Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios

Presentación del Programa

En la actualidad, la ciencia de datos es el motor generador de conocimiento con valor accionable para las empresas basadas en la economía digital, asimismo su papel es cada vez más relevante en las empresas y organizaciones basadas en economía tradicional.

La Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios proporciona una formación integral para que los profesionales lideren el cambio en sus organizaciones en el aprovechamiento inteligente de los datos para la toma de decisiones, lo anterior mediante un programa académico sólido y competitivo, avalado por la experiencia formativa y trayectoria académica de profesionales en ciencia de datos e inteligencia de negocios, en un contexto internacional.

En este sentido los egresados serán profesionales altamente capacitados para generar soluciones innovadoras en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia de negocios, con un conocimiento profundo de las implicaciones que tiene la ciencia de datos en todos los ámbitos y la manera en que aporta al crecimiento de las empresas exitosas, asimismo capaces de difundir el conocimiento sobre la ciencia de datos e inteligencia de negocios en diversos ámbitos tanto empresariales como académicos.

Los profesionales al culminar este programa serán competentes para:

  • Planificar y administrar proyectos de ciencia de datos con una visión estratégica.
  • Aplicar metodologías y buenas prácticas para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos.
  • Identificar tecnologías y herramientas informáticas para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos.
  • Organizar y gestionar equipos de trabajo en proyectos de ciencia de datos.
  • Apoyar procesos de toma de decisiones en una empresa u organización, a partir del análisis y visualización de datos.
  • Desarrollar soluciones (productos y servicios) basados en la explotación y análisis de fuentes de datos.
  • Integrar la ciencia de datos a los procesos de negocio de la empresa.

A Quién va dirigido

El programa está destinado a profesionales de diversos campos: empresas, ingenierías, tecnologías de información; interesados en profundizar en temas relacionados con la ciencia de datos y la inteligencia de negocios como elementos estratégicos para la generación de conocimiento y valor accionable para las empresas y organizaciones, que deseen una formación avanzada de tipo técnico y tecnológico en estos ámbitos, con un enfoque aplicado.

Para acceder al programa el aspirante deberá estar en posesión de una titulación universitaria o equivalente.

Titulación

La superación con éxito del Programa, permitirá obtener la titulación de Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios, expedida por la Universidad donde se haya matriculado.

Estructura del Programa

La Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios, se compone de 90 créditos distribuidos en seis módulos.

Al ser un programa a distancia, y no estar sujeto a clases presenciales, no se establece una fecha concreta de inicio, por lo que el alumno puede formalizar la matrícula en cualquier momento, siempre que haya plazas disponibles. El tiempo máximo del que se dispone para realizar el programa es de 24 meses. La distribución de los módulos se describe en la siguiente tabla:

Módulos CRÉDITOSa
Módulo 1. Dirección, Planificación, Gestión, Reingeniería 14
Módulo 2. Gestión del Conocimiento 10
Módulo 3. Tecnologías y Big Data 15
Módulo 4. Ciencia de Datos 15
Módulo 5. Integración de Sistemas y Comercio Electrónico 15
Módulo 6. Estudio de Casos y Proyecto Final 21
TOTAL 90

a. La equivalencia en créditos puede variar según la universidad que titule. Un (1) crédito ECTS (European Credit Transfer System) equivale a 25 horas. Si el alumno cursa el Programa matriculado en una universidad no perteneciente al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), la relación entre créditos - horas, puede variar.

Objetivos

El programa tiene como objetivo general formar profesionales altamente capacitados para desarrollar y ejecutar proyectos en ciencia de datos e inteligencia de negocios.

Los objetivos específicos se orientan a que los estudiantes sean capaces de:

  • Analizar problemas, identificar y definir las tecnologías y los requerimientos para generar una solución de ciencia de datos.
  • Diseñar e implementar soluciones en ciencia de datos para toma de decisiones y desarrollo de nuevos productos y servicios basados en la inteligencia de negocios.
  • Organizar equipos para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos.
  • Aplicar metodologías y buenas prácticas para la gestión y desarrollo de un proyecto de ciencia de datos.
  • Planificar y dirigir proyectos con una visión estratégica.
  • Adquirir responsabilidad profesional, ética, legal y social.
  • Valorar la necesidad y adquirir el compromiso del desarrollo profesional continuado.

Salidas Profesionales

En función de los intereses profesionales de los egresados, al concluir satisfactoriamente sus estudios pueden:

  • Realizar labores de consultoría en ciencia de datos e inteligencia de negocios.
  • Liderar y gestionar proyectos de ciencia de datos e inteligencia de negocios.
  • Participar como científico de datos o especialista en inteligencia de negocios en diferentes organizaciones y empresas.
  • Emprender en la formación de empresas basadas en la explotación de los datos para generar conocimiento y nuevos productos o servicios.
  • Sumarse a la academia ejecutando actividades de investigación y docencia universitaria.

Plan de Estudios

El plan de estudios de la Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios se estructura en seis módulos, constituidos por asignaturas. A continuación se presentan las asignaturas por cada uno de los módulos.

  • MÓDULO 1: DIRECCIÓN, PLANIFICACIÓN, GESTIÓN, REINGENIERÍA

El primer módulo, presenta los conocimientos generales sobre la dirección, planificación, gestión y reingeniería de proyectos de Tecnologías de Información así como para el liderazgo de equipos de trabajo.

  • MÓDULO 2: GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

En el segundo módulo, se profundiza en el tema de la gestión del conocimiento dentro de las organizaciones y como el mismo permite el desarrollo de la inteligencia de negocios como parte de los procesos de negocio y toma de decisiones.

  • MÓDULO 3: TECNOLOGÍAS Y BIG DATA

El tercer módulo, presenta el estado actual de las tecnologías y técnicas utilizadas en Big Data, asimismo introduce tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial y el Blockchain que son parte de productos y servicios basados en la economía digital.

MÓDULO 3: TECNOLOGÍAS Y BIG DATA
# ASIGNATURAS
1 Tecnologías Big Data
2 Técnica y práctica de Big Data
3 Tecnologías exponenciales
  • MÓDULO 4: CIENCIA DE DATOS

El cuarto módulo, desarrolla los temas centrales del programa, en el mismo se profundiza en las técnicas de exploración y análisis de datos, las metodologías especificas para el desarrollo de proyectos de ciencia de datos y finalmente las técnicas de visualización para contar la historia de los datos que apoyen la toma de decisiones en las organizaciones.

  • MÓDULO 5: INTEGRACIÓN DE SISTEMAS Y COMERCIO ELECTRÓNICO.

El quinto módulo, profundiza sobre los diferentes sistemas que integrados generan datos de valor para extraer nuevo conocimiento para las organizaciones,

MÓDULO 5: INTEGRACIÓN DE SISTEMAS Y COMERCIO ELECTRÓNICO.
# ASIGNATURAS
1 Integración de los sistemas de gestión empresarial
2 Marketing digital y e-commerce
3 Seguridad electrónica y legislación
  • MÓDULO 6: ESTUDIO DE CASOS Y PROYECTO FINAL

El sexto módulo, se enfoca en el proceso de aplicar lo aprendido en las materias del programa a través del desarrollo del estudio y resolución de casos y del Trabajo Final de la Maestría.

MÓDULO 6: ESTUDIO DE CASOS Y PROYECTO FINAL
# ASIGNATURAS
1 Estudio y resolución de casos
2 Proyecto final de Maestría

Descripción de las Asignaturas

MÓDULO 1: DIRECCIÓN, PLANIFICACIÓN, GESTIÓN, REINGENIERÍA

  1. REINGENIERÍA, ESTRATEGÍA, Y DIRECCIÓN DE SISTEMAS TIC

    Esta asignatura da una visión integral de los sistemas de información y su rol en las organizaciones, presenta los procesos de reingeniería para integrar o mejorar sistemas de información y su impacto en la organización y sus recursos humanos. Entre sus temas principales destacan:

    SISTEMAS DE INFORMACIÓN
    CONFORMACIÓN DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN
    CONTEXTUALIZACIÓN: EL ROL DE LOS SI EN LAS ORGANIZACIONES
    HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS
    MADUREZ TECNOLÓGICA DE LA ORGANIZACIÓN
    MATRIZ DE BENEFICIOS Y COSTES DE CAMBIO
    EVALUACIÓN DE INVERSIONES
    GESTIÓN FUNCIONAL DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
    EFECTO EN LOS RRHH
    REINGENIERÍA: REDISEÑO DE PROYECTOS DE NEGOCIO
    GESTIÓN Y REINGENIERÍA
    REINGENIERÍA APLICADA A LOS RRHH
  2. DIRECCIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS TIC

    La asignatura presenta las bases de un proyecto tecnológico, como gestionarlo, los modelos de madurez y criterios de calidad; lo anterior desde las facetas de ingeniería de software y gestión de proyectos. Entre sus temas destacan:

    TEORÍA DEL PROYECTO TECNOLÓGICO
    GESTIÓN INTEGRADA DE PROYECTOS
    MODELOS DE MADUREZ DE PROYECTOS
    HERRAMIENTAS Y NORMATIVAS DE CALIDAD
    INGENIERÍA DEL SOFTWARE Y GESTIÓN DE PROYECTOS
    EJEMPLOS DE PROYECTO TECNOLÓGICO E-BUSINESS
    HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DE GESTIÓN DE PROYECTOS
    PMBOOK, MODELOS DE DESARROLLO
    METODOLOGÍAS ÁGILES EN LA GESTIÓN DE PROYECTOS
  3. TÉCNICAS DE DIRECCIÓN DE EQUIPOS DE TRABAJO

    Esta asignatura proporciona una visión general de los equipos de trabajo, las habilidades directivas para su gestión, herramientas para la gestión de los equipos y el proceso de toma de decisiones en equipo. Entre sus temas destacan:

    LOS EQUIPOS DE TRABAJO
    HABILIDADES DIRECTIVAS PARA EL TRABAJO EN EQUIPO
    HERRAMIENTAS PARA LA GESTIÓN DE EQUIPOS DE TRABAJO
    LA TOMA DE DECISIONES EN EQUIPO

MÓDULO 2: GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

  1. BUSINESS INTELLIGENCE Y GESTIÓN DOCUMENTAL

    La asignatura desarrolla los principales temas de la inteligencia de negocios (BI) cuales son sus características, su impacto en las organizaciones y costo beneficio, sus componentes: almacenes de información, gestión documental, minería de datos. Entre sus temas destacan:

    BUSINESS INTELLIGENCE Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN
    FACTORES DE CAMBIO: LA INFORMACIÓN, LA EMPRESA Y SU MERCADO
    EVOLUCIÓN DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
    IMPACTO DE LOS SISTEMAS BI EN LA ORGANIZACIÓN
    COSTOS Y BENEFICIOS DE IMPLEMENTACIÓN
    ALMACENES DE INFORMACIÓN
    ALINEAMIENTO DE LA TECNOLOGÍA CON LOS OBJETOS DE NEGOCIO
    DATAWAREHOUSE: DEFINICIÓN Y CARACTERÍSTICAS
    HERRAMIENTAS DE VERIFICACIÓN Y TÉCNICAS DE DESCUBRIMIENTO DE INFORMACIÓN
    ACCESO Y RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN TEXTUAL Y GESTIÓN DOCUMENTAL
    MINERÍA DE DATOS Y LAS ORGANIZACIONES
  2. GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y APRENDIZAJE ORGANIZACIONAL

    A través de esta asignatura se busca desarrollar una visión integral de la gestión del conocimiento al interior de una organización: cómo se mide el conocimiento y el capital intelectual, el uso de las TIC y la implantación de sistemas para gestión de conocimiento, y el proceso de aprendizaje organizacional. Entre sus temas destacan:

    DIMENSIÓN ORGANIZACIONAL DEL CONOCIMIENTO
    MEDICIÓN DEL CONOCIMIENTO
    MEDICIÓN DEL CAPITAL INTELECTUAL
    CONTRIBUCIÓN DE LA INFORMACIÓN Y EL CONOCIMIENTO A LA DIRECCIÓN EMPRESARIAL
    UTILIZACIÓN DE LAS TIC EN LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
    IMPLANTACIÓN DE LOS SISTEMAS DE GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
    TECNOLOGÍAS Y SISTEMAS DE AUTOMATIZACIÓN EN LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
    APRENDIZAJE ORGANIZACIONAL
    PROCESOS DE MADUREZ
    HACIA NUEVOS PARADIGMAS EN DOCENCIA E INVESTIGACIÓN: E-LEARNING

MÓDULO 3: TECNOLOGÍAS Y BIG DATA

  1. TECNOLOGÍAS BIG DATA

    La asignatura permite obtener conocimientos integrales sobre las tecnologías del Big data, su rol en la ciencia de datos y la inteligencia de negocios (business intelligence), técnicas de procesamiento y analítica de datos que aplican la estadística, machine learning y deep learning; lenguajes de programación y técnicas de graficación de datos. Entre sus temas destacan:

    INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA DE LOS DATOS
    INFERENCIA ESTADÍSTICA Y ALGORITMOS ESTADÍSTICOS
    BUSINESS INTELLIGENCE
    FUTURO DEL BIG DATA: DIMENSIONES ÉTICA Y LEGAL
    MACHINE LEARNING
    DEEP LEARNING
    LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN SPARK, PYTHON Y R
    TÉCNICAS GRÁFICAS DE INTERPRETACIÓN DE DATOS
  2. TÉCNICA Y PRÁCTICA DE BIG DATA

    La asignatura profundiza en las técnicas estadísticas y algorítmicas y su aplicación para el procesado y análisis de grandes cantidades de datos, asimismo sobre el almacenamiento y procesamiento masivo de grandes cantidades de datos. Entre sus temas destacan:

    INTRODUCCIÓN
    TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
    TÉCNICAS ALGORÍTMICAS
    ALMACENAMIENTO ESCALABLE
    PROCESADO ESCALABLE
  3. TECNOLOGÍAS EXPONENCIALES

    La asignatura presenta un panorama general sobre tecnologías que potencian el ecosistema basado en la explotación y análisis de datos para generar nuevo conocimiento accionable para las organizaciones. Entre sus temas destacan:

    INTRODUCCIÓN A LAS TECNOLOGÍAS EXPONENCIALES
    LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    REALIDAD EXTENDIDA (XR)
    CIBERSEGURIDAD
    BLOCKCHAIN

MÓDULO 4: CIENCIA DE DATOS

  1. EXPLORACIÓN Y ANALÍTICA DE DATOS

    Esta asignatura presenta los diferentes elementos que conforman el proceso de exploración y análisis de datos dentro de un proyecto de ciencia de datos, aspectos como la exploración preliminar de datos, las técnicas gráficas y estadísticas así como herramientas de software que se utilizan, la minería de datos y sus principales elementos, la analítica para Big data y sus aplicaciones así como modelos y herramientas de software. Entre sus temas destacan:

    EXPLORACIÓN PRELIMINAR DE LOS DATOS (EPD)
    TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS PARA EPD
    MINERÍA DE DATOS
    ANALÍTICA PARA BIG DATA Y SUS APLICACIONES
  2. METODOLOGÍA PARA PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS

    La asignatura presenta las principales metodologías aplicadas en proyectos de ciencia de datos y desarrolla las etapas de un proyecto de esta naturaleza, así como también los roles y habilidades requeridos del equipo del proyecto, finalmente los tipos de entregables esperados en un proyecto de ciencia de datos. Entre sus temas destacan:

    INTRODUCCIÓN A UN PROYECTO DE CIENCIA DE DATOS
    LAS ETAPAS DE UN PROYECTO DE CIENCIA DE DATOS
    ROLES Y HABILIDADES REQUERIDOS PARA UN EQUIPO DE CIENCIA DE DATOS
    METODOLOGÍAS PARA DESARROLLO DE PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS: KDD, CRISP-DM, TEAM DATA SCIENCE PROCESS
    LOS ENTREGABLES (PRODUCTOS) DE UN PROYECTO DE CIENCIA DE DATOS
  3. VISUALIZACIÓN DE DATOS PARA TOMA DE DECISIONES

    Esta asignatura presenta un panorama de la visualización de datos para la toma de decisiones, los procesos de preparación de datos y técnicas de visualización, herramientas de software, aspectos de diseño de reportes y dashboards y comunicación de la información. Entre sus temas destacan:

    INTRODUCCIÓN A LA VISUALIZACIÓN DE DATOS Y LA TOMA DE DECISIONES
    PREPARACIÓN DE DATOS Y SELECCIÓN DE TÉCNICAS DE VISUALIZACIÓN
    HERRAMIENTAS DE SOFTWARE PARA VISUALIZACIÓN DE DATOS
    LA IMPORTANCIA DEL DISEÑO DE REPORTES Y DASHBOARDS
    LA COMUNICACIÓN DEL MENSAJE: EL SABER CONTAR UNA HISTORIA CON LOS DATOS

MÓDULO 5: INTEGRACIÓN DE SISTEMAS Y COMERCIO ELECTRÓNICO

  1. INTEGRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE GESTIÓN EMPRESARIAL

    La asignatura presenta un panorama de la integración de los sistemas informáticos en apoyo a los procesos de gestión y de negocios de las empresas, profundiza en diferentes sistemas informáticos como los ERPs, CRMs, entre otros y que son fuentes de datos para los procesos de analítica de datos e inteligencia de negocios. Entre sus temas destacan:

    VISIÓN ORGANIZACIONAL DE LA INTEGRACIÓN: SUMINISTROS, CLIENTES Y SISTEMAS
    NUEVOS MODELOS DE GESTIÓN DE EMPRESA
    VISIÓN TECNOLÓGICA DE LA INTEGRACIÓN: ASPECTOS CONCEPTUALES DE INTEGRACIÓN E-BUSINESS
    SISTEMAS DE PLANIFICACIÓN EMPRESARIAL (ERP)
    TECNOLOGÍAS DE GESTIÓN DE RECURSOS HUMANOS
    SISTEMAS DE GESTIÓN DE RELACIONES CON PROVEEDORES (SCM)
    GESTIÓN DE RELACIONES CON CLIENTES (CRM)
    NUEVAS TENDENCIAS EN LA CONTRATACIÓN EMPRESARIAL DE BIENES Y SERVICIOS TECNOLÓGICOS
  2. MARKETING DIGITAL Y E-COMMERCE

    Esta asignatura profundiza en los diferentes componentes del e-commerce, sus modelos de negocio, seguridad, procesos transaccionales, arquitecturas, los aspectos de marketing digital y monetización en redes sociales. El e-commerce es uno de los grandes consumidores de analítica de datos. Entre sus temas destacan:

    ASPECTOS CONCEPTUALES DEL E-COMMERCE. MODELOS DE NEGOCIO EN INTERNET
    PROTOCOLOS DE SEGURIDAD EN COMERCIO ELECTRÓNICO
    ORGANIZACIONES DE CERTIFICACIÓN ELECTRÓNICA
    PROTOCOLOS DE SEGURIDAD Y PASARELAS DE PAGO ELECTRÓNICO
    EL COMERCIO ELECTRÓNICO DE LAS ADMINISTRACIONES
    ASPECTOS DE SEGURIDAD DE E-COMMERCE
    ARQUITECTURAS PARA E-COMMERCE
    GESTIÓN DE COMUNIDADES
    ESTRATEGIAS EN RED
    MARKETING ONLINE
    MÉTRICAS
    MONETIZANDO EL SOCIAL MEDIA
  3. SEGURIDAD ELECTRÓNICA Y LEGISLACIÓN

    Esta asignatura desarrolla las diferentes facetas de la seguridad de la información y privacidad de los datos, aspectos como: auditoría de sistemas, seguridad en negocios electrónicos, cifrado de datos, certificados y estandares de seguridad, protección y privacidad de datos, manejo de riesgos. Entre sus temas destacan:

    SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN Y DESARROLLO ECONÓMICO
    AUDITORÍA DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN
    SEGURIDAD, CONFIANZA Y NEGOCIOS ELECTRÓNICO
    MECANISMOS DE CIFRADO Y NEGOCIO ELECTRÓNICO
    EVALUACIÓN Y CERTIFICACIÓN DE SEGURIDAD EN LAS TI
    ESTÁNDARES DE SEGURIDAD
    PROTECCIÓN DE DATOS Y DELITOS INFORMÁTICOS
    PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE LA INFORMACIÓN
    GESTIÓN DE RIESGOS
    USO DE LAS TECNOLOGÍAS Y SU RELACIÓN CON LOS RECURSOS HUMANOS DE LA EMPRESA

MÓDULO 6: ESTUDIO DE CASOS Y PROYECTO FINAL

  1. ESTUDIO Y RESOLUCIÓN DE CASOS

    El Estudio y Resolución de Caso (ERC) es un trabajo de investigación cuyo objetivo es enfrentar al estudiante a la investigación del tema que le interesa desarrollar en su Proyecto Final de Maestría. El tratamiento del tema debe mostrar dominio en relacionar tecnología y negocios dentro del marco de los objetivos del programa de estudios y del Proyecto Final de Maestría. Se espera que el ERC sea el estudio de estado del arte del Proyecto Final de Maestría

  2. PROYECTO FINAL DE MAESTRÍA

    El Proyecto Final de Maestría consiste en la elaboración por parte del alumno de un trabajo de investigación en el ámbito de la maestría, que demuestre la integración de los conocimientos y habilidades adquiridas a lo largo del plan de estudios. Entre las posibles líneas de investigación a elegir podemos mencionar:

    INTEGRACIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA EMPRESA. ESTUDIO DE UN CASO
    EVALUACIÓN DE METODOLOGÍA PARA PROYECTOS DE CIENCIA DE DATOS
    DISEÑO E IMPLANTACIÓN DE FLUJOS DE ANALÍTICA DE DATOS COMO PARTE DE PROCESOS DE NEGOCIOS.
    PROPUESTA DE MEJORA ORGANIZACIONAL EN EQUIPOS DE TRABAJO PARA CIENCIA DE DATOS
    EVALUACIÓN DE HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN PARA PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES

Nota: El contenido del programa académico puede estar sometido a ligeras modificaciones, en función de las actualizaciones o de las mejoras efectuadas. 

Dirección

Dirección Académica

  • Dr. Ernesto Bautista Thompson. Doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional, México. Maestría en Ciencia e Ingeniería de Materiales por la Universidad Nacional Autónoma de México. Licenciatura en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México. Experiencia en proyectos de consultoría en ciencia de datos y desarrollo de software en industria petrolera (PEMEX E&P) y en inteligencia de negocios en empresas del sector comercio, manufactura, alimentos. Trayectoria académica como investigador en el campo del análisis y modelado de series temporales, ciencia de datos y visualización de información. Trayectoria docente en programas de licenciatura y posgrado presenciales y en línea en diferentes universidades de México: Universidad Autónoma del Carmen, UVM, UTEL; actualmente es profesor de tiempo completo en la Universidad Internacional Iberoamericana México. Coordinador Académico del Programa Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios.

Profesores y Autores

  • Dr. Carlos Eduardo Uc Ríos. Doctorado en Ciencias en Ingeniería Eléctrica, con especialidad en telecomunicaciones por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN) campus México. Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por la Universidad Autónoma de Campeche. Maestro en Ciencias con especialidad en telecomunicaciones por el Centro de Investigación y Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (CINVESTAV-IPN) campus México. Fue Profesor-Investigador en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma del Carmen. Actualmente es Profesor-Investigador en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Campeche y Profesor-Investigador en la Universidad Internacional Iberoamericana, en su sede de Campeche, México. Cuenta con una certificación como Técnico en Dirección de Proyectos Nivel D por el Organismo Certificador International Project Management Association (IPMA), Argentina. Experiencia en la planeación de redes celulares de 4° y 5° generación, análisis de cobertura, análisis de capacidad, principalmente en la parte inalámbrica (RF). Destacada participación en Talleres, Seminarios, Congresos. Autor y coautor de diversas publicaciones científicas.
  • Dr. Jon Arambarri Basañez. Doctor en Ingeniería y Tecnología por la Universidad Politécnica Cataluña UPC - Universidad de Córdoba. MBA por el Instituto de Economía Aplicada de UPV-EHU. Ingeniero Senior en Telecomunicaciones de la Escuela de Ingeniería de Bilbao. Profesor acreditado por la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA). Director de I+D+I en www.virtualware.es; Multimedios, 3D, Animación y Ambientes Interactivos Virtual. Desde el año 2006 ha realizado numerosas investigaciones y publicaciones científicas sobre su especialidad como: sistemas de información, telecomunicaciones, trabajo virtual colaborativo, ambiente, gestión del conocimiento. Cuenta con 17 años de experiencia en puestos relacionados con la supervisión de calidad de servicio, catálogos virtuales, dirección de I+D en empresas de infraestructura de telecomunicaciones. También desde el año 2005 se desarrolló en la dirección académica del área de formación en temas de TIC y Negocios, dirección de proyectos finales y tribunal de tesis relacionadas con telecomunicaciones y negocios.
  • Dra. Mariacarla Martí González. Doctora en Educación por la Universidad de Zaragoza. Licenciada en Psicología por la Universidad de La Habana. Máster en Educación por el Arte por la Universidad de las Artes, Cuba. Diplomada en Psicología y Pedagogía de las Artes. Ha ejercido como profesora de Psicología en la Universidad de las Artes e investigadora invitada en la Universidad de Zaragoza. Profesora en la Universidad Europea del Atlántico y miembro del Gabinete de Asesoramiento Psicopedagógico de la universidad.
  • Dr. Roberto Fabiano Fernandes. Doctor en Ingeniería y Gestión del Conocimiento por la Universidad Federal de Santa Catarina. Máster en Ciencia de la Computación por la Fundación Universidad Regional de Blumenau. Graduado en Ciencia de la Computación por la Fundación Universidad Regional de Blumenau. Tiene experiencia en las áreas de ingeniería, producción, con énfasis en la gestión de la innovación. Ha trabajado especialmente los siguientes temas: innovación, gestión de proyectos, identificación de oportunidades, diseño y gestión de conocimiento.
  • Dr. Fermín Ferriol Sánchez. Doctor en Ciencias de la Educación con especialidad en Gestión Universitaria por la Universidad de La Habana. Máster en Administración. Maestro de la Enseñanza Secundaria. Licenciado en Economía Política. Consultor sobre dirección, gestión y planeación estratégica en diversas empresas, coordinador de grupos académicos en el campo de la educación, ha publicado diferentes artículos científicos relacionados con el desarrollo empresarial.
  • Dr. Emmanuel Soriano Flores. Doctor en Ciencias en Educación Superior por la Universidad Autónoma Chapingo, México. Maestría en Innovación Educativa por la Universidad Pedro de Gante, Maestría en Negocios Internacionales y Licenciatura en Administración por la Universidad Nacional Autónoma de México (titulado con Mención Honorífica), Posgrado en Dirección Financiera y Contabilidad por la Escuela de Negocios Europea de Barcelona. Máster en Comunicación Empresarial y Corporativa por la Universidad Isabel I, España. Profesor de Licenciatura y Maestría en diversas Universidades de México en las áreas de Recursos Humanos, Dirección y Planificación Estratégica, Creación de Empresas, Teoría Administrativa e Imagen Pública. Experiencia online como Profesor -y diseño de contenidos- en la Universidad del Valle de México, Universidad la Salle y Fundación Universitaria Iberoamericana. Profesor e investigador invitado por la Universidad de Barcelona. Autor y coautor de diversas publicaciones científicas. Ponente en Congresos Internacionales.
  • Dr. Jorge Crespo Álvarez. Doctor en Ingeniería por la Universidad de Cantabria. Ingeniero Civil por la Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría, Cuba. Experto en modelado y simulación computacional. Su trayectoria profesional ha estado vinculada a la docencia, investigación, consultoría e ingeniería tanto en el sector público como privado en áreas de las matemáticas, estadísticas, ingeniería de materiales y energías renovables. Cuenta con experiencia en la coordinación de equipos y la gestión y ejecución de proyectos de investigación, amplia experiencia en la impartición de docencia, tanto de forma presencial como en entornos virtuales de aprendizaje. Ha creado o colaborado en la creación de materiales didácticos para diferentes asignaturas y ha participado en numerosos seminarios, talleres y congresos. Así mismo figura como autor o coautor de diversas publicaciones de carácter científico.
  • Dr. Ernesto Bautista Thompson. Doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional, México. Maestría en Ciencia e Ingeniería de Materiales por la Universidad Nacional Autónoma de México. Licenciatura en Física por la Universidad Nacional Autónoma de México. Experiencia en proyectos de consultoría en ciencia de datos y desarrollo de software en industria petrolera (PEMEX E&P) y en inteligencia de negocios en empresas del sector comercio, manufactura, alimentos. Trayectoria académica como investigador en el campo del análisis y modelado de series temporales, ciencia de datos y visualización de información. Trayectoria docente en programas de licenciatura y posgrado presenciales y en línea en diferentes universidades de México: Universidad Autónoma del Carmen, UVM, UTEL; actualmente es profesor de tiempo completo en la Universidad Internacional Iberoamericana México. Coordinador Académico del Programa Maestría en Ciencia de Datos aplicada a la Inteligencia de Negocios.
  • Dr. Jorge Manjarrez. Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Nantes, Francia, trabajando en la optimización del procesamiento de consultas en bases de datos paralelas en el equipo ATLAS-INRIA. Senior Member de la ACM. Profesor-investigador PRODEP. Tiene alrededor de 40 publicaciones en revistas, capítulos de libros y conferencias. También ha dirigido tesis de posgrado e ingeniería y proyectos de investigación con financiamiento público y privado. Sus áreas de interés son Scalable Machine Learning, Scalable Data Management y programación paralela y concurrente.
  • Dra. Isabel de la Torre. Doctora por la Universidad de Valladolid (UVA) e Ingeniera de Telecomunicaciones por la misma Universidad. Profesora Titular del Departamento de Teoría de la Señal, Comunicaciones e Ingeniería Telemática de la Universidad de Valladolid. Coordinadora del Grupo de Telemedicina y eSalud de la UVA. Autora de más de 200 artículos en revistas indexadas, congresos internacionales, capítulos de libros y libros internacionales. Participante en más de 30 proyectos de investigación y contratos de investigación con empresas. Revisora de prestigiosas revistas internacionales en el campo de la telemedicina y eSalud. Docente desde 2004 y experta en TICs aplicadas a la salud y sanidad. Ha impartido más de 14 asignaturas de Grado y Postgrado. Profesora invitada en otras Universidades españolas como la UCAM, y extranjeras como la Universidad de Beira Interior en Portugal, y la Universidad de Nantes, en Francia.
  • Dr. Carlos de Castro. Doctor en Ciencias por la Universidad de Córdoba (UCO) y Catedrático E.E.U.U. de Ingeniería de Sistemas del Departamento de Informática de la UCO. Profesor Colaborador Honorario de la Universidad Internacional de Andalucía (UNIA), Investigador senior Prometeo de la Universidad Técnica Superior de Loja en Ecuador (UTPL), experto en Contenidos Digitales Interactivos, Sistemas Transmedia, Interacción Persona Ordenador, Usabilidad y Accesibilidad Web, Sistemas Interactivos, Cloud Computing, Internet de las Cosas, Plataformas IPTV3D inteligentes, inclusivas e interactivas, plataformas t-Learning adaptativas, sistemas inteligentes, serious-games, gamificación, Ciudades Inteligentes, innovación social, mentorización y aceleración de startups y emprendimiento tecnológico.Director del grupo de Investigación TIC 183 EATCO y director del del Centro Tecnológico Industrial (CTI) de la Universidad de Córdoba. Director del Centro de Experimentación y Producción de Contenidos Digitales de la UCO, Red.es y la CRUE (CITEC). Director del Centro de Innovación Tecnológica en Emprendimiento Colaborativo (CITEC AIE) de la UNIASocio fundador y presidente de la Fundación Red Especial España (FREEDialog). Presidente socio fundador de las 7 empresas de base tecnológicas. Creador y miembro del equipo directivo de las Redes iberoamericanas: REDAUTI www.redauti.com, REDESPECIAL y REDEVA.

Becas Formación FUNIBER

La Fundación Universitaria Iberoamericana (FUNIBER) destina periódicamente una partida económica con carácter extraordinario para Becas en Formación FUNIBER.

Para solicitarla, se ha de completar el formulario de solicitud de información que aparece en la web de FUNIBER o comunicarse directamente con la sede de la fundación en su país que le informará si es necesario aportar alguna información adicional.

Una vez se reciba la documentación, el Comité Evaluador examinará la idoneidad de su candidatura para la concesión de una ayuda económica, en forma de Beca en Formación FUNIBER.