- Adquirir habilidades para convertirse en científico de datos. Aprovechar el volumen de información generada respecto a la empresa para una mejor toma de decisiones y mejora estratégica.
- Este certificado de alta especialidad es revalidable por cursos optativos para la Maestría de Gestión de la Ingeniería; para más información contacta al director del programa.
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Certificado de Alta Especialidad
Ciencia de Datos (Virtual)
Data Science
Nivel: Intermedio
Adquirir y desarrollar las habilidades y los conocimientos necesarios para poder evaluar e iniciar proyectos de ciencia de datos en la organización
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Modalidad
Aula Virtual
Próxima fecha de inicio
26 Enero, 2026 | Programas en Línea
11 Mayo, 2026 | Programas en Línea
Ver fechas y campus disponiblesInversión
$49,800
*MSI con tarjetas participantes emitidas en México
Ver formas de pago disponibles
Cálculo realizado con el tipo de cambio vigente al 07/01/2026 según el Banco de México ($17.96 MXN/USD). El monto final a pagar puede variar conforme al tipo de cambio aplicable al momento de la transacción.
Duración
16 semanas
144 horas
Sobre el programa:
¿Qué aprenderás?
¿A quién va dirigido?
- Este certificado de alta especialidad es ideal para ti si eres un profesionista que se desempeña como gerente de sistemas, jefe de área tecnológica, líder de proyectos y tomador de decisiones con deseo de conocer qué es la ciencia de datos y cómo se aplica en las organizaciones; cuentes con al menos 2 años de experiencia laboral, tengas un grado profesional de ingeniería y estés familiarizado con un lenguaje de programación.
¿Qué lograrás al terminar?
Al finalizar el programa, serás capaz de:
- Al concluir el programa de certificación, los egresados serán agentes de cambio, orientados a resultados y competentes para: Recomendar y/o evaluar efectivamente soluciones de ciencia de datos en sus organizaciones Iniciar un proyecto propio de Ciencia de Datos en su organización Aplicar diversos modelos para una mejor comprensión de sus datos Apoyar la toma de decisiones en base a información validada científicamente Identificar áreas de oportunidad en el manejo de información en su organización
¿Cómo se imparte el programa?
Modalidad Aula Virtual
Aprende en sesiones remotas con docentes y grupos reducidos. Participa activamente, comparte ideas y fortalece tu experiencia con práctica colaborativa.
- Sesiones virtuales de aprendizaje interactivo 100%.
- Bajo demanda. Módulos de 10 horas que desarrollan una subcompetencia y pueden ser tomados cuando se decida.
- Sesiones virtuales en vivo con profesores expertos 100%
Temario
Define del problema, y describe el proceso de generación dentro de la organización. *8 horas de trabajo en el proyecto.
Identifica las fuentes de información que determinan los procesos de la organización. *8 horas de trabajo en el proyecto.
Selecciona los datos específicos de las fuentes de información que son base para la construcción de modelos científicos de datos. *8 horas de trabajo en el proyecto.
Diseña los modelos de análisis científicos de datos que se aplicarán en la organización para la toma de decisiones. *8 horas de trabajo en el proyecto.
Evalúa los modelos de análisis científicos de datos que se aplicarán en la organización para la toma de decisiones. *8 horas de trabajo en el proyecto.
Implementa los modelos de análisis científicos de datos que se aplicarán en la organización para la toma de decisiones. *8 horas de trabajo en el proyecto.
Coordinador académico
José Carlos Ortiz Bayliss
Líder académico del programa
José Carlos Ortiz Bayliss es Ingeniero en Computación por la Universidad Tecnológica de la Mixteca (2005), Ingeniero en Gestión de Proyectos por la Universidad Virtual del Estado de Guanajuato (2019), Maestro en Ciencias con Especialidad en Sistemas Inteligentes por el Tecnológico de Monterrey (2008), Maestro en Educación basada en Competencias por la Universidad del Valle de México (2018), Maestro en Educación con Orientación en Innovación y Tecnologías Educativas por la Universidad del Valle de México (2019), Maestro en Administración de Instituciones Educativas por la Universidad IEU (2019), Maestro en Gestión de Tecnologías de la Información por la Universidad Tecmilenio (2021) y Doctor en Tecnologías de Información y Comunicaciones por el Tecnológico de Monterrey (2011). Actualmente es profesor investigador, Coordinador del Certificado de Alta Especialidad en Ciencia de Datos y Director Nacional de los programas de Maestria y Doctorado en Ciencias Computacionales del Tecnológico de Monterrey. Sus intereses de investigación incluyen la computación aplicada a problemas de optimización y combinatorios. Particularmente, le interesan los algoritmos de reconocimiento de patrones para identificar relaciones entre las características del problema y los métodos de solución.
Preguntas frecuentes
Quienes estudian ciencia de datos se dedican a analizar, interpretar y modelar información para resolver desafíos empresariales. Pueden trabajar como analistas, científicos de datos o consultores en sectores como tecnología, banca, salud o manufactura. Su trabajo es transformar los datos en conocimientos que ayuden a tomar decisiones, desarrollar estrategias e identificar oportunidades de crecimiento.
La ciencia de datos es fundamental porque convierte la información en una herramienta poderosa para la toma de decisiones. Su importancia está en que impulsa la eficiencia, la personalización y la innovación en los negocios. Las organizaciones que aplican análisis de datos avanzados logran ventajas competitivas sostenibles y una visión más clara de su entorno.
Sí, estudiar ciencia de datos vale la pena porque es una de las áreas con mayor demanda y proyección laboral. Los conocimientos adquiridos te permiten interpretar información compleja y convertirla en acciones estratégicas. Un diplomado en ciencia de datos fortalece tu perfil profesional y te posiciona como un especialista clave en la era digital.
La ciencia de datos sirve para descubrir patrones, anticipar tendencias y resolver problemas reales a partir de la información. Permite que las empresas optimicen procesos, reduzcan costos y mejoren sus decisiones. Gracias a su aplicación, es posible desarrollar productos y servicios más eficientes, además de estrategias que impulsan la innovación y la competitividad en el mercado.
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