TSU | Desarrollo de Sistemas Inteligentes
Facultad de Ingeniería
TSU | Desarrollo de Sistemas Inteligentes
El Técnico Superior Universitario en Desarrollo de Sistemas Inteligentes está capacitado para desarrollar e implementar soluciones de software que integren tecnologías de inteligencia artificial, análisis de datos y computación distribuida, aplicando metodologías ágiles y principios de la ingeniería de software. Posee una sólida formación en fundamentos matemáticos, programación, administración de datos y modelado de sistemas, que le permite resolver problemas complejos en entornos multidisciplinarios. Su preparación incluye competencias para trabajar en equipo, adaptarse a entornos cambiantes y asegurar prácticas éticas en el uso de los datos y en el desarrollo de sistemas.
El egresado está preparado para incorporarse de manera inmediata al sector productivo, aportar valor en organizaciones públicas y privadas, o emprender proyectos tecnológicos innovadores orientados a las necesidades del país.
¿A quiénes va dirigido?
La carrera de Técnico Superior Universitario en Desarrollo de Sistemas Inteligentes está dirigida a:
- Estudiantes de educación media, interesados en iniciar estudios superiores en el área tecnológica, con inclinación hacia la programación, el análisis de datos y la inteligencia artificial.
- Jóvenes con vocación tecnológica que deseen desarrollar competencias prácticas y aplicadas en el diseño y construcción de soluciones digitales.
- Personas que buscan una formación profesional corta, actualizada y con alta empleabilidad, orientada a responder a las necesidades reales del sector productivo nacional e internacional.
- Aspirantes que valoran el aprendizaje práctico, el trabajo colaborativo y la innovación, y que desean integrarse rápidamente al mercado laboral o continuar estudios en áreas afines de ingeniería.
- Estudiantes que deseen una formación integral, fundamentada en valores éticos, pensamiento crítico, liderazgo y responsabilidad social, conforme al modelo académico de la Universidad Metropolitana.
Aspectos más resaltantes
Los ejes fundamentales de formación de esta carrera son:
- Crear soluciones tecnológicas innovadoras basadas en inteligencia artificial, análisis de datos y desarrollo ágil de software que permita enfrentar desafíos reales del mundo digital y aportar valor inmediato en cualquier organización.
- Adquirir habilidades sólidas en programación, modelado de sistemas, administración de datos, tecnologías emergentes y metodologías ágiles.
- Formar parte de equipos de trabajo multidisciplinarios que trabajen en pro de un fin común.
- Insertar al joven al mercado laboral en un plazo de tiempo corto.
Objetivos de la carrera en la UNIMET
Objetivo 1
Formar profesionales a nivel técnico con las competencias necesarias para el desarrollo de sistemas de software que integren de manera innovadora tecnologías derivadas de las distintas áreas que integran a la inteligencia artificial, así como del análisis de datos automatizado.
Objetivo 2
Demostrar un nivel profesional alto, integridad y ética, comprometido con el aprendizaje continuo.
Objetivo 3
Ser reconocido por su trabajo en equipo, alineado y contribuyendo a las metas de proyectos asignados
Resultados de aprendizaje de la carrera
Competencias profesionales
- Aplicación de fundamentos matemáticos para IA: Aplicar conceptos de álgebra lineal, cálculo y estadística descriptiva específicamente en la configuración y ajuste de algoritmos de aprendizaje automático.
- Resolución de problemas técnicos: Capacidad para diagnosticar y corregir fallas en el flujo de datos (pipelines) o en el rendimiento de modelos de IA mediante métodos analíticos así como capacidad para extraer, limpiar y preparar conjuntos de datos (datasets) provenientes de diversas fuentes para su posterior procesamiento.
- Implementación de Modelos Inteligentes: Capacidad para programar y entrenar modelos de Machine Learning y Deep Learning utilizando lenguajes como Python o R y librerías especializadas.
- Integración de Soluciones de IA: Capacidad para conectar módulos de inteligencia artificial con aplicaciones o sistemas de información existentes mediante APIs y servicios web.
- Enfoque en el mercado de trabajo: Capacidad para contribuir y alinear soluciones informáticas de IA, machine learning, y análisis de data con las necesidades estratégicas de las organizaciones, sector productivo y empresarial, ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes que resuelvan problemas complejos y generen valor en el mercado laboral.
Competencias blandas
- Gestión y trabajo técnico en equipo: Capacidad para integrarse y colaborar eficazmente en equipos de desarrollo, cumpliendo tareas técnicas asignadas, reportando progresos y colaborando en entornos de metodologías ágiles.
- Comunicación técnica efectiva: Capacidad de comunicar hallazgos de datos y estados de modelos de IA de forma clara, utilizando visualizaciones y reportes técnicos adaptados a equipos interdisciplinarios.
- Ética y responsabilidad Social en el manejo de datos: Capacidad para reconocer las implicaciones éticas y de privacidad en el uso de datos, asegurando el cumplimiento de normativas de protección de información y sesgo algorítmico, así como de la integridad y la toma de decisiones responsables.
- Aprendizaje a lo largo de la vida: Capacidad de adquirir y aplicar nuevos conocimientos, actualización tecnológica continua: Capacidad de aprender y adoptar nuevas librerías, frameworks y herramientas de IA que surgen aceleradamente en el mercado.
- Manejo de las TICS: Capacidad para el correcto uso de herramientas de desarrollo: Aplicar entornos de programación, control de versiones y plataformas en la nube para la construcción de modelos inteligentes.
- Innovación y Creatividad: Capacidad para combinar los conocimientos básicos y los especializados propios del área de estudio para generar propuestas innovadoras y competitivas en la actividad profesional.
Plan de estudios
Flujograma
Explora el contenido de cada trimestre durante la carrera
I Trimestre
- Matemática Básica
- Introducción a la carrera
- Pensamiento Computacional
- Competencias para Emprender
- Inglés IV
II Trimestre
- Matemáticas I
- Investigación y Sustentabilidad
- Algoritmos y Programación
- Interacción humano-computador
- Inglés V
III Trimestre
- Matemáticas II
- Estructura de Datos
- Matemáticas Discretas
- Arquitectura del Computador
- Electiva
IV Trimestre
- Matemáticas III
- Estadística para Ingenieros I
- Bases de Datos I
- Organización del Computador
- Modelación de Sistemas en Redes
V Trimestre
- Computación Emergente
- Estadística para Ingenieros II
- Sistemas de Información
- Bases de Datos II
- Álgebra Lineal
VI Trimestre
- Sistemas Inteligentes
- Análisis de Datos
- Ingeniería de Software
- Sistemas Distribuidos
- Cálculo Numérico
VII Trimestre
- Seminario Machine Learning
- Reto UNIMET
- Electiva
Observación
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El 100% de estas asignaturas serán reconocidas para continuar a la carrera Ingeniería de Sistemas.
