Sin Énfasis

Ciencia, Tecnología y Sociedad

Seminario Formulación Proyectos

La asignatura busca fomentar y desarrollar las capacidades y competencias necesarias para la definición, puesta en marcha, gestión y cierre de proyectos de I+D, tanto en empresas privadas como en organismos públicos.

Diversos problemas de la Ingeniería pueden ser representados a través de Modelos Matemáticos, los cuales con frecuencia están planteados a través de variables que cambian en el tiempo y en el espacio. Debido a la complejidad de estos problemas se hacen necesarios, la selección de métodos numéricos adecuados y la construcción de algoritmos eficientes. Al finalizar esta asignatura el estudiante estará en capacidad de identificar e implementar los métodos numéricos que mejor se ajustan, para dar solución a problemas específicos.

En esta asignatura se busca desarrollar una base matemática conceptual, necesaria para abordar los cursos electivos y proyectos de investigación de los programas de Doctorado y Maestría en Ingeniería, desde la perspectiva de aleatoriedad de las variables que modelan los sistemas dinámicos. Busca exponer y aplicar los conceptos de procesos estocásticos en tareas de modelado y análisis de sistemas de: control, telecomunicaciones, potencia, mercados de energía, económicos y biomédicos primordialmente.

Herramientas, técnicas y tecnologías útiles para el desarrollo de un trabajo de grado, hardware embebido (entornos de desarrollo), TICs, Ensayos y experimentos.

La asignatura enseña los fundamentos teóricos, metodológicos y estructurales de las estrategias de investigación. El objetivo es desarrollar capacidades en los estudiantes, para la resolución de problemas de investigación disciplinar, mediante el diseño de proyectos, en el marco de la apropiación y generación de conocimiento.

El trabajo de grado se desarrolla de manera gradual y por etapas. Inicia con el Seminario de metodologías de investigación, que se desarrolla en las primeras ocho (8) semanas del primer semestre. Continúa la formulación de la propuesta del Proyecto de Grado, con la asesoría del director del proyecto, durante las segundas ocho (8) semanas del mismo semestre. Al finalizar el primer semestre se presenta la propuesta de proyecto de grado para evaluación por pares. Los créditos de seminario de metodología de la investigación y propuesta de trabajo de grado, no tienen nota numérica, y su evaluación es de aprobado o no aprobado, por el profesor de la asignatura, y el comité de la maestría, respectivamente.

Con el desarrollo de este trabajo se busca que el estudiante afiance las competencias necesarias para desarrollar una investigación aplicada, que sea innovadora, pertinente, y busque mejorar algún método de análisis, diseño o implementación de un sistema, en el énfasis elegido. Para que un estudiante pueda tener derecho a la sustentación, debe haber cumplido y aprobado la totalidad de los créditos de trabajo de grado; además, y de entregar oportunamente el documento final de trabajo de grado junto con un artículo terminado, y listo para someter a una revista de divulgación o científica indexada.

Con el desarrollo de este trabajo se busca que el estudiante afiance las competencias necesarias para desarrollar una investigación aplicada, que sea innovadora, pertinente, y busque mejorar algún método de análisis, diseño o implementación de un sistema, en el énfasis elegido. Para que un estudiante pueda tener derecho a la sustentación, debe haber cumplido y aprobado la totalidad de los créditos de trabajo de grado; además, y de entregar oportunamente el documento final de trabajo de grado junto con un artículo terminado, y listo para someter a una revista de divulgación o científica indexada.

El propósito de esta asignatura es formar y capacitar a estudiantes de maestría en Ingeniería Electrónica en la generación, registro, análisis y procesamiento de datos para evaluar e interpretar la información contenida en imágenes y video, y aplicaciones de la visión de máquinas en el área de la bioingeniería.

La asignatura tiene como objetivo enfocar al estudiante a los procesos, y a la interacción en entornos, en los cuales son procesados un gran número de sucesos o eventos.

Gracias al avance de la tecnología se cuenta con herramientas de desarrollo de alto nivel que operan en computadoras con altos recursos de hardware; sin embargo, algunas aplicaciones embebidas en hardware con recursos limitados no cuentan con suficientes herramientas para desarrollo de alto nivel. El Micro Framework de .NET rompe estas limitaciones proporcionando a los desarrolladores la herramienta para la creación de aplicaciones de alto grado de complejidad con tiempos cortos de desarrollo.

En la automatización industrial el control de movimiento es el encargado de regular la cantidad de energía suministrada a un sistema mecánico o máquinas, a fin de lograr movimientos precisos con control de las variables cinemáticas y dinámicas involucradas. El propósito de la asignatura es identificar y conocer cada uno de los elementos que componen un control de movimiento, sus características e importancia en el sistema y poderlos seleccionar adecuadamente para una aplicación. Adicional a estas competencias técnicas, busca desarrollar competencias de trabajo en equipo, comunicación oral y escrita y pensamiento crítico.

La utilización de los mecanismos de movimiento utilizados para vehículos comerciales, con algunas modificaciones, han acelerado la incursión de estos robots como sistemas de medición de variables ambientales, de exploración de medios agresivos, lejanos o de difícil acceso como el espacio exterior o el suelo marino. En este curso, se pretende obtener las bases del modelamiento mecánico y de control que permitirá entender la potencialidad que ofrecen estos sistemas frente a las actividades de vigilancia, control y supervisión.

Hoy en día los procesos industriales son más complejos, por lo que utilizar el cableado de señales de forma tradicional incrementa el coste de los proyectos de automatización industrial. Las redes de comunicaciones industriales son una alternativa para simplificar el tiempo y los recursos utilizados para el diseño, implementación, puesta en marcha y mantenimiento de estos proyectos. Adicionalmente, la supervisión a través de sistemas SCADA es el punto inicial para la integración vertical de la información empresarial.

Introducir los conceptos básicos de la planificación de movimientos para los robots industriales y de servicios. Algoritmos de planificación clásicos, algoritmos basados en campos de potencial, algoritmos basados en muestreo, algoritmos basados en descomposición de celdas, métodos probabilísticos, planificación de trayectorias.

Procesos productivos industrializados a baja y alta escala, requieren la reducción de costo de operación y la maximización de los resultados. La reducción de costo puede verse en costos energéticos, materiales o económicos entre otros. Las estrategias de control optimo buscan maximizar el desempeño del controlador involucrado en un proceso y que esto reduzca los costos asociados.

Adquirir los conocimientos básicos del diseño y la operación de robots industriales, así como el estudio de las diversas estructuras mecánicas y los conceptos básicos de la robótica industrial.

Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de identificar los elementos involucrados en una red de comunicaciones satelitales, comprender su integración y funcionamiento, protocolos y modelos utilizados, y apropiar criterios para realizar proyectos de comunicaciones satelitales.

Actualmente las organizaciones están implementando procesos de transformación digital que requieren la aplicación de nuevas tecnologías, entre estas, las tecnologías de computación en la nube. Estos servicios conllevan diferentes ventajas, la optimización de costos, la administración de servicios, la implementación de políticas de seguridad, entre otras. Actualmente, existen diferentes proveedores de servicios en la nube que brindan soluciones a las organizaciones a través de diferentes metodologías, es por esto por lo que se requiere desarrollar habilidades para que los ingenieros tengan la capacidad de diseñar infraestructura cloud que soporte los requerimientos y servicios de las diferentes organizaciones.

En este curso se estudian técnicas que se utilizan en el tratamiento del audio y video digital, tecnologías y estándares internacionales que soportan los sistemas de radiodifusión digital. También se aborda desde una perspectiva tecnológica, las ventajas que introduce el DVB-T2, y de cómo estas pueden ser aprovechadas por los operadores y radiodifusores para optimizar la topología y arquitectura de sus redes, incrementando el ancho de banda de sus múltiplex, reduciendo sus inversiones y costes operativos, y ofreciendo servicios en movilidad con una elevada calidad de servicio.

El curso le permite al estudiante de la maestría en Ingeniería Electrónica desarrollar habilidades y destrezas que le ayuden a solucionar problemas de transmisión en la capa física, de manera eficiente, haciendo uso de los medios, acoples y antenas en diversas tecnologías. CAAM se enfoca al diseño, implementación y evaluación de sistemas radiantes para sistemas de comunicación inalámbricas, usando eficientemente las antenas y los medios de propagación, acordes a las características específicas de las bandas de frecuencia y la tecnología.

Esta asignatura contempla el estudio de los componentes, arquitectura, la multiplexación, el enrutamiento, la conmutación en el dominio óptico, y las nuevas tendencias tecnológicas. Al finalizar el curso, el estudiante tendrá una visión y perspectivas de los sistemas y arquitecturas que en conjunto permiten el despliegue de redes ópticas de comunicación, y estará en capacidad de plantear soluciones a problemas específicos planteados.

Al finalizar la asignatura el estudiante estará en capacidad de identificar y comprender técnicas modernas de codificación de fuente, codificación de canal y modulación uniportadora mejoradas y multiportadora utilizadas en tecnologías de comunicaciones inalámbricas actuales.

Al finalizar el curso, el estudiante tendrá comprensión conceptual de los contenidos específicos involucrados en la conformación de las señales banda base y su transmisión pasa banda; también, el diseño y la aplicación de sistemas digitales.

A través de este curso, los estudiantes aprenderán técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes. La primera parte del curso aborda la introducción a la herramienta que se utilizará para implementar dichas técnicas, así como el modelamiento del ruido que afecta a las imágenes. La segunda parte busca el acercamiento a técnicas adaptativas para el mejoramiento y la reducción del ruido en las imágenes digitales. Luego se discutirán técnicas avanzadas para la segmentación y la extracción de características en la imagen. Adicionalmente, se abordarán temáticas actuales, especialmente las relacionadas con las nuevas tendencias de procesamiento y análisis de imágenes digitales.

En esta asignatura se estudiarán conceptos matemáticos del pre-procesamiento y análisis de señales e imágenes médicas, partiendo desde una aproximación de casos de estudio. Se empezará desarrollando una formulación de problemas actuales, basados en revisión bibliográfica especializada, para luego pasar a la implementación de soluciones, con ayuda de herramientas computacionales.

Esta asignatura proporciona a los estudiantes de la Maestría conocimientos y métodos para el diseño de sistemas robóticos para su uso en neurorehabilitación y tecnologías de asistencia centradas en el paciente. Los conceptos de robótica clásicos, como precisión y repetitividad son aplicados a la medicina. Al finalizar el curso, el estudiante estará en la capacidad de introducir tecnologías avanzadas en procesos de rehabilitación, especialmente en aquellos que tienen que ver con problemas motores.

El principal objetivo de esta asignatura es introducir a los estudiantes en una nueva área de especialización tecnológica aplicada a la igualdad social y a facilitar la vida independiente de las personas con diversidad funcional y mayores. El estudiante debe estar en capacidad de introducir tecnologías avanzadas en procesos de rehabilitación, especialmente en aquellos que tienen que ver con problemas cognitivos y motores

A través de este curso, los estudiantes aprenderán las principales técnicas de reconocimiento automático de patrones y aprendizaje automático. La primera parte del curso trata brevemente sobre el procesamiento de señales y la extracción de características. La segunda parte busca el acercamiento con técnicas de aprendizaje supervisado: redes neuronales artificiales y máquinas de soporte vectorial. Luego se discutirán técnicas de aprendizaje no supervisado que incluyen algoritmos de agrupamiento (clústering), reducción de dimensión y finalmente una introducción a boosting. Finalmente, se introducirán conceptos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y sus aplicaciones.

Al terminar el curso el estudiante podrá describir histológica, anatómica, fisiológica y bioquímicamente, los procesos fundamentales que se desarrollan en el Sistema Cardio–Pulmonar humano mediante el diseño y construcción de modelos biológicos, técnicos y matemáticos.

En el panorama laboral actual existe una creciente demanda por integrar la computación en el borde y la inteligencia artificial, lo que permite ofrecer mayor autonomía, inteligencia y seguridad en los desarrollos tecnológicos. Este curso electivo del componente disciplinar capacita al profesional para explotar la información valiosa en los procesos de monitoreo, automatización y control mediante la toma de decisiones efectiva. Su implementación ayuda a diagnosticar enfermedades, gestionar procesos industriales en tiempo real y adaptar la tecnología de punta a las necesidades locales.

El internet de las cosas para la industria permite la integración de dispositivos emergentes que contribuyen al progreso tecnológico del sector productivo. Durante este curso, el estudiante se enfocará en aplicar el monitoreo en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la mejora general en la calidad de los productos de las empresas. La asignatura prepara a los magísteres para actuar como agentes de cambio frente a los desafíos climáticos y geopolíticos, facilitando la transición energética y la reindustrialización mediante la adaptación técnica hacia la sostenibilidad.

La implementación de sistemas embebidos con sistemas operativos facilita el desarrollo de aplicaciones digitales avanzadas, mejorando la automatización y el control en diversas industrias. Esta asignatura profundiza en la capacidad de integrar componentes de hardware y software de manera efectiva, respondiendo a la creciente demanda de soluciones tecnológicas de alto desempeño. El curso permite a los profesionales proponer soluciones innovadoras basadas en métodos científicos, articuladas con el propósito de resolver problemáticas exigentes del sector productivo.

La creciente interconectividad de los dispositivos exige una infraestructura tecnológica capaz de proteger los datos contra amenazas digitales y desarrollar sistemas seguros y transparentes. Este programa se distingue por enfocarse en un área crítica y de alta demanda global como la ciberseguridad, brindando mayor autonomía y resiliencia a los ecosistemas tecnológicos. El profesional que cursa esta electiva adquiere competencias fundamentales para garantizar la privacidad y seguridad de la información, posicionándose estratégicamente para enfrentar con rigor los retos tecnológicos del futuro.

El análisis de la data masiva generada por los ecosistemas IoT es vital para extraer información valiosa orientada a los procesos de monitoreo, automatización y control. A través de la ciencia de datos, el Big Data y la inteligencia artificial, el estudiante aprende a estructurar redes de comunicación que facilitan una toma de decisiones más precisa y efectiva en el ámbito industrial y de servicios. El curso aborda tecnologías emergentes que permiten optimizar el tráfico de red, gestionar recursos de manera inteligente e impulsar políticas empresariales más pertinentes y precisas.

La creación de réplicas virtuales permite la simulación, el modelamiento y la adaptación de procesos productivos antes de su implementación física. Esta asignatura electiva capacita al profesional en la integración de plataformas de IoT, facilitando la gestión eficiente de recursos, la evaluación de diversas opciones de diseño y la mejora general de la eficiencia operativa e industrial. Con un enfoque basado en métodos matemáticos, algorítmicos y analítica avanzada, el estudiante diseña estrategias innovadoras para probar configuraciones de sistemas complejos en entornos dinámicos y controlados.

El propósito de esta asignatura es formar y capacitar a estudiantes de maestría en Ingeniería Electrónica en la generación, registro, análisis y procesamiento de datos para evaluar e interpretar la información contenida en imágenes y video, y aplicaciones de la visión de máquinas en el área de la bioingeniería.

La asignatura tiene como objetivo enfocar al estudiante a los procesos, y a la interacción en entornos, en los cuales son procesados un gran número de sucesos o eventos.

Gracias al avance de la tecnología se cuenta con herramientas de desarrollo de alto nivel que operan en computadoras con altos recursos de hardware; sin embargo, algunas aplicaciones embebidas en hardware con recursos limitados no cuentan con suficientes herramientas para desarrollo de alto nivel. El Micro Framework de .NET rompe estas limitaciones proporcionando a los desarrolladores la herramienta para la creación de aplicaciones de alto grado de complejidad con tiempos cortos de desarrollo.

En la automatización industrial el control de movimiento es el encargado de regular la cantidad de energía suministrada a un sistema mecánico o máquinas, a fin de lograr movimientos precisos con control de las variables cinemáticas y dinámicas involucradas. El propósito de la asignatura es identificar y conocer cada uno de los elementos que componen un control de movimiento, sus características e importancia en el sistema y poderlos seleccionar adecuadamente para una aplicación. Adicional a estas competencias técnicas, busca desarrollar competencias de trabajo en equipo, comunicación oral y escrita y pensamiento crítico.

La utilización de los mecanismos de movimiento utilizados para vehículos comerciales, con algunas modificaciones, han acelerado la incursión de estos robots como sistemas de medición de variables ambientales, de exploración de medios agresivos, lejanos o de difícil acceso como el espacio exterior o el suelo marino. En este curso, se pretende obtener las bases del modelamiento mecánico y de control que permitirá entender la potencialidad que ofrecen estos sistemas frente a las actividades de vigilancia, control y supervisión.

Hoy en día los procesos industriales son más complejos, por lo que utilizar el cableado de señales de forma tradicional incrementa el coste de los proyectos de automatización industrial. Las redes de comunicaciones industriales son una alternativa para simplificar el tiempo y los recursos utilizados para el diseño, implementación, puesta en marcha y mantenimiento de estos proyectos. Adicionalmente, la supervisión a través de sistemas SCADA es el punto inicial para la integración vertical de la información empresarial.

Introducir los conceptos básicos de la planificación de movimientos para los robots industriales y de servicios. Algoritmos de planificación clásicos, algoritmos basados en campos de potencial, algoritmos basados en muestreo, algoritmos basados en descomposición de celdas, métodos probabilísticos, planificación de trayectorias.

Procesos productivos industrializados a baja y alta escala, requieren la reducción de costo de operación y la maximización de los resultados. La reducción de costo puede verse en costos energéticos, materiales o económicos entre otros. Las estrategias de control optimo buscan maximizar el desempeño del controlador involucrado en un proceso y que esto reduzca los costos asociados.

Adquirir los conocimientos básicos del diseño y la operación de robots industriales, así como el estudio de las diversas estructuras mecánicas y los conceptos básicos de la robótica industrial.

Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de identificar los elementos involucrados en una red de comunicaciones satelitales, comprender su integración y funcionamiento, protocolos y modelos utilizados, y apropiar criterios para realizar proyectos de comunicaciones satelitales.

Actualmente las organizaciones están implementando procesos de transformación digital que requieren la aplicación de nuevas tecnologías, entre estas, las tecnologías de computación en la nube. Estos servicios conllevan diferentes ventajas, la optimización de costos, la administración de servicios, la implementación de políticas de seguridad, entre otras. Actualmente, existen diferentes proveedores de servicios en la nube que brindan soluciones a las organizaciones a través de diferentes metodologías, es por esto por lo que se requiere desarrollar habilidades para que los ingenieros tengan la capacidad de diseñar infraestructura cloud que soporte los requerimientos y servicios de las diferentes organizaciones.

En este curso se estudian técnicas que se utilizan en el tratamiento del audio y video digital, tecnologías y estándares internacionales que soportan los sistemas de radiodifusión digital. También se aborda desde una perspectiva tecnológica, las ventajas que introduce el DVB-T2, y de cómo estas pueden ser aprovechadas por los operadores y radiodifusores para optimizar la topología y arquitectura de sus redes, incrementando el ancho de banda de sus múltiplex, reduciendo sus inversiones y costes operativos, y ofreciendo servicios en movilidad con una elevada calidad de servicio.

El curso le permite al estudiante de la maestría en Ingeniería Electrónica desarrollar habilidades y destrezas que le ayuden a solucionar problemas de transmisión en la capa física, de manera eficiente, haciendo uso de los medios, acoples y antenas en diversas tecnologías. CAAM se enfoca al diseño, implementación y evaluación de sistemas radiantes para sistemas de comunicación inalámbricas, usando eficientemente las antenas y los medios de propagación, acordes a las características específicas de las bandas de frecuencia y la tecnología.

Esta asignatura contempla el estudio de los componentes, arquitectura, la multiplexación, el enrutamiento, la conmutación en el dominio óptico, y las nuevas tendencias tecnológicas. Al finalizar el curso, el estudiante tendrá una visión y perspectivas de los sistemas y arquitecturas que en conjunto permiten el despliegue de redes ópticas de comunicación, y estará en capacidad de plantear soluciones a problemas específicos planteados.

Al finalizar la asignatura el estudiante estará en capacidad de identificar y comprender técnicas modernas de codificación de fuente, codificación de canal y modulación uniportadora mejoradas y multiportadora utilizadas en tecnologías de comunicaciones inalámbricas actuales.

Al finalizar el curso, el estudiante tendrá comprensión conceptual de los contenidos específicos involucrados en la conformación de las señales banda base y su transmisión pasa banda; también, el diseño y la aplicación de sistemas digitales.

A través de este curso, los estudiantes aprenderán técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes. La primera parte del curso aborda la introducción a la herramienta que se utilizará para implementar dichas técnicas, así como el modelamiento del ruido que afecta a las imágenes. La segunda parte busca el acercamiento a técnicas adaptativas para el mejoramiento y la reducción del ruido en las imágenes digitales. Luego se discutirán técnicas avanzadas para la segmentación y la extracción de características en la imagen. Adicionalmente, se abordarán temáticas actuales, especialmente las relacionadas con las nuevas tendencias de procesamiento y análisis de imágenes digitales.

En esta asignatura se estudiarán conceptos matemáticos del pre-procesamiento y análisis de señales e imágenes médicas, partiendo desde una aproximación de casos de estudio. Se empezará desarrollando una formulación de problemas actuales, basados en revisión bibliográfica especializada, para luego pasar a la implementación de soluciones, con ayuda de herramientas computacionales.

Esta asignatura proporciona a los estudiantes de la Maestría conocimientos y métodos para el diseño de sistemas robóticos para su uso en neurorehabilitación y tecnologías de asistencia centradas en el paciente. Los conceptos de robótica clásicos, como precisión y repetitividad son aplicados a la medicina. Al finalizar el curso, el estudiante estará en la capacidad de introducir tecnologías avanzadas en procesos de rehabilitación, especialmente en aquellos que tienen que ver con problemas motores.

El principal objetivo de esta asignatura es introducir a los estudiantes en una nueva área de especialización tecnológica aplicada a la igualdad social y a facilitar la vida independiente de las personas con diversidad funcional y mayores. El estudiante debe estar en capacidad de introducir tecnologías avanzadas en procesos de rehabilitación, especialmente en aquellos que tienen que ver con problemas cognitivos y motores

A través de este curso, los estudiantes aprenderán las principales técnicas de reconocimiento automático de patrones y aprendizaje automático. La primera parte del curso trata brevemente sobre el procesamiento de señales y la extracción de características. La segunda parte busca el acercamiento con técnicas de aprendizaje supervisado: redes neuronales artificiales y máquinas de soporte vectorial. Luego se discutirán técnicas de aprendizaje no supervisado que incluyen algoritmos de agrupamiento (clústering), reducción de dimensión y finalmente una introducción a boosting. Finalmente, se introducirán conceptos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y sus aplicaciones.

Al terminar el curso el estudiante podrá describir histológica, anatómica, fisiológica y bioquímicamente, los procesos fundamentales que se desarrollan en el Sistema Cardio–Pulmonar humano mediante el diseño y construcción de modelos biológicos, técnicos y matemáticos.

En el panorama laboral actual existe una creciente demanda por integrar la computación en el borde y la inteligencia artificial, lo que permite ofrecer mayor autonomía, inteligencia y seguridad en los desarrollos tecnológicos. Este curso electivo del componente disciplinar capacita al profesional para explotar la información valiosa en los procesos de monitoreo, automatización y control mediante la toma de decisiones efectiva. Su implementación ayuda a diagnosticar enfermedades, gestionar procesos industriales en tiempo real y adaptar la tecnología de punta a las necesidades locales.

El internet de las cosas para la industria permite la integración de dispositivos emergentes que contribuyen al progreso tecnológico del sector productivo. Durante este curso, el estudiante se enfocará en aplicar el monitoreo en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la mejora general en la calidad de los productos de las empresas. La asignatura prepara a los magísteres para actuar como agentes de cambio frente a los desafíos climáticos y geopolíticos, facilitando la transición energética y la reindustrialización mediante la adaptación técnica hacia la sostenibilidad.

La implementación de sistemas embebidos con sistemas operativos facilita el desarrollo de aplicaciones digitales avanzadas, mejorando la automatización y el control en diversas industrias. Esta asignatura profundiza en la capacidad de integrar componentes de hardware y software de manera efectiva, respondiendo a la creciente demanda de soluciones tecnológicas de alto desempeño. El curso permite a los profesionales proponer soluciones innovadoras basadas en métodos científicos, articuladas con el propósito de resolver problemáticas exigentes del sector productivo.

La creciente interconectividad de los dispositivos exige una infraestructura tecnológica capaz de proteger los datos contra amenazas digitales y desarrollar sistemas seguros y transparentes. Este programa se distingue por enfocarse en un área crítica y de alta demanda global como la ciberseguridad, brindando mayor autonomía y resiliencia a los ecosistemas tecnológicos. El profesional que cursa esta electiva adquiere competencias fundamentales para garantizar la privacidad y seguridad de la información, posicionándose estratégicamente para enfrentar con rigor los retos tecnológicos del futuro.

El análisis de la data masiva generada por los ecosistemas IoT es vital para extraer información valiosa orientada a los procesos de monitoreo, automatización y control. A través de la ciencia de datos, el Big Data y la inteligencia artificial, el estudiante aprende a estructurar redes de comunicación que facilitan una toma de decisiones más precisa y efectiva en el ámbito industrial y de servicios. El curso aborda tecnologías emergentes que permiten optimizar el tráfico de red, gestionar recursos de manera inteligente e impulsar políticas empresariales más pertinentes y precisas.

La creación de réplicas virtuales permite la simulación, el modelamiento y la adaptación de procesos productivos antes de su implementación física. Esta asignatura electiva capacita al profesional en la integración de plataformas de IoT, facilitando la gestión eficiente de recursos, la evaluación de diversas opciones de diseño y la mejora general de la eficiencia operativa e industrial. Con un enfoque basado en métodos matemáticos, algorítmicos y analítica avanzada, el estudiante diseña estrategias innovadoras para probar configuraciones de sistemas complejos en entornos dinámicos y controlados.