Ingeniería Civil en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

El titulado de la carrera de Ingeniería Civil en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Universidad de Las Américas podrá desempeñarse en los siguientes ámbitos:

• Analista de Inteligencia Artificial: Se dedica a analizar datos utilizando técnicas de inteligencia artificial para proporcionar información relevante y apoyo a la toma de decisiones.
• GenAI Engineer: se especializa en crear modelos de inteligencia artificial generativa que generan nuevos contenidos, como imágenes, texto, música o código, en lugar de solo analizar o clasificar datos.
• AI Developer: crea y optimiza modelos de Inteligencia Artificial para que las máquinas realicen tareas automatizadas.
• Arquitecto de Soluciones de IA: diseña la infraestructura necesaria para implementar soluciones de Inteligencia Artificial escalables.
• Automation & AI Motion Grapher: se especializa en la automatización de tareas y la creación de gráficos en movimiento con Inteligencia Artificial, combinando la animación visual con la automatización.
• Especialista en NLP: trabaja en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, permitiendo que las máquinas comprendan y generen texto o voz.
• Consultor Machine Learning Engineer AI: diseña y desarrolla soluciones basadas en Inteligencia Artificial, como machine learning y redes neuronales.
• Investigador en IA: desarrolla nuevos algoritmos y modelos para avanzar en el campo de la Inteligencia Artificial.
• Data Science – Generative AI: analiza grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias.

«El titulado de Ingeniería Civil en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Universidad de Las Américas es un profesional con sólida formación en diseño, implementación y despliegue de ecosistemas de datos y soluciones inteligentes basadas en el análisis de grandes volúmenes de información y técnicas avanzadas de inteligencia artificial. Su formación integra programación, modelamiento estadístico, aprendizaje automático, gestión de bases de datos, visualización de información y arquitecturas Big Data y Cloud. Diseña software escalable, formula proyectos de investigación aplicada, adapta modelos predictivos a entornos cambiantes y resguarda la privacidad y seguridad de los datos para apoyar decisiones y generar valor organizacional.

El sello formativo de Universidad de Las Américas promueve la adaptabilidad, el compromiso profesional y social y la innovación transformadora. El ingeniero civil en ciencia de datos e inteligencia artificial se desempeña en equipos multidisciplinarios con apego a principios éticos vinculados con la privacidad, la transparencia y la equidad en sistemas inteligentes. Promueve la responsabilidad social, la inclusión digital y el uso responsable de la inteligencia artificial, incorporando criterios de sostenibilidad, derechos humanos, diversidad y no discriminación. Su formación fortalece la innovación, la investigación y la respuesta a escenarios complejos y dinámicos mediante soluciones orientadas al desarrollo organizacional y social.

El titulado de Ingeniería Civil en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de Universidad de Las Américas podrá desempeñarse en empresas productivas y de servicios, organizaciones públicas y privadas, empresas de software, consultorías y proyectos tecnológicos. En estos ámbitos participa en el diseño, implementación, mantención y gestión de sistemas y servicios, puede ejercer consultoría y asesoría especializada, y liderar o integrar emprendimientos y proyectos de innovación, automatización y transformación digital. »

• Ciencia e ingeniería de Datos + IA + Ingeniería Civil: la carrera integra Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos e Inteligencia Artificial dentro de una formación de Ingeniería Civil, proporcionando una visión integral del ciclo de vida de los datos y las soluciones inteligentes. El estudiante aprende a trabajar con la cadena completa: obtener y gobernar datos, construir modelos, desarrollar sistemas inteligentes y llevar las soluciones de alto impacto a contextos organizacionales.
• IA avanzada y tecnologías emergentes: desde el primer semestre el estudiante se vincula con Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial mediante un taller disciplinar y programación para la ingeniería, conectando desde el inicio los fundamentos matemáticos y computacionales con la especialidad. En la etapa avanzada, la formación combina Machine Learning, Deep Learning, procesamiento de lenguaje natural, visión computacional y arquitecturas de sistemas inteligentes. La carrera contempla además tecnologías emergentes como IA generativa, Large Language Models, RAG y Reinforcement Learning, junto con cuatro electivos para profundizar y actualizar la formación a medida que evoluciona la disciplina.
• Formación orientada a resolver problemas reales: el foco formativo no se limita al desarrollo de algoritmos, sino que avanza hacia soluciones escalables, seguras y utilizables. Asignaturas como Arquitectura de Datos y Big Data, Desarrollo de Aplicaciones, Cloud y DevOps, Seguridad y Gobierno de Datos y Arquitecturas de Sistemas Inteligentes conectan el desarrollo de modelos con su implementación, donde el estudiante aplicará sus conocimientos en desafíos reales de la industria.
• Formación práctica desde etapas tempranas: la carrera incorpora tres hitos de experiencia práctica, además de talleres, desafíos integradores, proyectos interdisciplinarios e innovación aplicada. Esto acerca al estudiante progresivamente al mundo laboral, aplicar lo aprendido en distintos momentos de la carrera y llegar al egreso con una comprensión más madura de los desafíos reales de las organizaciones.
• Visión interdisciplinaria: desarrollada en la Facultad de Ingeniería y Negocios, la carrera integra conocimientos de estadística, administración y estrategia, emprendimiento tecnológico, contexto económico-financiero, gestión y evaluación de proyectos de ingeniería. Esta integración permite desarrollar una visión tanto técnica como estratégica, capacitando a los estudiantes para evaluar no solo el funcionamiento de una solución, sino también su pertinencia, viabilidad y capacidad de generar valor en las organizaciones y la sociedad.
• Continuidad académica: gracias a la estrecha relación con el ecosistema de investigación en Ciencia de Datos, la carrera proyecta una trayectoria formativa que favorece la continuidad hacia estudios de postgrado, incluyendo el Magíster en Ciencia de Datos y el Doctorado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial. Esto permite a los estudiantes ampliar sus horizontes profesionales y académicos, integrando competencias orientadas a la innovación, la investigación y el desarrollo tecnológico de alto nivel.
• Formación alineada con investigación: la carrera mantiene una estrecha vinculación con el Núcleo de Investigación en Ciencia de Datos de la Facultad de Ingeniería y Negocios, brindando a los estudiantes la oportunidad de participar en proyectos de investigación científica e innovación aplicada. Esta conexión fortalece su formación académica, favorece el desarrollo de competencias avanzadas y abre espacios para profundizar en áreas de frontera de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Asimismo, constituye una valiosa plataforma para quienes desean proyectar su trayectoria hacia la investigación, el desarrollo tecnológico y la generación de conocimiento de alto impacto.