamiento Computacional
Taller de Expresión Oral y Escrita
Pensamiento Crítico e Inteligencia Artificial
2º Cuatrimestre
Álgebra Lineal
Estadística Inferencial
Cálculo Integral y Diferencial
Electricidad y Magnetismo
Introducción al Sistema de Información
Métodos Numéricos
Taller de Metodología ABP
Taller de Trabajo en Equipo y Liderazgo
3º Cuatrimestre
Programación Lineal
Análisis de Datos
Teoría de Decisiones
Electrónica
Ecuaciones Diferenciales y Series
Fundamentos de Programación
Inglés para Ingeniería
4º Cuatrimestre
Investigación para la Ingeniería
Análisis Numérico
Diseño y Gestión de Sistemas
Bases de Datos I
Lenguajes y Autómatas
Programación Orientada a Objetos
Formación de Emprendedores
5º Cuatrimestre
Sistemas Operativos
Modelación de Sistemas
Ingeniería de Software I
Bases de Datos II
Análisis y Diseño de Algoritmos
Estructura de Datos
Responsabilidad Social
6º Cuatrimestre
Aprendizaje de Máquinas
Simulación de Sistemas
Ingeniería de Software II
Bases de Datos Avanzadas
Programación Concurrente y Distribuida
Introducción a la Inteligencia Artificial
Ética Profesional
7º Cuatrimestre
Temas Selectos de Aprendizaje de Máquinas
Graficación por Computadora
Sistemas Distribuidos
Agentes Inteligentes
Programación para la Inteligencia Artificial
Cómputo en la Nube
8º Cuatrimestre
Gestión de la Calidad
Visión por Computadora
Analítica de Negocios
Minería de Datos
Desarrollo de Aplicaciones para la IA y Ciencia de Datos
Sistemas Expertos
9º Cuatrimestre
Redes de Computadoras
Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisión
Seguridad de la Información
Redes Neuronales
Procesamiento de Imágenes Digitales
Evaluación de Proyectos Tecnológicos
Descripción de las áreas
Cancún
Plan de estudio No Escolarizado: 20220174
1º Cuatrimestre
Álgebra
Probabilidad y Estadística
Matemáticas Discretas
Física
Matemática para la Computación
Lógica y Razonamiento Computacional
Taller de Expresión Oral y Escrita
Pensamiento Crítico e Inteligencia Artificial
2º Cuatrimestre
Álgebra Lineal
Estadística Inferencial
Cálculo Integral y Diferencial
Electricidad y Magnetismo
Introducción al Sistema de Información
Métodos Numéricos
Taller de Metodología ABP
Taller de Trabajo en Equipo y Liderazgo
3º Cuatrimestre
Programación Lineal
Análisis de Datos
Teoría de Decisiones
Electrónica
Ecuaciones Diferenciales y Series
Fundamentos de Programación
Inglés para Ingeniería
4º Cuatrimestre
Investigación para la Ingeniería
Análisis Numérico
Diseño y Gestión de Sistemas
Bases de Datos I
Lenguajes y Autómatas
Programación Orientada a Objetos
Formación de Emprendedores
5º Cuatrimestre
Sistemas Operativos
Modelación de Sistemas
Ingeniería de Software I
Bases de Datos II
Análisis y Diseño de Algoritmos
Estructura de Datos
Responsabilidad Social
6º Cuatrimestre
Aprendizaje de Máquinas
Simulación de Sistemas
Ingeniería de Software II
Bases de Datos Avanzadas
Programación Concurrente y Distribuida
Introducción a la Inteligencia Artificial
Ética Profesional
7º Cuatrimestre
Temas Selectos de Aprendizaje de Máquinas
Graficación por Computadora
Sistemas Distribuidos
Agentes Inteligentes
Programación para la Inteligencia Artificial
Cómputo en la Nube
8º Cuatrimestre
Gestión de la Calidad
Visión por Computadora
Analítica de Negocios
Minería de Datos
Desarrollo de Aplicaciones para la IA y Ciencia de Datos
Sistemas Expertos
9º Cuatrimestre
Redes de Computadoras
Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisión
Seguridad de la Información
Redes Neuronales
Procesamiento de Imágenes Digitales
Evaluación de Proyectos Tecnológicos
Descripción de las áreas
Online
Plan de estudio No Escolarizado: 20220555
1º Cuatrimestre
Álgebra
Probabilidad y Estadística
Matemáticas Discretas
Física
Matemática para la Computación
Lógica y Razonamiento Computacional
Taller de Expresión Oral y Escrita
Pensamiento Crítico e Inteligencia Artificial
2º Cuatrimestre
Álgebra Lineal
Estadística Inferencial
Cálculo Integral y Diferencial
Electricidad y Magnetismo
Introducción al Sistema de Información
Métodos Numéricos
Taller de Metodología ABP
Taller de Trabajo en Equipo y Liderazgo
3º Cuatrimestre
Programación Lineal
Análisis de Datos
Teoría de Decisiones
Electrónica
Ecuaciones Diferenciales y Series
Fundamentos de Programación
Inglés para Ingeniería
4º Cuatrimestre
Investigación para la Ingeniería
Análisis Numérico
Diseño y Gestión de Sistemas
Bases de Datos I
Lenguajes y Autómatas
Programación Orientada a Objetos
Formación de Emprendedores
5º Cuatrimestre
Sistemas Operativos
Modelación de Sistemas
Ingeniería de Software I
Bases de Datos II
Análisis y Diseño de Algoritmos
Estructura de Datos
Responsabilidad Social
6º Cuatrimestre
Aprendizaje de Máquinas
Simulación de Sistemas
Ingeniería de Software II
Bases de Datos Avanzadas
Programación Concurrente y Distribuida
Introducción a la Inteligencia Artificial
Ética Profesional
7º Cuatrimestre
Temas Selectos de Aprendizaje de Máquinas
Graficación por Computadora
Sistemas Distribuidos
Agentes Inteligentes
Programación para la Inteligencia Artificial
Cómputo en la Nube
8º Cuatrimestre
Gestión de la Calidad
Visión por Computadora
Analítica de Negocios
Minería de Datos
Desarrollo de Aplicaciones para la IA y Ciencia de Datos
Sistemas Expertos
9º Cuatrimestre
Redes de Computadoras
Sistemas de Ayuda a la Toma de Decisión
Seguridad de la Información
Redes Neuronales
Procesamiento de Imágenes Digitales
Evaluación de Proyectos Tecnológicos
Descripción de las áreas
Beneficios de estudiar una Licenciatura con nosotros
Validez Oficial
Cursa la Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial, con el respaldo de nuestros RVOE federales avalados por la SEP. UNISUR somos una institución especializada en educación de calidad.
Metodología Innovadora
Enfoque constructivista y conectivista que fomenta la independencia, el aprendizaje colaborativo y el uso de TICs y TACs. Proyectos, retos y casos reales con impacto social.
Plataforma Academy Unisur
Accede a cursos en línea con contenidos actualizados, foros, grupos de trabajo y actividades prácticas, respaldados por nuestros programas ABP Plus y el acompañamiento de Big Partner® y Big Teacher®.
Biblioteca Virtual
Accede a una amplia gama de recursos bibliográficos, revistas científicas y materiales de estudio en línea a través de nuestra Biblioteca Virtual.
Preguntas frecuentes
Entendemos que elegir dónde y cómo estudiar es una decisión importante. Por eso, hemos recopilado las preguntas más frecuentes sobre nuestra Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial para ayudarte a tomar una decisión informada.
¿Que tiempo dura la Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial?
La Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial tiene una duración de 2 años y 8 meses. permitiéndote obtener tu título profesional en menos tiempo que en universidades tradicionales, sin sacrificar la calidad educativa ni los contenidos esenciales.
¿Qué validez oficial tiene la Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial?
La Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial cuenta con RVOE (Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios) emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), lo que garantiza su validez y reconocimiento a nivel nacional.
¿Qué requisitos necesito para inscribirme en la Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial?
Para inscribirte en la Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial, necesitas cumplir con los siguientes requisitos:
- Acta de nacimiento actualizada- Certificado de bachillerato - Copias de CURP- Constancia de autenticidad
¿Cómo funciona el modelo educativo en línea para la Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial?
El modelo educativo en línea para la Licenciatura en Ing. en Base de Datos e Inteligencia Artificial se basa en una plataforma virtual que permite a los estudiantes acceder a materiales de estudio, participar en clases en vivo y realizar evaluaciones de manera flexible y desde cualquier lugar.
