Publicado el: 13 febrero 2026

Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos (SEP)

Impulsa tu futuro en una de las áreas más demandadas del mundo digital con la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos (SEP) en modalidad en línea de UNILA.

Prepárate para diseñar, desarrollar e implementar soluciones innovadoras basadas en algoritmos inteligentes, aprendizaje automático y análisis avanzado de datos, capaces de responder a los retos actuales del entorno científico, empresarial y social.

Además, adquirirás una visión crítica, interdisciplinaria y estratégica para liderar proyectos tecnológicos, gestionar infraestructuras de datos y contribuir activamente a la innovación y al desarrollo sostenible en un mundo globalizado y en constante transformación digital.

Conviértete en el profesional que las industrias están buscando. Estudia en línea con UNILA y transforma datos en soluciones inteligentes.

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Objetivo

Preparar profesionales altamente capacitados para diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en algoritmos inteligentes, modelos de aprendizaje automático y análisis avanzado de datos, que respondan a las necesidades del entorno científico, empresarial y social.

Campo laboral

Empresas de Tecnología

Banca o Instituciones Financieras

Organizaciones del Sector Energético

Gobierno y Banca de Desarrollo

Educación e investigación

Perfil de egreso

Profesional con una sólida formación científica, tecnológica y ética, capaz de crear soluciones inteligentes basadas en el análisis avanzado de datos, el diseño de modelos de aprendizaje automático y la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a problemas reales en diversos sectores.
Poseerá una visión crítica, interdisciplinaria y estratégica que le permitirá liderar proyectos tecnológicos, gestionar infraestructuras de datos, implementar sistemas predictivos y contribuir activamente a la innovación y al desarrollo sostenible en contextos globalizados y digitalizados.

Perfil de ingreso

Interés por las matemáticas, la programación, la tecnología y el análisis de datos.
Curiosidad intelectual y disposición para aprender de manera autónoma en un entorno en constante evolución.
Familiaridad con el uso de computadoras, navegadores y herramientas digitales.
Uso de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones e internet a nivel básico.
Organización y gestión del tiempo para el estudio autónomo.

Contamos para tu preparación con

Curso de 2 o 3 asignaturas por bimestre
Modelo pedagógico basado en el Constructivismo
Docentes de calidad con experiencia profesional
Recursos académicos y didácticos que facilitan el estudio
Horarios flexibles

Plataforma Moodle

Flexibilidad en tiempo
Instrumentos de evaluación clásicos y modernos.
Recursos visuales, audiovisuales y digitales
Facilidad para trabajar con los contenidos
Promueve el modelo pedagógico de asimilación
Apoyo y soporte técnico 24 horas

Plan de estudios

1. Fundamentos de Programación
2. Matemáticas para Ciencias Computacionales I
3. Introducción a la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos
4. Pensamiento Lógico y Resolución de Problemas
5. Integridad Personal y Profesional
6. Inglés para IA y Ciencia de Datos I

7. Estructuras de Datos y Algoritmos
8. Matemáticas para Ciencias Computacionales II
9. Probabilidad y Estadística I
10. Bases de Datos I: Modelado y Consultas
11. Comunidad en Bienestar

12. Programación Orientada a Objetos
13. Álgebra Lineal Aplicada
14. Probabilidad y Estadística II
15. Creatividad en Acción
16. Bases de Datos II: NoSQL y Tecnologías Emergentes
17. Inglés para IA y Ciencia de Datos II

18. Fundamentos de Aprendizaje Automático
19. Programación en Python para Ciencia de Datos
20. Sustentabilidad y Respeto por la Vida
21. Minería de Datos
22. Matemáticas Discretas

23. Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales Artificiales
24. Análisis de Series de Tiempo
25. Computación en la Nube
26. Taller de Proyectos Integradores I
27. Habilidades Interpersonales y Trabajo Colaborativo

28. Inglés para IA y Ciencia de Datos III
29. Evaluación y Validación de Modelos Predictivos
30. Gobernanza de Datos y Calidad de la Información
31. Ciberseguridad en Sistemas de Datos
32. Ética de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

33. Visión por Computadora
34. Aprendizaje Automático Avanzado
35. Sistemas Inteligentes y Agentes Autónomos
36. Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial
37. Taller de Proyectos Integradores II

38. Procesamiento del Lenguaje Natural
39. Grandes Datos y Análisis Distribuido
40. Inglés para IA y Ciencia de Datos IV
41. Planeación Estratégica Basada en Datos
42. Seminario de Investigación en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

43. Arquitectura de Sistemas de Ciencia de Datos
44. Responsabilidad Social y Sostenibilidad Tecnológica
45. Inteligencia Artificial Explicable
46. Desarrollo de Emprendimientos Basados en Datos
47. Proyecto de Egreso: Solución Aplicada de Inteligencia Artificial o Ciencia de Datos