INGENIERÍA EN CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Resolución CES RPC-SO-25-No.399-2023
Descripción de la carrera
La carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial formas profesionales capaces de analizar grandes volúmenes de datos, desarrollar modelos predictivos y aplicar inteligencia artificial para la toma de decisiones. Con un enfoque ético, normativo y tecnológico, prepara expertos que contribuyen al desarrollo sostenible, la innovación y la mejora de la calidad de vida.
Modalidad: En Línea
Carrera: Ciencia de Datos e inteligencia artificial
Título: Ingeniero/a en Ciencia de Datos e inteligencia artificial
Carrera de: Pregrado
Nivel: Tercer Nivel
Duración: 8 semestres
Ing. Milton Lopez Ramos Mgs.
milton.lopez@unach.edu.ec
Director de la carrera de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Correo electrónico oficial: ingenieria.cienciadedatos@unach.edu.ec
Teléfono convencional institucional: 23730880
Visión
Formar profesionales responsables, éticos, e íntegros con conocimientos técnicos, científicos y humanísticos sostenibles experto en tratamientos de datos para potenciar, transformar, mejorar procesos empresariales y generar modelos predictivos en diferentes ámbitos.
Misión
Ser pionera en soluciones eficaces para toma de decisiones oportunas en diferentes ámbitos.
Historia de la Carrera
La carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial surge como respuesta a la necesidad urgente de procesar el creciente volumen de datos y resolver problemas cotidianos mediante modelos predictivos y el análisis de tendencias de comportamiento de diversos fenómenos. En diciembre de 2020, investigadores del Grupo de Investigación ModSim de la Universidad Nacional de Chimborazo (UNACH) iniciaron el estudio de pertinencia para su creación, proponiendo la primera carrera de este tipo en el país.
El estudio, aplicado a más de 12.000 participantes, entre empresas, grupos focales y estudiantes potenciales, evidenció la gran demanda de profesionales de tercer nivel capacitados en análisis de datos e inteligencia artificial. Estos profesionales serían clave para establecer tendencias, construir modelos predictivos y apoyar la toma oportuna de decisiones basadas en datos.
Comprometida con su responsabilidad social, la UNACH desarrolló esta carrera bajo la modalidad en línea, garantizando el rigor científico y la calidad académica que la caracterizan. Finalmente, en junio de 2023, el Consejo de Educación Superior (CES), mediante Resolución CES RPC-SO-25-No.399-2023, aprobó la creación de la carrera, dando inicio a sus actividades académicas, de investigación y vinculación. La universidad dispone de la infraestructura tecnológica necesaria para asegurar el adecuado desarrollo de estas actividades en modalidad virtual.
Perfil de ingreso
El futuro estudiante que ingresa a la carrera de Ingeniería en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Unach debe tener las siguientes cualidades:
- Capacidad de lectura comprensiva, expresión oral y escrita.
- Capacidad de razonamiento lógico y pensamiento crítico.
- Observancia y práctica de valores éticos y morales orientados al respeto a la vida y la dignidad humana.
- Reconocer y respetar la diversidad cultural.
- Predisposición de trabajo en equipo y bajo presión.
- Predisposición para la comunicación efectiva.
- Interés en la protección y conservación del medio ambiente.
- Predisposición a la profesión del área de ingeniería.
- Interés por la tecnología, la innovación y las aplicaciones.
- Disposición para el trabajo en ambientes virtuales y otros no convencionales.
- Interés en el estudio y la investigación tanto teórica como práctica.
- Interés para proponer, tomar decisiones e implementar soluciones a partir del manejo adecuado de la analítica de datos.
Perfil de egreso
- Domina métodos, técnicas, estrategias de analítica de datos, modelamiento matemático, estadístico y métodos computacionales para la ingeniería y ciencia de datos, a través del carácter transversal y aplicado del programa, con capacidad de abordar y solucionar problemas complejos de manera innovadora.
- Conoce sobre normativas y buenas prácticas enfocadas a la ciencia de los datos.
- Desarrolla competencias para la analítica de datos, modelamiento y gestión de TI.
- Planifica, diseña y ejecuta proyectos de ciencia de los datos aplicando métodos y procedimientos.
- Utiliza adecuadamente los recursos, y cumple con las leyes y regulaciones establecidas.
- Alinea los proyectos de ciencia de datos con la normativa ecuatoriana y los estándares aceptados mundialmente, con las buenas prácticas, y con el gobierno de TI.
- Investiga sobre ciencia de los datos, modelos matemáticos, estadística, diseño de software, machine learning, inteligencia artificial, y análisis de la eficiencia de los Sistemas Informáticos.
- Contribuye a la realización eficaz de proyectos de soluciones innovadoras por medio de la analítica de datos basado en la normativa vigente.
- Sustenta la gestión del conocimiento ajustado al entorno cultural y legal.
- Genera y aplica analítica de datos para prevenir, gestionar y optimizar procesos de gestión y toma de decisiones oportunas.
- Aplica la analítica de datos en busca de soluciones que garanticen la calidad de vida, el medio ambiente, el desarrollo productivo y la preservación, difusión y enriquecimiento de las culturas y saberes.
- Sustenta la aplicación de sus conocimientos en buenas prácticas de liderazgo ético en todas las acciones efectuadas por el profesional de ciencia de los datos.
- Investiga en competencias de confiabilidad, integridad y adaptabilidad, fomentando la aplicación de valores y principios de convivencia, y propicia una sociedad con valores basados en la solidaridad y la corresponsabilidad.
Perfil Profesional
El Ingeniero en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial es un profesional altamente capacitado para analizar, interpretar y aplicar datos con el fin de resolver problemas complejos en diversos ámbitos del conocimiento. Su formación integra sólidos fundamentos teóricos y prácticos en matemática, estadística, ciencia de la computación y analítica de datos, permitiéndole generar soluciones innovadoras que respondan a los desafíos contemporáneos.
Posee dominio de herramientas matemáticas y estadísticas avanzadas, que le permiten identificar patrones, extraer conocimiento y construir modelos explicativos o predictivos sobre diversos fenómenos. Esta capacidad lo convierte en un actor clave para la toma de decisiones basada en datos, ya que garantiza análisis precisos y confiables aplicables en contextos reales.
Diseña modelos descriptivos y predictivos que ayudan a entender e interpretar el comportamiento de sistemas complejos. Estos modelos son fundamentales para anticipar escenarios en sectores como salud, economía, industria, medio ambiente y educación. Además, proyecta evoluciones futuras que permiten a las organizaciones adaptarse estratégicamente.
El profesional emplea técnicas modernas como machine learning, deep learning, minería de datos y big data, lo que le permite trabajar con datos estructurados y no estructurados, resolviendo problemas complejos a través del análisis de grandes volúmenes de información. Esta capacidad lo posiciona como un elemento estratégico en entornos altamente competitivos e informados.
Una competencia esencial en su perfil es la capacidad de interpretar críticamente los resultados de los modelos utilizados. No solo genera soluciones, sino que evalúa su eficacia, seleccionando las más adecuadas para cada contexto. Esto reduce la incertidumbre y optimiza los recursos organizacionales.
También se destaca por implementar soluciones computacionales sostenibles y eficientes, diseñando sistemas capaces de gestionar datos masivos con un uso óptimo de recursos tecnológicos y energéticos. Estas soluciones no solo abordan problemas inmediatos, sino que también contribuyen al desarrollo responsable y sostenible.
En cuanto a habilidades comunicacionales, el ingeniero en esta área transmite de forma clara y precisa los hallazgos derivados del análisis de datos, facilitando la toma de decisiones en equipos multidisciplinarios. Esta capacidad de comunicación efectiva con públicos técnicos y no técnicos asegura que los resultados de sus análisis tengan un impacto directo en las acciones organizacionales y sociales.
El profesional actúa con responsabilidad ética en el manejo y análisis de datos, respetando principios de legalidad, integridad y dignidad humana. Su labor se enmarca en la normativa vigente sobre privacidad y uso de información, lo que refuerza su compromiso con el bien común y la confianza pública.
Además, demuestra una alta capacidad de autoaprendizaje, pensamiento crítico y adaptación al cambio. Reconociendo que el campo de la ciencia de datos evoluciona constantemente, mantiene una actitud de actualización permanente, investigación y apertura a nuevas herramientas, lo que le permite ofrecer soluciones creativas e innovadoras ante nuevos desafíos tecnológicos y sociales.
Finalmente, su aporte no se limita al ámbito técnico. Gracias a su formación integral, contribuye activamente al desarrollo social, económico y cultural de su entorno. Lidera equipos interdisciplinarios, promueve la justicia social, mejora la calidad de vida y fomenta el desarrollo productivo sostenible, posicionándose como un profesional comprometido con el bienestar colectivo.
Objetivo general
Formar profesionales, en el área de la ciencia de los datos e inteligencia artificial, de tercer nivel de grado, de comportamiento ético, innovadores con conocimientos integrales e interdisciplinarios avanzados en modelamiento matemático, estadística predictiva, aprendizaje automático, sistemas autoadaptables y de toma de decisiones automáticas.
Objetivos específicos
Al conocimiento y los saberes
Desarrollar capacidades técnicas, metodológicas y científicas en el manejo de métodos, técnicas y estrategias de analítica de datos, modelamiento matemático, estadístico y computacional, que permitan abordar y resolver problemas complejos de forma innovadora, en el ámbito de la ciencia de datos e inteligencia artificial.
A la pertinencia
Formar profesionales capaces de planificar, diseñar y ejecutar proyectos de ciencia de datos, utilizando métodos y procedimientos actualizados, cumpliendo con las normativas nacionales e internacionales, y alineando sus actividades a los estándares, buenas prácticas y marcos de gobierno de TI vigentes, respondiendo a las necesidades sociales, productivas y culturales del entorno.
A los aprendizajes
Garantizar el desarrollo de competencias investigativas y profesionales en ciencia de datos, inteligencia artificial, diseño de software, machine learning, modelos matemáticos y estadística, permitiendo el análisis de la eficiencia de los sistemas informáticos y el desarrollo de soluciones innovadoras que optimicen la toma de decisiones y los procesos organizacionales.
A la ciudadanía integral
Promover el ejercicio profesional ético y responsable, fundamentado en los principios de confiabilidad, integridad, adaptabilidad, solidaridad y corresponsabilidad, fomentando el respeto a los derechos, la igualdad, la interculturalidad y el pensamiento crítico, creativo y universal, en la búsqueda del bienestar social y la preservación de la calidad de vida y el medio ambiente.
1.Análisis y Ciencia de Datos Empresariales
El profesional puede trabajar en empresas de diferentes sectores (financiero, comercial, logístico, salud, etc.), aplicando técnicas de análisis de datos, minería de datos y aprendizaje automático para optimizar procesos, predecir tendencias de mercado, mejorar la toma de decisiones estratégicas y gestionar el riesgo.
2.Desarrollo de Sistemas de Inteligencia Artificial
Participa en el diseño, implementación y mantenimiento de sistemas inteligentes, como motores de recomendación, asistentes virtuales, sistemas de visión computacional, procesamiento de lenguaje natural, chatbots o sistemas de diagnóstico automático, aplicados en diversos contextos industriales y de servicios.
3.Investigación Científica y Académica
Se desempeña en centros de investigación, universidades o institutos tecnológicos, desarrollando proyectos científicos relacionados con nuevas metodologías de desarrollo de nuevas arquitecturas de IA, o estudios interdisciplinarios donde los datos sean el insumo fundamental.
4.Consultoría en Transformación Digital y Gobernanza de Datos
Asesora a instituciones públicas, privadas y ONGs en procesos de transformación digital, implementación de estrategias de gobernanza de datos, cumplimiento normativo en protección de datos, así como en la creación de infraestructuras de datos seguros, confiables y éticamente gestionados.
5.Ingeniería de Datos y Gestión de Infraestructura Big Data
Trabaja en el diseño y administración de arquitecturas de bases de datos, almacenamiento masivo de información (Big Data), plataformas de procesamiento distribuido, integración de flujos de datos (ETL), y optimización del rendimiento de sistemas de información complejos.
Se realizará por medio de las siguientes opciones:
- Desarrollo de un trabajo de titulación;
- Examen de grado de carácter complexivo.
Prácticas pre – profesionales
Realización de las prácticas preprofesionales.- Los planes, programas y/o proyectos para las prácticas preprofesionales de cada carrera podrán ser desarrollados contando con la participación de los diferentes sectores de la sociedad, según los mecanismos establecidos por cada IES. Las prácticas preprofesionales pueden realizarse dentro o fuera de la IES, siempre que sean de carácter formativo y supongan la aplicación o integración de conocimientos o competencias profesionales desarrollados a lo largo del proceso de enseñanza – aprendizaje. La institución receptora emitirá un informe periódico o final sobre la ejecución de las prácticas. Cuando las prácticas sean académicas, estas requerirán de un responsable, para lo cual la IES mantendrá un convenio u otros instrumentos con la entidad receptora. En el caso de que el proceso de prácticas en la institución receptora no se ajuste a lo establecido en el plan de trabajo, la IES deberá establecer los correctivos correspondientes. Los planes, programas y/o proyectos de prácticas preprofesionales (incluyendo las de servicio comunitario) deberán ser coordinados, monitoreados o evaluados por personal académico o personal de apoyo académico, de acuerdo con la planificación de la IES.
