{"id":807,"date":"2024-07-11T03:14:56","date_gmt":"2024-07-11T03:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/upld.edu.mx\/?page_id=807"},"modified":"2025-11-07T19:48:53","modified_gmt":"2025-11-07T19:48:53","slug":"preparatoria-tecnica-en-analisis-de-datos-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/oferta-educativa\/preparatoria-tecnica-en-analisis-de-datos-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Preparatoria T\u00e9cnica en An\u00e1lisis de Datos e Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"<!--themify_builder_content-->\n<div id=\"themify_builder_content-807\" data-postid=\"807\" class=\"themify_builder_content themify_builder_content-807 themify_builder tf_clear\">\n    \t<!-- module_row -->\n\t<div  data-mobile-padding=\"1em\" data-css_id=\"ecq4313\" data-lazy=\"1\" class=\"module_row themify_builder_row fullcover fullwidth_row_container tb_ecq4313 tb_first tf_clearfix\" >\n\t    \t\t<div class=\"row_inner col_align_middle col-count-2 tf_box tf_w tf_rel\">\n\t\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col4-2 first tb_rryk314 tf_box\">\n\t\t\t    \t        <div class=\"tb-column-inner tf_box tf_w\">\n\t\t    <!-- module fancy heading -->\n<div  class=\"module module-fancy-heading tb_b5gn377  tb_hide_divider\" data-lazy=\"1\">\n        <h1 class=\"fancy-heading tf_textl\">\n    <span class=\"main-head tf_block\">\n\t\t\t\t\tPreparatoria T\u00e9cnica en An\u00e1lisis de Datos e Inteligencia Artificial\t\t    <\/span>\n\n\t\n    <span class=\"sub-head tf_block tf_rel\">\n\t\t\t\t\t\t\t    <\/span>\n    <\/h1>\n<\/div>\n<!-- \/module fancy heading -->\n<!-- module icon -->\n<div  class=\"module module-icon tb_x88r203  large circle icon_vertical tf_textl\" data-lazy=\"1\">\n    \t    <div class=\"module-icon-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<em class=\"ui tf_vmiddle tf_textc tf_box \" style=\"color: #edf3ff\"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-fas-info-circle\"><use href=\"#tf-fas-info-circle\"><\/use><\/svg><\/em>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t                    \t\t\t\t\t<span class=\"tf_vmiddle\">RVOE No. --<\/span>\n                                    \t\t\t\t    <\/div>\n\t\t    <div class=\"module-icon-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<em class=\"ui tf_vmiddle tf_textc tf_box \"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-fas-calendar\"><use href=\"#tf-fas-calendar\"><\/use><\/svg><\/em>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t                    \t\t\t\t\t<span class=\"tf_vmiddle\">2 a\u00f1os<\/span>\n                                    \t\t\t\t    <\/div>\n\t\t    <div class=\"module-icon-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<em class=\"ui tf_vmiddle tf_textc tf_box \"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-fas-book\"><use href=\"#tf-fas-book\"><\/use><\/svg><\/em>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t                    \t\t\t\t\t<span class=\"tf_vmiddle\">Plan Cuatrimestral<\/span>\n                                    \t\t\t\t    <\/div>\n\t\t    <div class=\"module-icon-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<em class=\"ui tf_vmiddle tf_textc tf_box \"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-fas-clock\"><use href=\"#tf-fas-clock\"><\/use><\/svg><\/em>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t                    \t\t\t\t\t<span class=\"tf_vmiddle\">Escolarizado - L - V, 8:00 - 14:30 hrs<\/span>\n                                    \t\t\t\t    <\/div>\n\t\t    <div class=\"module-icon-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<em class=\"ui tf_vmiddle tf_textc tf_box \"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-fas-clock\"><use href=\"#tf-fas-clock\"><\/use><\/svg><\/em>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t                    \t\t\t\t\t<span class=\"tf_vmiddle\">Sabatino (+18) 7:00 - 14:00 hrs<\/span>\n                                    \t\t\t\t    <\/div>\n\t<\/div>\n<!-- \/module icon -->\n\t        <\/div>\n\t    \t<\/div>\n\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col4-2 last tb_w8pk957 tf_box\">\n\t\t\t    \t<\/div>\n\t\t    <\/div>\n\t    <!-- \/row_inner -->\n\t<\/div>\n\t<!-- \/module_row -->\n\t\t<!-- module_row -->\n\t<div  data-mobile-padding=\"1em\" data-css_id=\"fbnt934\" data-lazy=\"1\" class=\"module_row themify_builder_row repeat fullwidth_row_container tb_fbnt934 tf_clearfix\" >\n\t    \t\t<div class=\"row_inner col_align_top col-count-2 tf_box tf_w tf_rel\">\n\t\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col4-3 first tb_ebc2935 tf_box\">\n\t\t\t    \t        <div class=\"tb-column-inner tf_box tf_w\">\n\t\t    <!-- module text -->\n<div  class=\"module module-text tb_cwbu319   \" data-lazy=\"1\">\n        <div  class=\"tb_text_wrap\">\n    <h2><strong>Objetivo General<\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo de la preparatoria t\u00e9cnica en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial es preparar a los estudiantes con las habilidades y conocimientos necesarios para comprender, analizar y aplicar t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis de datos y inteligencia artificial en diversos campos y sectores. Algunos de los objetivos espec\u00edficos incluyen:<\/p>\n<ol>\n<li>Formaci\u00f3n en Fundamentos de Datos: Proporcionar una base s\u00f3lida en matem\u00e1ticas, estad\u00edsticas y teor\u00eda de la computaci\u00f3n, necesaria para comprender los principios subyacentes del an\u00e1lisis de datos y la inteligencia artificial.<\/li>\n<li>Habilidades en An\u00e1lisis de Datos: Desarrollar habilidades para recolectar, limpiar, visualizar y analizar grandes vol\u00famenes de datos utilizando herramientas y t\u00e9cnicas estad\u00edsticas y computacionales avanzadas.<\/li>\n<li>Aplicaci\u00f3n de Algoritmos de Inteligencia Artificial: Aprender a aplicar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, redes neuronales y otras t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas basadas en datos.<\/li>\n<li>Desarrollo de Modelos Predictivos: Capacitar a los estudiantes para desarrollar modelos predictivos y prescriptivos que ayuden a optimizar procesos, prever tendencias y mejorar la toma de decisiones en diferentes contextos.<\/li>\n<li>\u00c9tica en el An\u00e1lisis de Datos e IA: Fomentar una comprensi\u00f3n cr\u00edtica de las implicaciones \u00e9ticas y sociales del uso de datos y tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, promoviendo pr\u00e1cticas responsables y transparentes.<\/li>\n<li>Integraci\u00f3n de Tecnolog\u00edas Emergentes: Estar al tanto de las \u00faltimas tendencias y avances en tecnolog\u00edas relacionadas con el an\u00e1lisis de datos y la inteligencia artificial, y su aplicaci\u00f3n en sectores como la salud, finanzas, comercio, entre otros.<\/li>\n<li>Comunicaci\u00f3n de Resultados: Desarrollar habilidades para comunicar efectivamente los hallazgos y resultados obtenidos del an\u00e1lisis de datos y la implementaci\u00f3n de soluciones de inteligencia artificial a diversas audiencias.<\/li>\n<li>Preparaci\u00f3n para el Mercado Laboral: Equipar a los estudiantes con las competencias necesarias para enfrentar los desaf\u00edos del mercado laboral actual, donde el an\u00e1lisis de datos y la inteligencia artificial son cada vez m\u00e1s demandados en una variedad de roles profesionales.<\/li>\n<\/ol>\n<p>En resumen, el objetivo de la preparatoria en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial es formar profesionales capacitados y competentes que puedan aprovechar el poder de los datos y la inteligencia artificial para resolver problemas complejos, innovar en diversos campos y contribuir al avance tecnol\u00f3gico y social de manera \u00e9tica y responsable.<\/p>    <\/div>\n<\/div>\n<!-- \/module text -->\t        <\/div>\n\t    \t<\/div>\n\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col4-1 last tb_qge8412 tf_box\">\n\t\t\t    \t<\/div>\n\t\t    <\/div>\n\t    <!-- \/row_inner -->\n\t<\/div>\n\t<!-- \/module_row -->\n\t\t<!-- module_row -->\n\t<div  data-mobile-padding=\"1em\" data-css_id=\"osdw140\" data-lazy=\"1\" class=\"module_row themify_builder_row fullcover fullwidth_row_container tb_osdw140 tf_clearfix\" >\n\t    \t\t<div class=\"row_inner col_align_bottom col-count-2 tf_box tf_w tf_rel\">\n\t\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col3-2 first tb_9izu141 tf_box\">\n\t\t\t    \t        <div class=\"tb-column-inner tf_box tf_w\">\n\t\t    <!-- module text -->\n<div  class=\"module module-text tb_06v3304   \" data-lazy=\"1\">\n        <div  class=\"tb_text_wrap\">\n    <h2><b>Perfil de Ingreso<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Antecedentes Acad\u00e9micos de Ingreso: SECUNDARIA<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Requisitos de Inscripci\u00f3n<\/span><\/h3>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Original Certificado (Secundaria)<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Original Acta de Nacimiento<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">CURP<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Comprobante de Domicilio<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Los <b>requisitos solicitados<\/b> deben enviarse en scanner de m\u00e1xima calidad y color via Whatsapp al tel\u00e9fono 4611226596 en formato PDF<\/p>\n    <\/div>\n<\/div>\n<!-- \/module text -->\t        <\/div>\n\t    \t<\/div>\n\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col3-1 last tb_fjm3591 tf_box\">\n\t\t\t    \t<\/div>\n\t\t    <\/div>\n\t    <!-- \/row_inner -->\n\t<\/div>\n\t<!-- \/module_row -->\n\t\t<!-- module_row -->\n\t<div  data-mobile-padding=\"1em\" data-css_id=\"05k0283\" data-lazy=\"1\" class=\"module_row themify_builder_row repeat fullwidth_row_container tb_05k0283 tf_clearfix\" >\n\t    \t\t<div class=\"row_inner col_align_top col-count-2 tf_box tf_w tf_rel\">\n\t\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col4-3 first tb_lg7g285 tf_box\">\n\t\t\t    \t        <div class=\"tb-column-inner tf_box tf_w\">\n\t\t    <!-- module text -->\n<div  class=\"module module-text tb_cc0a925   \" data-lazy=\"1\">\n        <div  class=\"tb_text_wrap\">\n    <h2><b>Perfil de Egreso<\/b><\/h2>    <\/div>\n<\/div>\n<!-- \/module text --><!-- module accordion -->\n<div  class=\"module module-accordion tb_hc0k827 \" data-behavior=\"toggle\" data-lazy=\"1\">\n    \n    <ul class=\"ui module-accordion plus-icon-button  tb_default_color\">\n\t\t    <li>\n\t\t\t<div class=\"accordion-title tf_rel\">\n\t\t\t\t<a href=\"#acc-hc0k827-0\" aria-controls=\"acc-hc0k827-0-content\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t<i class=\"accordion-icon\"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-ti-angle-double-right\"><use href=\"#tf-ti-angle-double-right\"><\/use><\/svg><\/i>\t\t\t\t\t<i class=\"accordion-active-icon tf_hide\"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-ti-angle-double-down\"><use href=\"#tf-ti-angle-double-down\"><\/use><\/svg><\/i>\t\t\t\t\t<span class=\"tb_title_accordion tf_w\">Conocimientos<\/span>\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t<\/div><!-- .accordion-title -->\n\n\t\t\t<div id=\"acc-hc0k827-0-content\" data-id=\"acc-hc0k827-0\" aria-hidden=\"true\" class=\"accordion-content tf_hide\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div\t\t\t\t\t\tclass=\"tb_text_wrap\"\n\t\t\t\t\t\t>\n\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un bachiller en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial debe poseer una serie de conocimientos fundamentales en \u00e1reas clave que le permitan comprender, aplicar y avanzar en este campo din\u00e1mico y en constante evoluci\u00f3n. Algunos de los conocimientos que son esenciales para un graduado en este campo incluyen:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Matem\u00e1ticas y Estad\u00edsticas: Dominio de conceptos matem\u00e1ticos avanzados como \u00e1lgebra lineal, c\u00e1lculo, probabilidad y estad\u00edstica. Estos conocimientos son fundamentales para entender los modelos matem\u00e1ticos detr\u00e1s de los algoritmos de inteligencia artificial y an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Programaci\u00f3n y Ciencia de la Computaci\u00f3n: Habilidad en programaci\u00f3n en diversos lenguajes (como Python, R, Java, entre otros) para la manipulaci\u00f3n de datos, implementaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, y desarrollo de aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Fundamentos de Bases de Datos: Conocimientos en dise\u00f1o de bases de datos, manejo de grandes vol\u00famenes de datos (Big Data), y lenguajes de consulta como SQL para la extracci\u00f3n y manipulaci\u00f3n de datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning): Comprender los principios y t\u00e9cnicas del aprendizaje autom\u00e1tico supervisado y no supervisado, incluyendo algoritmos como regresi\u00f3n lineal, clasificaci\u00f3n, agrupamiento, \u00e1rboles de decisi\u00f3n, m\u00e1quinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales, entre otros.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Familiaridad con t\u00e9cnicas y herramientas para el procesamiento y an\u00e1lisis de texto y lenguaje natural, utilizadas en aplicaciones como an\u00e1lisis de sentimientos, traducci\u00f3n autom\u00e1tica y generaci\u00f3n de texto.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Visi\u00f3n por Computadora: Conocimientos en t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por computadora y procesamiento de im\u00e1genes, utilizadas en aplicaciones como reconocimiento de objetos, an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, entre otros.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9tica en el An\u00e1lisis de Datos e IA: Comprensi\u00f3n de los aspectos \u00e9ticos y legales relacionados con el uso de datos y tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, incluyendo privacidad, sesgo algor\u00edtmico, y responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gesti\u00f3n de Proyectos y Comunicaci\u00f3n: Habilidades para gestionar proyectos de an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial, incluyendo la planificaci\u00f3n, ejecuci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de resultados. Adem\u00e1s, habilidades de comunicaci\u00f3n efectiva para presentar y explicar resultados t\u00e9cnicos a audiencias no t\u00e9cnicas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tecnolog\u00edas Emergentes: Mantenerse actualizado con las tendencias y avances en tecnolog\u00edas relacionadas, como computaci\u00f3n en la nube, Internet de las Cosas (IoT), blockchain, entre otros, que puedan influir en el campo del an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos conocimientos proporcionan una base s\u00f3lida para que los graduados en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial puedan aplicar soluciones innovadoras a problemas complejos en diversos sectores, desde negocios y salud hasta gobierno y ciencia. Adaptarse a los avances tecnol\u00f3gicos y desarrollar habilidades continuas en este campo es crucial para el \u00e9xito profesional a largo plazo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><!-- .accordion-content -->\n\t    <\/li>\n\t\t    <li>\n\t\t\t<div class=\"accordion-title tf_rel\">\n\t\t\t\t<a href=\"#acc-hc0k827-1\" aria-controls=\"acc-hc0k827-1-content\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t<i class=\"accordion-icon\"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-ti-angle-double-right\"><use href=\"#tf-ti-angle-double-right\"><\/use><\/svg><\/i>\t\t\t\t\t<i class=\"accordion-active-icon tf_hide\"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-ti-angle-double-down\"><use href=\"#tf-ti-angle-double-down\"><\/use><\/svg><\/i>\t\t\t\t\t<span class=\"tb_title_accordion tf_w\">Habilidades<\/span>\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t<\/div><!-- .accordion-title -->\n\n\t\t\t<div id=\"acc-hc0k827-1-content\" data-id=\"acc-hc0k827-1\" aria-hidden=\"true\" class=\"accordion-content tf_hide\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div\t\t\t\t\t\tclass=\"tb_text_wrap\"\n\t\t\t\t\t\t>\n\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un bachiller en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial debe desarrollar una serie de habilidades t\u00e9cnicas, cognitivas y blandas que le permitan desempe\u00f1arse eficazmente en su campo. Estas habilidades incluyen:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Habilidades T\u00e9cnicas:<\/span>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Programaci\u00f3n: Capacidad para programar en lenguajes como Python, R, Java, entre otros, para la manipulaci\u00f3n de datos y la implementaci\u00f3n de algoritmos de inteligencia artificial.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Manejo de Datos: Habilidad en el manejo de grandes vol\u00famenes de datos (Big Data), incluyendo la extracci\u00f3n, limpieza, transformaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lisis Estad\u00edstico: Competencia en el uso de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas avanzadas para analizar datos y extraer patrones significativos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning): Familiaridad con algoritmos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico supervisado y no supervisado para la creaci\u00f3n de modelos predictivos y an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Habilidades Cognitivas:<\/span>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Pensamiento Cr\u00edtico: Capacidad para analizar y evaluar problemas complejos de datos y proponer soluciones efectivas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Resoluci\u00f3n de Problemas: Habilidad para identificar problemas en conjuntos de datos y aplicar m\u00e9todos y t\u00e9cnicas adecuadas para resolverlos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Creatividad: Habilidad para desarrollar enfoques innovadores y creativos para abordar desaf\u00edos en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Habilidades Blandas:<\/span>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Comunicaci\u00f3n Efectiva: Capacidad para comunicar resultados t\u00e9cnicos de manera clara y comprensible tanto a audiencias t\u00e9cnicas como no t\u00e9cnicas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Trabajo en Equipo: Habilidad para colaborar eficazmente con otros profesionales, equipos multidisciplinarios y clientes en proyectos de an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gesti\u00f3n del Tiempo: Habilidad para manejar m\u00faltiples tareas y proyectos simult\u00e1neamente, cumpliendo con plazos y objetivos establecidos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Adaptabilidad: Capacidad para adaptarse r\u00e1pidamente a cambios tecnol\u00f3gicos y requerimientos del proyecto en un entorno din\u00e1mico.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Habilidades Espec\u00edficas del Dominio:<\/span>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><span style=\"font-weight: 400;\">Dependiendo del sector espec\u00edfico en el que se aplique el an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial (como finanzas, salud, marketing, etc.), puede ser necesario desarrollar habilidades adicionales relacionadas con el dominio del negocio o sector en particular.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-size: 1.1rem;\">Estas habilidades combinadas permiten a los bachilleres en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial aplicar metodolog\u00edas avanzadas, resolver problemas complejos y contribuir de manera significativa al desarrollo y aplicaci\u00f3n de soluciones basadas en datos en diversos campos y sectores.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><!-- .accordion-content -->\n\t    <\/li>\n\t\t    <li>\n\t\t\t<div class=\"accordion-title tf_rel\">\n\t\t\t\t<a href=\"#acc-hc0k827-2\" aria-controls=\"acc-hc0k827-2-content\" aria-expanded=\"false\">\n\t\t\t\t\t<i class=\"accordion-icon\"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-ti-angle-double-right\"><use href=\"#tf-ti-angle-double-right\"><\/use><\/svg><\/i>\t\t\t\t\t<i class=\"accordion-active-icon tf_hide\"><svg  aria-hidden=\"true\" class=\"tf_fa tf-ti-angle-double-down\"><use href=\"#tf-ti-angle-double-down\"><\/use><\/svg><\/i>\t\t\t\t\t<span class=\"tb_title_accordion tf_w\">Actitudes<\/span>\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t<\/div><!-- .accordion-title -->\n\n\t\t\t<div id=\"acc-hc0k827-2-content\" data-id=\"acc-hc0k827-2\" aria-hidden=\"true\" class=\"accordion-content tf_hide\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div\t\t\t\t\t\tclass=\"tb_text_wrap\"\n\t\t\t\t\t\t>\n\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los bachilleres en an\u00e1lisis de datos desarrollan una serie de actitudes fundamentales que son clave para su \u00e9xito profesional y para contribuir de manera efectiva en el campo del an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial. Estas actitudes incluyen:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Curiosidad y Inter\u00e9s por los Datos: Tener una actitud proactiva hacia la b\u00fasqueda y exploraci\u00f3n de datos, buscando entender patrones, tendencias y relaciones que puedan ser \u00fatiles para la toma de decisiones.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pensamiento Cr\u00edtico y Anal\u00edtico: Capacidad para analizar datos de manera cr\u00edtica, evaluando su calidad, relevancia y posibles implicaciones antes de realizar interpretaciones o tomar decisiones basadas en ellos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Persistencia y Paciencia: Aceptar que el an\u00e1lisis de datos puede ser un proceso complejo y a veces demorado, manteniendo la perseverancia para resolver problemas y encontrar soluciones efectivas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Capacidad de Abstracci\u00f3n: Habilidad para identificar y separar conceptos complejos y detalles irrelevantes dentro de los datos, centrando el an\u00e1lisis en lo que realmente importa para el problema en cuesti\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9tica y Responsabilidad: Compromiso con el uso \u00e9tico de los datos, respetando la privacidad y los derechos de las personas, y asegurando que los resultados y decisiones basadas en datos sean justas y transparentes.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Innovaci\u00f3n y Creatividad: Disposici\u00f3n a explorar nuevas t\u00e9cnicas, herramientas y enfoques en el an\u00e1lisis de datos para mejorar la eficiencia y efectividad de las soluciones propuestas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Colaboraci\u00f3n y Trabajo en Equipo: Capacidad para colaborar con otros profesionales, como cient\u00edficos de datos, ingenieros de software, expertos en dominios espec\u00edficos, para desarrollar soluciones integrales y multifac\u00e9ticas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Adaptabilidad y Flexibilidad: Capacidad para adaptarse a cambios r\u00e1pidos en tecnolog\u00eda, m\u00e9todos de an\u00e1lisis y requisitos del proyecto, ajustando enfoques y estrategias seg\u00fan sea necesario.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Orientaci\u00f3n hacia Resultados: Enfoque en la obtenci\u00f3n de resultados tangibles y aplicables a partir del an\u00e1lisis de datos, asegurando que los insights generados se traduzcan en acciones concretas y mejoras.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aprendizaje Continuo: Reconocimiento de la importancia de mantenerse actualizado con las \u00faltimas tendencias, herramientas y t\u00e9cnicas en an\u00e1lisis de datos, buscando siempre mejorar y expandir sus habilidades y conocimientos.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas actitudes no solo son cruciales para el \u00e9xito individual en el campo del an\u00e1lisis de datos, sino que tambi\u00e9n contribuyen a crear un ambiente colaborativo y \u00e9tico donde los profesionales pueden trabajar juntos para utilizar los datos de manera efectiva en beneficio de las organizaciones y la sociedad en general.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><!-- .accordion-content -->\n\t    <\/li>\n\t    <\/ul>\n\n<\/div><!-- \/module accordion -->\t        <\/div>\n\t    \t<\/div>\n\t\t<div  data-lazy=\"1\" class=\"module_column tb-column col4-1 last tb_nh9q3 tf_box\">\n\t\t\t    \t<\/div>\n\t\t    <\/div>\n\t    <!-- \/row_inner 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<\/div>\n<\/div>\n<!-- \/module text --><!-- module plain text -->\n<div  class=\"module module-plain-text tb_7mrr365  hide-mobile\" data-lazy=\"1\">\n        <div class=\"tb_text_wrap\">\n\t<table style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 100%\"><colgroup>\n<col style=\"width: 114px\">\n<col style=\"width: 539px\">\n<\/colgroup>\n<thead>\n  <tr>\n    <th>Cuatrimestre<\/th>\n    <th>Taller<\/th>\n  <\/tr><\/thead>\n<tbody>\n  <tr>\n    <td>Primer <\/td>\n    <td>Oratoria<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td>Segundo<\/td>\n    <td>Argumentaci\u00f3n Jur\u00eddica<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td>Tercer<\/td>\n    <td>Disertaci\u00f3n Jur\u00eddica<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td>Cuarto<\/td>\n    <td>Simulacro de Juicio Civil, Familiar, Mercantil.<\/td>\n  <\/tr>\n  <tr>\n    <td>Quinto<\/td>\n    <td>Simulacro de Juicio Penal (Acusatorio \u2013 Adversarial) Juez de Ejecuci\u00f3n de Sentencia<\/td>\n  <\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>    <\/div>\n<\/div>\n<!-- \/module plain text --><!-- 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#edf3ff\"><svg aria-hidden=\"true\"><use href=\"#tf-fas-info-circle\"><\/use><\/svg><\/em> RVOE No. -- <em><svg aria-hidden=\"true\"><use href=\"#tf-fas-calendar\"><\/use><\/svg><\/em> 2 a\u00f1os <em><svg aria-hidden=\"true\"><use href=\"#tf-fas-book\"><\/use><\/svg><\/em> Plan Cuatrimestral <em><svg aria-hidden=\"true\"><use href=\"#tf-fas-clock\"><\/use><\/svg><\/em> Escolarizado - L - V, 8:00 - 14:30 hrs <em><svg aria-hidden=\"true\"><use href=\"#tf-fas-clock\"><\/use><\/svg><\/em> Sabatino (+18) 7:00 - 14:00 hrs\n<h2><strong>Objetivo General<\/strong><\/h2> <p>El objetivo de la preparatoria t\u00e9cnica en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial es preparar a los estudiantes con las habilidades y conocimientos necesarios para comprender, analizar y aplicar t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis de datos y inteligencia artificial en diversos campos y sectores. Algunos de los objetivos espec\u00edficos incluyen:<\/p> <ol> <li>Formaci\u00f3n en Fundamentos de Datos: Proporcionar una base s\u00f3lida en matem\u00e1ticas, estad\u00edsticas y teor\u00eda de la computaci\u00f3n, necesaria para comprender los principios subyacentes del an\u00e1lisis de datos y la inteligencia artificial.<\/li> <li>Habilidades en An\u00e1lisis de Datos: Desarrollar habilidades para recolectar, limpiar, visualizar y analizar grandes vol\u00famenes de datos utilizando herramientas y t\u00e9cnicas estad\u00edsticas y computacionales avanzadas.<\/li> <li>Aplicaci\u00f3n de Algoritmos de Inteligencia Artificial: Aprender a aplicar algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, redes neuronales y otras t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para resolver problemas complejos y tomar decisiones informadas basadas en datos.<\/li> <li>Desarrollo de Modelos Predictivos: Capacitar a los estudiantes para desarrollar modelos predictivos y prescriptivos que ayuden a optimizar procesos, prever tendencias y mejorar la toma de decisiones en diferentes contextos.<\/li> <li>\u00c9tica en el An\u00e1lisis de Datos e IA: Fomentar una comprensi\u00f3n cr\u00edtica de las implicaciones \u00e9ticas y sociales del uso de datos y tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, promoviendo pr\u00e1cticas responsables y transparentes.<\/li> <li>Integraci\u00f3n de Tecnolog\u00edas Emergentes: Estar al tanto de las \u00faltimas tendencias y avances en tecnolog\u00edas relacionadas con el an\u00e1lisis de datos y la inteligencia artificial, y su aplicaci\u00f3n en sectores como la salud, finanzas, comercio, entre otros.<\/li> <li>Comunicaci\u00f3n de Resultados: Desarrollar habilidades para comunicar efectivamente los hallazgos y resultados obtenidos del an\u00e1lisis de datos y la implementaci\u00f3n de soluciones de inteligencia artificial a diversas audiencias.<\/li> <li>Preparaci\u00f3n para el Mercado Laboral: Equipar a los estudiantes con las competencias necesarias para enfrentar los desaf\u00edos del mercado laboral actual, donde el an\u00e1lisis de datos y la inteligencia artificial son cada vez m\u00e1s demandados en una variedad de roles profesionales.<\/li> <\/ol> <p>En resumen, el objetivo de la preparatoria en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial es formar profesionales capacitados y competentes que puedan aprovechar el poder de los datos y la inteligencia artificial para resolver problemas complejos, innovar en diversos campos y contribuir al avance tecnol\u00f3gico y social de manera \u00e9tica y responsable.<\/p>\n<h2><b>Perfil de Ingreso<\/b><\/h2> <p>Antecedentes Acad\u00e9micos de Ingreso: SECUNDARIA<\/p> <h3>Requisitos de Inscripci\u00f3n<\/h3> <ul> <li>Original Certificado (Secundaria)<\/li> <li>Original Acta de Nacimiento<\/li> <li>CURP<\/li> <li>Comprobante de Domicilio<\/li> <\/ul> <p>Los <b>requisitos solicitados<\/b> deben enviarse en scanner de m\u00e1xima calidad y color via Whatsapp al tel\u00e9fono 4611226596 en formato PDF<\/p>\n<h2><b>Perfil de Egreso<\/b><\/h2>\n<ul><li><h4>Conocimientos<\/h4><p>Un bachiller en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial debe poseer una serie de conocimientos fundamentales en \u00e1reas clave que le permitan comprender, aplicar y avanzar en este campo din\u00e1mico y en constante evoluci\u00f3n. Algunos de los conocimientos que son esenciales para un graduado en este campo incluyen:<\/p> <ol> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Matem\u00e1ticas y Estad\u00edsticas: Dominio de conceptos matem\u00e1ticos avanzados como \u00e1lgebra lineal, c\u00e1lculo, probabilidad y estad\u00edstica. Estos conocimientos son fundamentales para entender los modelos matem\u00e1ticos detr\u00e1s de los algoritmos de inteligencia artificial y an\u00e1lisis de datos.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Programaci\u00f3n y Ciencia de la Computaci\u00f3n: Habilidad en programaci\u00f3n en diversos lenguajes (como Python, R, Java, entre otros) para la manipulaci\u00f3n de datos, implementaci\u00f3n de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, y desarrollo de aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Fundamentos de Bases de Datos: Conocimientos en dise\u00f1o de bases de datos, manejo de grandes vol\u00famenes de datos (Big Data), y lenguajes de consulta como SQL para la extracci\u00f3n y manipulaci\u00f3n de datos.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning): Comprender los principios y t\u00e9cnicas del aprendizaje autom\u00e1tico supervisado y no supervisado, incluyendo algoritmos como regresi\u00f3n lineal, clasificaci\u00f3n, agrupamiento, \u00e1rboles de decisi\u00f3n, m\u00e1quinas de vectores de soporte (SVM), redes neuronales, entre otros.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Familiaridad con t\u00e9cnicas y herramientas para el procesamiento y an\u00e1lisis de texto y lenguaje natural, utilizadas en aplicaciones como an\u00e1lisis de sentimientos, traducci\u00f3n autom\u00e1tica y generaci\u00f3n de texto.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Visi\u00f3n por Computadora: Conocimientos en t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por computadora y procesamiento de im\u00e1genes, utilizadas en aplicaciones como reconocimiento de objetos, an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas, entre otros.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u00c9tica en el An\u00e1lisis de Datos e IA: Comprensi\u00f3n de los aspectos \u00e9ticos y legales relacionados con el uso de datos y tecnolog\u00edas de inteligencia artificial, incluyendo privacidad, sesgo algor\u00edtmico, y responsabilidad en la toma de decisiones automatizadas.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Gesti\u00f3n de Proyectos y Comunicaci\u00f3n: Habilidades para gestionar proyectos de an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial, incluyendo la planificaci\u00f3n, ejecuci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de resultados. Adem\u00e1s, habilidades de comunicaci\u00f3n efectiva para presentar y explicar resultados t\u00e9cnicos a audiencias no t\u00e9cnicas.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Tecnolog\u00edas Emergentes: Mantenerse actualizado con las tendencias y avances en tecnolog\u00edas relacionadas, como computaci\u00f3n en la nube, Internet de las Cosas (IoT), blockchain, entre otros, que puedan influir en el campo del an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial.<\/li> <\/ol> <p>Estos conocimientos proporcionan una base s\u00f3lida para que los graduados en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial puedan aplicar soluciones innovadoras a problemas complejos en diversos sectores, desde negocios y salud hasta gobierno y ciencia. Adaptarse a los avances tecnol\u00f3gicos y desarrollar habilidades continuas en este campo es crucial para el \u00e9xito profesional a largo plazo.<\/p><\/li><li><h4>Habilidades<\/h4><p>Un bachiller en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial debe desarrollar una serie de habilidades t\u00e9cnicas, cognitivas y blandas que le permitan desempe\u00f1arse eficazmente en su campo. Estas habilidades incluyen:<\/p> <ol> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Habilidades T\u00e9cnicas: <ol> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Programaci\u00f3n: Capacidad para programar en lenguajes como Python, R, Java, entre otros, para la manipulaci\u00f3n de datos y la implementaci\u00f3n de algoritmos de inteligencia artificial.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">\u00a0Manejo de Datos: Habilidad en el manejo de grandes vol\u00famenes de datos (Big Data), incluyendo la extracci\u00f3n, limpieza, transformaci\u00f3n y visualizaci\u00f3n de datos.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">An\u00e1lisis Estad\u00edstico: Competencia en el uso de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas avanzadas para analizar datos y extraer patrones significativos.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">Aprendizaje Autom\u00e1tico (Machine Learning): Familiaridad con algoritmos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico supervisado y no supervisado para la creaci\u00f3n de modelos predictivos y an\u00e1lisis de datos.<\/li> <\/ol> <\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Habilidades Cognitivas: <ol> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">\u00a0Pensamiento Cr\u00edtico: Capacidad para analizar y evaluar problemas complejos de datos y proponer soluciones efectivas.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">\u00a0Resoluci\u00f3n de Problemas: Habilidad para identificar problemas en conjuntos de datos y aplicar m\u00e9todos y t\u00e9cnicas adecuadas para resolverlos.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">Creatividad: Habilidad para desarrollar enfoques innovadores y creativos para abordar desaf\u00edos en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial.<\/li> <\/ol> <\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Habilidades Blandas: <ol> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">Comunicaci\u00f3n Efectiva: Capacidad para comunicar resultados t\u00e9cnicos de manera clara y comprensible tanto a audiencias t\u00e9cnicas como no t\u00e9cnicas.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">Trabajo en Equipo: Habilidad para colaborar eficazmente con otros profesionales, equipos multidisciplinarios y clientes en proyectos de an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">Gesti\u00f3n del Tiempo: Habilidad para manejar m\u00faltiples tareas y proyectos simult\u00e1neamente, cumpliendo con plazos y objetivos establecidos.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">Adaptabilidad: Capacidad para adaptarse r\u00e1pidamente a cambios tecnol\u00f3gicos y requerimientos del proyecto en un entorno din\u00e1mico.<\/li> <\/ol> <\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Habilidades Espec\u00edficas del Dominio: <ol> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\">Dependiendo del sector espec\u00edfico en el que se aplique el an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial (como finanzas, salud, marketing, etc.), puede ser necesario desarrollar habilidades adicionales relacionadas con el dominio del negocio o sector en particular.<\/li> <\/ol> <\/li> <\/ol> <p>Estas habilidades combinadas permiten a los bachilleres en an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial aplicar metodolog\u00edas avanzadas, resolver problemas complejos y contribuir de manera significativa al desarrollo y aplicaci\u00f3n de soluciones basadas en datos en diversos campos y sectores.<\/p><\/li><li><h4>Actitudes<\/h4><p>Los bachilleres en an\u00e1lisis de datos desarrollan una serie de actitudes fundamentales que son clave para su \u00e9xito profesional y para contribuir de manera efectiva en el campo del an\u00e1lisis de datos e inteligencia artificial. Estas actitudes incluyen:<\/p> <ol> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Curiosidad y Inter\u00e9s por los Datos: Tener una actitud proactiva hacia la b\u00fasqueda y exploraci\u00f3n de datos, buscando entender patrones, tendencias y relaciones que puedan ser \u00fatiles para la toma de decisiones.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Pensamiento Cr\u00edtico y Anal\u00edtico: Capacidad para analizar datos de manera cr\u00edtica, evaluando su calidad, relevancia y posibles implicaciones antes de realizar interpretaciones o tomar decisiones basadas en ellos.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Persistencia y Paciencia: Aceptar que el an\u00e1lisis de datos puede ser un proceso complejo y a veces demorado, manteniendo la perseverancia para resolver problemas y encontrar soluciones efectivas.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Capacidad de Abstracci\u00f3n: Habilidad para identificar y separar conceptos complejos y detalles irrelevantes dentro de los datos, centrando el an\u00e1lisis en lo que realmente importa para el problema en cuesti\u00f3n.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u00c9tica y Responsabilidad: Compromiso con el uso \u00e9tico de los datos, respetando la privacidad y los derechos de las personas, y asegurando que los resultados y decisiones basadas en datos sean justas y transparentes.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Innovaci\u00f3n y Creatividad: Disposici\u00f3n a explorar nuevas t\u00e9cnicas, herramientas y enfoques en el an\u00e1lisis de datos para mejorar la eficiencia y efectividad de las soluciones propuestas.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Colaboraci\u00f3n y Trabajo en Equipo: Capacidad para colaborar con otros profesionales, como cient\u00edficos de datos, ingenieros de software, expertos en dominios espec\u00edficos, para desarrollar soluciones integrales y multifac\u00e9ticas.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Adaptabilidad y Flexibilidad: Capacidad para adaptarse a cambios r\u00e1pidos en tecnolog\u00eda, m\u00e9todos de an\u00e1lisis y requisitos del proyecto, ajustando enfoques y estrategias seg\u00fan sea necesario.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Orientaci\u00f3n hacia Resultados: Enfoque en la obtenci\u00f3n de resultados tangibles y aplicables a partir del an\u00e1lisis de datos, asegurando que los insights generados se traduzcan en acciones concretas y mejoras.<\/li> <li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">Aprendizaje Continuo: Reconocimiento de la importancia de mantenerse actualizado con las \u00faltimas tendencias, herramientas y t\u00e9cnicas en an\u00e1lisis de datos, buscando siempre mejorar y expandir sus habilidades y conocimientos.<\/li> <\/ol> <p>Estas actitudes no solo son cruciales para el \u00e9xito individual en el campo del an\u00e1lisis de datos, sino que tambi\u00e9n contribuyen a crear un ambiente colaborativo y \u00e9tico donde los profesionales pueden trabajar juntos para utilizar los datos de manera efectiva en beneficio de las organizaciones y la sociedad en general.<\/p><\/li><\/ul>\n<h2><b>Mapa Curricular<\/b><\/h2>\n<iframe style=\"width:100%;height:500px\" src=\"https:\/\/docs.google.com\/spreadsheets\/d\/e\/2PACX-1vQuK2LxTEPHMPwJbv6S4jW7-Fhnex2amLHdZSijp_3KmAcJwELZ3Zqd4tWHxTWCqJcX86BRAMZCi1-v\/pubhtml?gid=0&amp;single=true&amp;widget=true&amp;headers=false\"><\/iframe>\n<a href=\"https:\/\/upld.edu.mx\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Mapa-Curricular-Bachillerato-en-Analisis-de-Datos-UPLD.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> DESCARGAR EN PDF <\/a>\n<p><strong>Estudio + Pr\u00e1ctica = Mejores Profesionistas.<\/strong><\/p> <p>Practica lo aprendido desde el primer d\u00eda.<\/p>\n<h3>Talleres incluidos para Maestr\u00eda y Licenciatura<\/h3>\n<table style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 100%\"><colgroup> <col style=\"width: 114px\"> <col style=\"width: 539px\"> <\/colgroup> <thead> <tr> <th>Cuatrimestre<\/th> <th>Taller<\/th> <\/tr><\/thead> <tbody> <tr> <td>Primer <\/td> <td>Oratoria<\/td> <\/tr> <tr> <td>Segundo<\/td> <td>Argumentaci\u00f3n Jur\u00eddica<\/td> <\/tr> <tr> <td>Tercer<\/td> <td>Disertaci\u00f3n Jur\u00eddica<\/td> <\/tr> <tr> <td>Cuarto<\/td> <td>Simulacro de Juicio Civil, Familiar, Mercantil.<\/td> <\/tr> <tr> <td>Quinto<\/td> <td>Simulacro de Juicio Penal (Acusatorio \u2013 Adversarial) Juez de Ejecuci\u00f3n de Sentencia<\/td> <\/tr> <\/tbody> <\/table>\n<table style=\"undefined;table-layout: fixed; width: 100%\"><colgroup> <col style=\"width: 100px\"> <col style=\"width: 200px\"> <\/colgroup> <thead> <tr> <th>Cuatrimestre<\/th> <th>Taller<\/th> <\/tr><\/thead> <tbody> <tr> <td>Primer <\/td> <td>Oratoria<\/td> <\/tr> <tr> <td>Segundo<\/td> <td>Argumentaci\u00f3n Jur\u00eddica<\/td> <\/tr> <tr> <td>Tercer<\/td> <td>Disertaci\u00f3n Jur\u00eddica<\/td> <\/tr> <tr> <td>Cuarto<\/td> <td>Simulacro de Juicio Civil, Familiar, Mercantil.<\/td> <\/tr> <tr> <td>Quinto<\/td> <td>Simulacro de Juicio Penal (Acusatorio \u2013 Adversarial) Juez de Ejecuci\u00f3n de Sentencia<\/td> <\/tr> <\/tbody> <\/table>","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/807","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=807"}],"version-history":[{"count":17,"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/807\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1082,"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/807\/revisions\/1082"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/23"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/upld.edu.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=807"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}