El egresado conocerá y podrá ejercer su práctica en todos los procesos y procedimientos en el campo de Ciencia de Datos de manera presencial y virtual, lo primero lo podrá consolidar con sus prácticas profesionales especializadas y lo segundo mediante el conocimiento y uso de los sistemas tecnológicos para la gestión de información y generación de modelos de forma autónoma y remota utilizando plataformas de acceso libre. También contará con las herramientas analíticas para abordar problemas complejos que impliquen la determinación de causalidades en estudios observacionales o no observacionales, así como en estudios estadísticos donde se involucren un gran volumen de datos y se requiera capacidad de abstracción de fenómenos. Así también, con el resultado de estos modelos aplicados, el egresado será capaz de transmitirlo a otros tomadores de decisiones que sean ajenos a esta área de conocimiento; esto es, el egresado se ocupará por todo el proceso de generación de conocimiento a partir de datos. A partir de la última etapa, el alumno profundiza en los conocimientos de un Área particular de Ciencia de Datos donde podrá poner en práctica sus habilidades y conocimientos adquiridos de tal forma que, podrá desempeñarse laboralmente en alguna empresa u organización que requiera un profesionista con dicho nivel de conocimientos o bien emprender su firma consultora, para lo cual, parte de la currículo general es conocer procesos de emprendimiento como los Modelos de Negocio y las nuevas técnicas de ligadas a Ciencia de Datos.

Habilidades clave

• Aplicar los principales algoritmos de análisis de complejidad de algoritmos en aplicaciones de ciencia de datos para el apoyo de toma de decisiones. Utiliza e interpreta la información obtenida de los modelos de manera cauta y sensata, siempre entendiendo las implicaciones éticas y, entendiendo también las limitaciones de los modelos dada su naturaleza.
• Podrá comunicar de manera y oportuna los resultados emergidos de los modelos y de los análisis realizados mediante plataforma de libre acceso y de código abierto.
• Aplicar la programación orientada a objetos y su principal exponente, Java, en contextos básicos y avanzados relacionados a la Ciencia de Datos,
• Es proactivo en las colaboraciones multidisciplinarias al estar abierto a adquirir conocimientos de áreas distintas a las Ciencia de Datos, todo en búsqueda de una solución que utilice la Ciencia de Datos de manera adecuada y sea fácilmente interpretable en el área de aplicación distinta a Ciencia de Datos.
• Aceptan la crítica para mejorar sus potencialidades y consideran sus limitaciones.
• Capacidad creativa para generar nuevas ideas y/o adaptarlas a las necesidades de los clientes.