Maestría en Cómputo Aplicado

Coordinador: 
Dr. Jorge de Jesús Gálvez Rodríguez
Teléfono: 
13785900
Extensión: 
27732
Correo electrónico : 
coord.computoaplicado@cucei.udg.mx
Sitio Web: 
http://www.cucei.udg.mx/maestrias/computo-aplicado
Objetivo: 

Objetivo general

Formar recursos humanos con capacidad de análisis, diseño y manejo de herramientas tecnológicas, así como el uso de metodologías, para proponer soluciones mediante Sistemas de Información, Analítica de Datos y Aprendizaje Automático e Internet de las Cosas y Cómputo en la Nube.

Objetivos particulares

a) Preparar recursos humanos que cuenten con los elementos teóricos y metodológicos para que analicen y apliquen los conocimientos en relación a las líneas de investigación impulsadas en el programa;
b) Fortalecer la capacidad de pensamiento crítico y reflexivo que conduzca al planteamiento, desarrollo y participación en proyectos tecnológicos; y
c) Formar sujetos capaces de formular proyectos innovadores para resolver o mejorar las necesidades de las organizaciones, en el ámbito de cómputo aplicado.

Perfil de ingreso: 

El aspirante a ingresar a la Maestría en Cómputo Aplicado es un estudiante con las siguientes características:

a) Conocimiento de software y hardware relacionados con el cómputo aplicado.
b) Tiene habilidad para el manejo de métodos y técnicas requeridas en la línea de investigación elegida.
c) Cuenta con capacidad de análisis, creatividad y disposición para trabajar en equipo o individualmente en las actividades de aprendizaje a desarrollar en el programa de posgrado.
d) Mantener una actitud propositiva para resolver problemas mediante la aplicación del conocimiento.

 

Perfil del egresado: 

El alumno egresado de la Maestría en Cómputo Aplicado, estará en condiciones de mostrar evidencia de las siguientes capacidades:

a) Decidir los criterios y las especificaciones apropiadas para construir soluciones a problemas con base en cómputo aplicado y diseñar estrategias para las soluciones.
b) Capacidad para diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados.
c) Capacidad para evaluar y utilizar software y hardware requerido para el despliegue de cómputo aplicado.

 

Lineas de investigación: 
  • Sistemas de Información
  • Analítica de Datos y Aprendizaje Automático
  • Internet de las Cosas y Cómputo en la Nube
Planta académica: 
  • Dr. Adrián González Becerra
  • Dra. Adriana Peña Pérez Negrón
  • Mtro. Arturo Valdivia González
  • Dra. Elsa Estrada Guzmán
  • Dr. Fernando Abraham Fausto Martínez
  • Dra. Graciela Lara López
  • Dra. Griselda Pérez Torres
  • Mtro. Jorge de Jesús Gálvez Rodríguez
  • Mtro. José Ignacio Vázquez Herrera
  • Dr. José Valentín Osuna Enciso
  • Dr. Luis Alberto Casillas Santillán
  • Mtro. Omar Ávalos Álvarez
  • Mtro. Pedro Jacob Castañeda Pintle
  • Dra. Sabrina Lizbeth Vega Maldonado
  • Mtra. Violeta del Rocío Becerra Velázquez