Formar recursos humanos de calidad, con amplio sentido ético, capaces de analizar, sistematizar y modelar datos generados en forma masiva a partir de procesos obtenidos en diferentes campos de las Ciencias, mediante la aplicación de modelos matemáticos y computacionales de la Ciencia de Datos y la Optimización, con la finalidad de atender y resolver eficientemente problemas de toma de decisiones que resulten de impacto en el desarrollo regional y nacional.

Objetivos particulares

• Formar profesionales que tengan los conocimientos y habilidades para aplicar técnicas cuantitativas y cualitativas que enfaticen la modelación matemática, el desarrollo de algoritmos de solución eficientes y el diseño de herramientas computacionales para manejar y analizar grandes volúmenes de información.
• Desarrollar proyectos de investigación que integren la aplicación de estadística, algoritmos computacionales, minería de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y la optimización.
• Formar profesionales con amplio sentido ético y sensibles a las necesidades de comunidades vulnerables de la localidad, de la región y del país para que puedan contribuir a la solución de problemas que favorezcan su bienestar.
• Desarrollar profesionales que cuenten con los conocimientos y habilidades de investigación para continuar con un programa de doctorado en Ciencia de Datos u Optimización o bien un programa afín, así como para que puedan impartir cursos relacionados con la gestión, procesamiento y análisis de grandes bases de datos y la optimización de procesos.

La Maestría en Ciencia de Datos y Optimización (MCDO) está dirigida a aspirantes que tengan como antecedentes académicos una licenciatura en: Matemáticas, Actuaria, Física, Química, Ingeniería, Economía o Administración. Sin embargo, los aspirantes que tengan una formación académica diferente a las citadas, serán considerados para ingresar si, a juicio del núcleo académico, tienen o son capaces de adquirir en un corto plazo los conocimientos necesarios. El aspirante a ingresar en el Programa de Maestría debe satisfacer fundamentalmente el siguiente perfil:

• Tener formación en el área de matemáticas y computación con conocimientos básicos en probabilidad, estadística, álgebra lineal, investigación de operaciones, programación y algoritmos.
• Haber terminado satisfactoriamente el plan de estudios correspondiente a la Licenciatura y poseer el título correspondiente
• Haber obtenido un promedio mínimo general de 80 si el programa de licenciatura es nacional y 78 si el programa de licenciatura es extranjero.
• Tener interés en la Ciencia de Datos y la Optimización.
• Poseer el compromiso y la disciplina para llevar a buen término las metas establecidas y las tareas encomendadas.
• Haber concluido el proceso de admisión establecido en la convocatoria correspondiente para la admisión y selección de aspirantes.

Al término de sus estudios, el egresado de la maestría será capaz de:

• Aplicar un conjunto de técnicas cuantitativas que enfaticen la modelación matemática, el desarrollo de algoritmos de solución eficientes y el diseño de herramientas computacionales para manejar y analizar grandes volúmenes de información.
• Utilizar algoritmos y bibliotecas especializadas para validar modelos computacionales para la realización de simulaciones numéricas con alto nivel de detalle y realismo.
• Diseñar y ejecutar proyectos donde se integre la aplicación de la Ciencia de Datos y la Optimización, para la toma de decisiones en los sectores públicos, productivos y de servicios.
• Realizar estudios de doctorado u otras actividades relacionadas con la investigación.

La estructura del programa de la Maestría en Ciencia de Datos y Optimización está diseñada para tener una duración de 2 años o 4 semestres lectivos durante los que se cursan 13 materias, y un mínimo de 124 créditos de acuerdo con el siguiente plan:

Semestre 1	Semestre 2	Semestre 3	Semestre 4
Metodología de la Investigación.	Ciencia de Datos.	Aprendizaje Automático.	Optativa de Especialización II.
Modelos Estocásticos.	Optimización II.	Estancia de Investigación.	Seminario de Tesis.
Optimización I.	Optativa de Especialización I.	Proyecto de Investigación II.
Optativa Básica.	Proyecto de Investigación I.

La modalidad del programa es a tiempo completo, y la a única vía para la graduación es la elaboración de una tesis aprobada por el director de tesis y el comité tutorial. Dicho trabajo, deberá ser defendido y aprobado en el examen de grado correspondiente. Por lo tanto, los requisitos para la obtención del grado son:

• Cubrir el mínimo de créditos del programa y acreditar todas las materias con calificación mínima de 80.
• Presentar una tesis original y aprobar el examen de grado.
• Cumplir con los requisitos del programa y la normatividad universitaria aplicable.

Ciencia de Datos

El Núcleo Académico del programa de posgrado está conformado por 10 docentes de Tiempo Completo de la Universidad Autónoma de Coahuila adscritos al Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas, de los cuales el 100% cuentan con el nivel de doctorado en ciencias. Una breve reseña curricular de cada uno de ellos se proporciona a continuación:

Dra. Irma Delia García Calvillo Egresada de la Licenciatura en Matemáticas Aplicadas por la UAdeC. Realizó sus estudios de Maestría en Ciencias Matemáticas en la Facultad de Ciencias de la UNAM y el Doctorado en Ingeniería con especialidad en Ingeniería de Sistemas por la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la UANL. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores desde 2011 a la fecha. Ha publicado artículos en revistas indexadas, participa continuamente en congresos académicos en México y en el extranjero. Sus áreas de interés son optimización combinatoria, optimización multiobjetivo y en general las matemáticas aplicadas. Es miembro de asociaciones científicas, SMIO, SMM, SIAM, en algunas de ellas en la mesa directiva.		Dra. Valeria Soto Mendoza: Doctora en Ciencias de la Computación del CICESE en Baja California, México. Cuenta con experiencia laboral en la industria, la academia e investigación. Su investigación principal se ha enfocado en entender el comportamiento humano a través del análisis de datos recopilados por aplicaciones móviles y dispositivos de sensado empleando técnicas de inteligencia artificial. Trabaja en el diseño, implementación y evaluación de aplicaciones que apoyen la toma de decisiones en áreas de la salud, educación e industria. Tiene el reconocimiento del SNII Nivel 1 del CONAHCYT, la distinción como Investigador Estatal Honorífico en el SEIC y Perfil deseable de PRODEP.
Dra. Jéssica Beltrán Márquez: Maestra y Doctora en Ciencias de la Computación en el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada. Se graduó de Ingeniería en Electrónica en el Instituto Tecnológico de Sonora. Actualmente es profesora investigadora en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la Universidad Autónoma de Coahuila y es parte de la Maestría en Ciencia de Datos y Optimización. Es nivel I en el SNII. Sus intereses de investigación son el análisis del contexto y comportamiento humano, cómputo ubicuo, Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Dr. Jesús Adolfo Mejía de Dios: Doctor en Inteligencia Artificial (IA) por el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana (IIIA-UV). Obtuvo tanto su maestría como doctorado con mención honorífica en IA por el IIIA-UV. Es licenciado en matemáticas por la Universidad Veracruzana. Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores, Nivel I. Ha realizado investigación en el área del cómputo inteligente y ha publicado artículos de investigación en diferentes revistas científicas especializadas. Actualmente, lidera y colabora en proyectos multidisciplinarios que requieren inteligencia artificial para el análisis, predicción y optimización.		Dr. Félix Raymundo Saucedo Zendejo: Doctor en Ciencias de la Ingeniería por el TecNM, Instituto Tecnológico de Saltillo, Maestro en Ciencias de los Materiales por la misma institución, y Licenciado en Física por la Universidad Autónoma de Coahuila. Miembro del SNII Nivel I desde 2019 a la fecha, e Investigador Estatal Honorífico en el SEIC. Ha publicado más de 20 artículos de investigación en revistas internacionales indexadas, muchos de los cuales han sido citados por otros investigadores. Sus líneas de investigación incluyen el modelado de fenómenos físicos e industriales usando aproximaciones con métodos clásicos y de inteligencia artificial, así como el desarrollo de estrategias inteligentes para el trading de activos y el diseño de nuevos materiales con aplicaciones a la agricultura, cuidado del medio ambiente, y salud.
Dr. Oliver Ávalos Rosales Egresado de la carrera de Físico-Matemáticas de la UMSNH. Realizó estudios de maestría y doctorado en Ingeniería de Sistemas por la UANL. Desde 2016 es profesor-investigador en la UAdeC, donde ha impartido docencia y dirigido tesis de licenciatura y maestría. Sus líneas de investigación se centran en el estudio de problemáticas que surgen en sistemas de producción y distribución. Específicamente desarrollando modelos matemáticos y algoritmos especializados para problemas de secuenciación de la producción, ruteo de vehículos, transporte de personas, y producción y distribución de electricidad.
Dra. Yajaira Cardona Valdés Licenciada en matemática aplicada egresada de la UAdeC. Realizó sus estudios de maestría y doctorado en Ingeniería de Sistemas en la UANL. Desde 2016 es profesora investigadora en la UAdeC. Ha impartido docencia y dirigido tesis de licenciatura, y de posgrado en la MIA de la Fac. de Sistemas y en la MCDO del CIMA. En 2024 obtuvo el reconocimiento a la Mujer Universitaria en la UAdeC. Sus líneas de investigación son en el estudio de problemas logísticos (sistemas de distribución y planeación de la producción) y de cadena de suministro desarrollando modelos matemáticos o algoritmos computacionales. Tiene interés en problemas reales en los que pueda aplicar dichas herramientas para mejorar la toma de decisiones con recursos limitados.
Dr. Jesús Alejandro Navarro Acosta: Doctor en Ciencia y Tecnología en Ingeniería Industrial y de Manufactura por la Corporación Mexicana de Investigación en Materiales. Obtuvo su maestría en ingeniería industrial y su ingeniería en electrónica en el Tecnológico Nacional de México/Instituto Tecnológico de Saltillo. Sus áreas de investigación son la inteligencia artificial aplicada a problemas diversos, la optimización con metaheurísticas, entre otras. Ha publicado artículos de investigación en diferentes revistas científicas especializadas y cuenta con experiencia en el área de la automatización industrial. Actualmente es profesor de tiempo completo en el CIMA y es investigador nacional (SNI) nivel I.	Dra. Vanesa Avalos Gaytán: Doctora en Ingeniería de Sistemas, Posdoctorado en el Centro de Tecnología Biomédica de la UPM, España, en el área de sistemas complejos. Profesora Investigadora en el Centro de Investigación en Matemáticas Aplicadas de la UA de C desde el 2015. Ha participado en proyectos de redes complejas y optimización. Sus intereses actuales de investigación están enfocados en las áreas aplicadas de optimización y estadística.
	Dr. Niels Martínez Guevara: Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad Veracruzana con mención honorífica. Obtuvo su maestría en Inteligencia Artificial en el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA-UV) y su licenciatura en Informática en la misma universidad. Su investigación se centra en el procesamiento del lenguaje natural y la lingüística computacional, con especial énfasis en el análisis de lenguas de señas, además de la aplicación del aprendizaje automático y la ciencia de datos en diversas disciplinas. También, es miembro de comités científicos de congresos internacionales y revistas de editoriales de prestigio.

El ingreso a este programa educativo es en agosto de cada año. El proceso de admisión y selección de aspirantes a la Maestría de Ciencias de Datos y Optimización inicia en Enero / Febrero de cada año. De acuerdo con lo establecido en el perfil de ingreso, los aspirantes al programa de posgrado deberán cumplir los siguientes requisitos:

• Solicitud de admisión y entrega de documentación digitalizada en línea. Se realiza en la página web de la maestría http://mcdo-cima.uadec.mx/, donde la documentación a entregar es la siguiente:
• Título y cédula profesional, o constancia de título en trámite oficial de nivel licenciatura.
• Certificado de estudios con un promedio mínimo de 8.0 (80 en base 100).
• Acta de nacimiento.
• Identificación Oficial
• Clave Única del Registro de la Población CURP.
• Fotografía formal con fondo blanco.
• Carta de intención elaborada por el aspirante describiendo los motivos por los cuales eligió el programa de posgrado en Ciencias de Datos y Optimización, así como una breve descripción de los objetivos a lograr dentro del posgrado en caso de ser aceptado.
• Curriculum Vitae.
• Comprobante del idioma inglés.
• En caso de aspirantes extranjeros, entregar el título y certificado de licenciatura apostillado por la Secretaria de Relaciones Exteriores y avalado por la Secretaría de Educación Pública con un promedio minimo de 7.8 (78 en base 100), así como el pasaporte.
• Registro y pago para ficha de examen de admisión a la UAdeC (Febrero a Abril)
• Aprobar el examen de admisión a la UAdeC (Febrero a Abril)
• Entrevista con profesores de la MCDO(Mayo)
• Aprobar la evaluación del curso propedéutico con duración de 3 semanas (Mayo/Junio)
• Presentar el examen psicométrico (Junio)

Con base en los resultados de todos los puntos anteriores, el Comité Académico de Admisión de la MCDO selecciona a los estudiantes que podrán cursar este programa de posgrado a partir de agosto.

El proceso de inscripción de los estudiantes aceptados se da a principios de agosto de cada año, el cual consiste en el pago de la cuota de inscripción a la UAdeC, el pago de cuota de inscripción al Centro de Investigacion en Matemáticas Aplicadas, la entrega del formato de carga académica firmado, y la entrega en original de la documentación solicitada durante el proceso de admisión y selección de aspirantes.

Cuotas por concepto de: matrícula, inscripción, asignatura, etc.

• Cuota de inscripción a la UAdeC ($700 por semestre en 2024).
• Cuota de inscripción al CIMA ($6,700 por semestre en 2024).