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1 Dirección Ejecutiva de Educación Media Superior y Superior Plan de Estudio Licenciatura en Ciencias de Datos para Negocios Marzo 2018
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Dirección Ejecutiva de Educación Media Superior y Superior
Plan de Estudio
Licenciatura en Ciencias de Datos para Negocios
Marzo 2018
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ÍNDICE
TOMO I ............................................................................................................................... 4
1. Introducción y antecedentes .................................................................................... 4
2. Fundamentación académica del plan de estudios ............................................ 10
3. Metodología de diseño curricular (invertido) ........................................................ 33
4. Propuesta del plan de estudios ................................................................................ 35
A. Misión ........................................................................................................................... 35
B. Visión ............................................................................................................................. 36
C. Objetivo general ........................................................................................................ 36
D. Perfil de ingreso .......................................................................................................... 37
E. Perfiles intermedios (de ser el caso) ......................................................................... 37
F. Perfil de egreso ............................................................................................................ 38
G. Perfil profesional ......................................................................................................... 38
H. Duración de los estudios, total de créditos y de asignaturas .............................. 38
I. Estructura y organización del plan de estudios ...................................................... 39
J. Descripción de la organización del plan de estudios ........................................... 40
K. Mecanismos de flexibilidad del plan de estudios propuesto .............................. 41
L. Seriación obligatoria e indicativa ............................................................................ 41
M. Tablas de asignaturas o módulos por semestre o año ........................................ 44
N. Mapa curricular .......................................................................................................... 47
O. Requisitos de ingreso ................................................................................................. 48
P. Requisitos extracurriculares y prerrequisitos ............................................................ 48
Q. Requisitos de permanencia ..................................................................................... 48
R. Requisitos de egreso .................................................................................................. 48
S. Requisitos de titulación .............................................................................................. 49
5. Evaluación y actualización del plan de estudios .................................................. 49
A. Examen diagnóstico de los alumnos al ingreso .................................................... 49
Básicas .............................................................................................................................. 57
Extendidas ........................................................................................................................ 57
C. Seguimiento de la trayectoria escolar ................................................................... 59
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D. Evaluación de las asignaturas con alto índice de reprobación ........................ 60
E. Seguimiento del abandono escolar ........................................................................ 61
F. Análisis del estado actual y tendencias futuras de las disciplinas que abarca
el plan de estudios ......................................................................................................... 62
G. Estudios sobre las características actuales y emergentes que abarca el
plan de estudios .............................................................................................................. 62
H. Evaluación de la docencia, investigación y vinculación .................................... 62
I. Criterios generales de los programas de superación y actualización del
personal académico ..................................................................................................... 64
J. Seguimiento de egresados ....................................................................................... 64
K. Mecanismos de actualización del plan de estudios ............................................ 66
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TOMO I
1. Introducción y antecedentes
A. Descripción del campo de conocimiento
Desde la primera generación de computadoras, entre 1944 y 1956, a la fecha, los
avances científicos y tecnológicos han impactado significativamente en el
desarrollo de las personas y las sociedades.
La evolución de las computadoras ha pasado por diversas generaciones con
relación a la historia del hombre; su trayectoria se puede considerar relativamente
nueva, sin embargo, ha sido unos de los enseres que más ha evolucionado en
tamaño, materiales, funciones, velocidad, etc. Estos avances, sumados a las
tecnologías de la información y la comunicación, han modificado desde la forma
y medios para comunicarnos hasta la dependencia de las computadoras y
dispositivos móviles en la vida cotidiana.
En 1946 fue desarrollada en Filadelfia la primera computadora digital electrónica
por Mauchly y Ecklert quienes también produjeron el primer procesador de
propósito general: el ENIAC que pesaba treinta toneladas; en 1953 IBM entra al
mercado con su máquina 701.
Posteriormente, se desarrollan máquinas de segunda generación mainframe y se
define el mercado de los procesadores bajo una estructura bien definida. En 1964
se anuncia la primera computadora de escritorio comercial (Programma 101),
lanzada en la Feria Mundial de Nueva York. En 1971 se inventa el microprocesador
Intel 4004 que con el paso del tiempo evoluciona y se suma al desarrollo de la
“memoria”, necesaria para almacenar información en combinación con el
rendimiento. Para 1977 Apple crea sus primeras computadoras personales Apple I
y II y en 1999 lanza la iBook con diseño de la iMac, siendo la primera en su clase
en incluir wifi.
Luego de la primera y segunda generación de computadoras, surge en 1969 la
red Arpanet, considerada antecesora del internet. Fue creada por la comunidad
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científica ante la necesidad de compartir información y conocimiento. Constituye
el primer intento de unir cierto número de computadoras ubicadas en distintos
lugares a través de conexiones telefónicas cuya evolución conlleva a la creación
de la red de redes: el internet que, como lo conocemos actualmente, es una
infraestructura de información ampliamente difundida que ha evolucionado y
revolucionado la informática y las comunicaciones de una manera inimaginable.
El desarrollo de las computadoras es acompañado por los lenguajes de
programación y, con ello, hacia 1960 se construyen las primeras bases de datos.
Este término se escuchó por primera vez en 1963 y se entiende como un conjunto
de información relacionada que se encuentra agrupada y almacenada
sistemáticamente para su uso posterior.
Desde el punto de vista de la informática, las bases de datos son un sistema
formado por un conjunto de datos almacenados en discos que permiten el
acceso directo a ellos y, a través de programas, se manipule ese conjunto de
datos.
El uso de las bases de datos surge de la necesidad del manejo eficiente de la
información o de ciertos datos, pues había algunos errores, falta de control y
pérdida; en ese contexto, surge el Sistema Gestor de Base de Datos (SGBD).
Por otro lado, el científico danés Peter Naur acuñó el término datologi para
referirse a la disciplina que se ocupa del tratamiento de los datos
independientemente de las herramientas utilizadas para ello, ya sean
computadoras o recursos matemáticos.
La primera institución científica que adoptó este término fue el Departamento de
Datología de la Universidad de Copenhague, donde en 1969 el Dr. Naur (primer
profesor de datología; académico de la ciencia de datos) utilizó por primera vez
el término data science bajo el contexto centrado en los procesos de análisis de
datos complejos y la construcción de algoritmos. Para ello, a través de su
desempeño científico, desarrolló el Backus-Naur (BNF, Backus-Naur Form), una
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notación para metalenguajes muy utilizada para definir lenguajes de
programación.
C. Análisis de pertinencia
Hoy día ya no hablamos de computadoras, sino de tecnologías que se extienden
de manera acelerada a todos los ámbitos (personales, educativos,
comunicacionales, científicos y productivos), al grado de que no es posible llevar
un registro fiel y actualizado de la velocidad con que penetran, se transforman y
nos transforman.
Desde 2008, los dispositivos móviles han sido el medio más utilizado para hacer
una llamada telefónica, conectarse a internet y efectuar pagos; Además, han
popularizado la comunicación vía SMS (short message service) con una “nueva
gramática” incluida; son comúnmente utilizados como reproductores de música
(Mp3/Mp4), cámaras digitales y grabadoras de audio y video; han sustituido al
despertador y al reloj de pulsera y se han convertido en una puerta abierta al
ciberespacio, con la aparición de sensores telemétricos integrados que permiten
controlar de forma remota propiedades de sistemas y dispositivos (con total
independencia de su ubicación), intercambiando datos entre dispositivos
conectados y móviles, capaces de extraer información contextual y ambiental y
de comunicarse entre ellos, interactuando sin necesidad de intervención
humana.
En el ámbito científico, las páginas, foros y demás herramientas de internet hacen
que la labor de investigación se vuelva accesible y aumente la factibilidad de
obtener información altamente especializada y actualizada.
Por otro lado, el desarrollo actual de los sistemas de información y de las
tecnologías para la información ha generado rupturas con los modelos clásicos
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de productividad, comunicación, turismo, comercio, gobierno, periodismo,
desarrollo científico-tecnológico y educación. Ello ha sido posible porque
contamos con nuevas formas de computación, el surgimiento de servicios web, el
desarrollo de software y la computación en la nube, entre otras.
La vida académica, científica, laboral, personal, económica, social, etc., trae
consigo la generación cotidiana de datos que alcanza cantidades
exponenciales. Por ejemplo, para el año 2011 el CEO de Google, Eric Schmidt,
afirmó que la humanidad había generado hasta 2003 una cantidad equivalente
a 5 exabytes. Actualmente, de acuerdo con IBM, cada día se generan 2.5 trillones
de bytes de datos de información de diversas fuentes; en 2007, de la información
que se generó, el 99.9% fue en formato digital, y hoy se puede decir que el 90%
de la información que existe en el mundo, se creó en los últimos 2 años.
En otros ámbitos, se reporta que en 2014 se enviaron y recibieron
aproximadamente 196 300 millones de correos electrónicos y se estima que para
el final de la década la cifra aumente a 236 500 millones; hacia 2016 Facebook
reporta que de los 1600 millones de perfiles que existen en esta red social, 61
millones son usuarios en México de los cuales 56 millones son móviles y de estos 37
millones ingresan diariamente; Wal-Mart genera 2.5 petabytes de información por
hora, solamente por las transacciones que realiza.
El almacenamiento sistemático de datos no es algo novedoso, gracias a la
masificación de las tecnologías de la información y la comunicación, se ha
generado que la cantidad de data almacenada crezca a un ritmo que no se
había visto en ningún otro momento. Hoy día, más que la cantidad de datos que
se generan está la diversidad de éstos, de contenidos estructurados y no
estructurados y de ahí su procesamiento y análisis.
Con este panorama se puede apreciar la magnitud de la creación de contenidos
y el tráfico de información en el mundo. Los datos no se detienen, su generación
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masiva a través de cada dispositivo móvil, sitio web e internet, conlleva a la
necesidad de contar con un tratamiento científico que, de manera profesional,
brinde un manejo adecuado que conduzca a la generación de conocimiento útil
y pueda ser empleado en diversos sectores para su mejora.
De acuerdo con MIT Technology Review (2018), los avances tecnológicos en 2013
fueron:
Relojes inteligentes
Energía solar ultra eficaz
Implantes de memoria
Secuencia de ADN prenatal
Inteligencia artificial avanzada o deep learning
Fabricación aditiva (impresión 3D)
Big data en teléfonos económicos
Redes sociales temporales (los mensajes se autodestruyen)
Redes eléctricas súper poderosas
Robots inteligentes más accesibles
La evolución tecnológica desde ese año permite la captura, procesamiento y
análisis de datos que se han generado en grandes cantidades y que representan
un desafío desde su administración hasta utilizar las herramientas apropiadas para
convertirlos en información útil, que genere un valor.
A partir de esta masiva generación de datos, es imperiosa la necesidad de formar
un profesional que conozca y genere el uso de la información. Se estima que se
requieren alrededor de 180 000 especialistas en ciencia de datos para utilizar y
analizar big data.
La Ciencia de Datos es un área de trabajo interdisciplinar que incluye procesos
para recopilar, preparar, analizar, visualizar y modelizar datos que permitan
generar conocimiento útil para comprender problemas complejos. Cuando se
trata de datos de gran volumen que con frecuencia son heterogéneos y no
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estructurados, por su complejidad y diversidad, se requiere de arquitecturas y
técnicas innovadoras para extraer conocimiento relevante, conocido como big
data.
El Grupo de Ciencia de Datos y Tecnología de Software señala cuatro áreas de la
Ciencia de Datos:
1. Administración de almacenamiento de datos en gran escala
2. Procesamiento de datos en gran escala
3. Análisis de las relaciones en datos en gran escala
4. Visualización del análisis de datos en gran escala
De acuerdo con la consultora Gartner, la más prestigiosa en tecnologías de la
información, los científicos de datos no son analistas de negocios tradicionales,
son profesionales que obtienen modelos matemáticos a partir de datos y generan
información que da a las empresas beneficios precisos; cada vez más se exigen
profesionales con habilidades en campos como la informática, matemática,
estadísticas o negocios que dominen la nueva tecnología y la gestión de datos.
Las empresas de todos los sectores están demandando la ciencia de datos y, por
tanto, los expertos en ella están siendo requeridos en una de las mejores
oportunidades laborales de los próximos años según un estudio del MIT Sloan
Management Review (2015).
El análisis de big data para examinar grandes cantidades de diversos tipos, cuyo
proceso permite descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y más
información útil hace indispensable la necesidad de formar un cuadro de
especialistas desde la licenciatura para dar respuesta a dichas demandas de
información que proporcione ventajas a las organizaciones públicas y privadas en
la mejora de la toma de decisiones, mayores ingresos, desarrollo de programas
más eficientes, etc.
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2. Fundamentación académica del plan de estudios
A nivel nacional e internacional, hablando exclusivamente de la Ciencia de
Datos, en la Top500 Supercomputer Sites (donde se publica la lista de las 500
supercomputadoras más rápidas y poderosas del mundo), México apareció en el
lugar 255 en junio de 2015, sin embargo, en su más reciente emisión de 2017, no
figura dentro de ella.
Al respecto, el Dr. Fabián García Nocetti, investigador del Instituto de
Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM,
señala que esto significa que en nuestro país hay un rezago importante en el
avance de las tecnologías de cómputo de alto rendimiento, ni la Ciencia de
Datos ni los big data son una prioridad.
En Ciencia de Datos para Negocios el panorama es muy similar ya que los
referentes más cercanos se encuentran en algunas carreras que, como parte de
su programa de estudios, incluyen una especialidad en datos o en el tratamiento
de grandes datos. Sin embargo, las instituciones de educación superior no están
ofertando una formación para esta área que permita cubrir las necesidades del
mercado laboral.
Ante la actual construcción de modelos de negocio sobre la base de contenidos
generada por los usuarios, se requiere un especialista que permita a la institución
o empresa analizar los grandes volúmenes de datos transformándolos en
información valiosa, relevante, oportuna y escalable ante un escenario de
generación de datos de cantidades astronómicas cuyo tratamiento puede
permitir a las organizaciones innovar en sus estrategias y modelos de negocios.
Mercado de trabajo profesional
El “Índice Global de Habilidades 2016-2017”, elaborado por Hays PLC (grupo líder
internacional en el reclutamiento de personal), señala que México continúa
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teniendo gran dificultad para cubrir puestos especializados en las industrias;
dentro de sus recomendaciones destaca que “las empresas y los gobiernos tienen
que trabajar más estrechamente para crear que formen y desarrollen habilidades
del futuro” (referencia).
El país ha mejorado su puntuación total respecto a 2015, con mayor participación
en el mercado laboral; el puntaje general del país en el índice es de 5.6, lo que
significa que lo que se ha hecho no ha sido suficiente para acabar con la crisis de
talento especializado en México. Esta cifra indica un desajuste de talento laboral
especializado.
Desde la perspectiva del empleador
México se encuentra dentro de los países con los más bajos niveles de
profesionistas calificados en las industrias especializadas, pero la escasa oferta de
talento laboral no es el peor panorama. “La contratación de profesionales de
otros países puede resultar una opción para cubrir la falta de talento mexicano en
las industrias, pero esa no es una respuesta que solucione el problema en el largo
plazo, eso sólo es un paliativo”, asegura Gerardo Kanahuati, Director General de
Hays en México.
La falta de profesionales capacitados ha traído consigo que la presión salarial
aumente en el mercado nacional, ya que las empresas pagan más por la mano
de obra calificada, la cual en muchos casos es traída de países europeos.
Sin embargo, esta no es una apuesta viable, ya que, ante la recuperación en el
largo plazo, de las economías del viejo continente, la mano de obra puede irse
con facilidad, sin la posibilidad de ser reemplazada con el talento propio.
“El sector energético y otras áreas de negocio necesitan ingenieros que cumplan
con aptitudes, así como habilidades que les permitan ser competitivos en las
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industrias frente a la creciente competencia en el mundo”, opina el director de
Hays México.
Adicional a lo anterior, en dicho estudio se señala que el mercado laboral en
México se concentra en las grandes ciudades del país, perpetuando la desigual
distribución de oportunidades de empleo para las y los mexicanos que viven en
regiones o ciudades de menor concentración.
Desde la perspectiva del empleador, la formación recibida y la poca entrada de
personas al mercado laboral, son las dos principales causas para señalar que hay
escasez de talento en México.
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Desde la perspectiva del empleado
De acuerdo con el Observatorio Laboral, las cifras al primer trimestre del 2017 de
la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo (ENOE) muestran que los sectores
de actividad económica que concentran al mayor número de personas
ocupadas en el país son comercio, transformación, agricultura y servicios
personales (9, 8.2, 5.8 y 5.7 millones respectivamente). Estos cuatro sectores juntos
suman el 58.6 % del total de la población ocupada.
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El sector Comercio con el 18.3% del total de los ocupados concentra el mayor
número de personas ocupadas en el país, de los cuales casi el 57.4% cuentan con
escolaridad hasta el nivel secundaria y 40.9% tienen entre 16 y 34 años. En
contraste, el menor número de ocupados se concentra en el sector Extractivo,
con apenas el 0.8% del total de los ocupados.
De todos los sectores de actividad económica, Turismo (20.9%), Transformación
(19.1%), Comercio (17.4%) y Construcción (16.8%) emplean al mayor porcentaje
de jóvenes de entre 16 y 24 años.
Por el contrario, los sectores que ocupan al menor porcentaje de jóvenes en este
rango de edad son Gobierno, Extractivas y por último Educación y Salud con el
6.1%, 843% y 8.5%, respectivamente.
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Asimismo, el sector Agricultura es el que ocupa la proporción más elevada de
personas mayores de 45 años, con casi la mitad del total de los trabajadores
ocupados de ese sector (47.9%).
En el sector de Servicios Profesionales, los trabajadores mayores de 35 años
representan a un poco más de la mitad de los ocupados (52.8%), y casi en la
misma proporción, los ocupados de ese mismo sector cuentan con escolaridad
superior (51.5%).
En promedio, 7 de cada 10 ocupados en el país son trabajadores subordinados y
remunerados, siendo el sector Gobierno donde el total de los ocupados recibe un
pago por su trabajo.
En caso contrario, el sector Agricultura registra la tasa más alta de trabajadores
que laboran por cuenta propia, esto con el 42.6%.
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En cuanto al nivel de escolaridad, Educación y Salud con el 67.5% es el sector con
el mayor número de ocupados con escolaridad de nivel superior, mientras que los
ocupados de los sectores Agropecuario y de la Construcción son quienes
cuentan con mayor porcentaje de educación Primaria (64.7% y 40.6%,
respectivamente), siendo en consecuencia, la rama Agropecuaria la que percibe
los ingresos promedios más bajos.
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En cuanto a la distribución de sexo, el promedio de mujeres ocupadas es del
37.3%. Los sectores donde las mujeres superan a la mitad de los ocupados son:
Educación y Salud, Turismo, Servicios Personales, con el 64.6%, 57%, 55.5%,
respectivamente.
Mientras que en los sectores de Transporte, Agropecuario y Construcción, la
participación de las mujeres es muy escasa, juntos apenas con el 22.5% del total
de la población.
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En cuanto a las remuneraciones, el ingreso promedio mensual (neto) de todos los
ocupados es de $5668 pesos. Los tres sectores con los ingresos más elevados son
el Extractivos, Gobierno y Educación y Salud, con $10 314, $8910 y $8670,
respectivamente. Los sectores con los ingresos promedio más bajos son los de
Turismo, con $4857, el de Servicios Personales, con $4290 y el Agropecuario, con
$3368.
En cuanto a su distribución geográfica, prácticamente en todas las ramas de
actividad económica los ocupados se concentran en la región centro del país,
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con excepción del Agropecuario y las Extractivas, que se encuentran
principalmente en la región Sur Sureste del país.
La región Centro del país concentra la mayor proporción de ocupados del sector
terciario de la economía; 42 de cada 100 personas se ocupan en los sectores de
Servicios Profesionales y en el de Transporte, respectivamente, y 37 de cada 100
personas ocupadas en el sector Gobierno laboran en la misma región.
De acuerdo con la estratificación por niveles de puesto (operativos, mandos
medios y directivos), el sector que cuentan con el mayor porcentaje de
trabajadores en puestos operativos es el Agropecuario (99.7%); mientras que el
sector de los Servicios Profesionales cuenta con el mayor porcentaje de
trabajadores en puestos directivos con el 4.2%.
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Tendencias en el mercado de trabajo profesional
Actualmente, se puede afirmar que el crecimiento del empleo en México ha sido
resultado del desarrollo tecnológico. Razones como la optimización móvil, la
escasez de habilidades específicas, la innovación continua y la gestión del
cambio, son las más representativas de acuerdo con Hays y Forbes.
En este mismo sentido, la firma estimó que la demanda laboral continuará
concentrándose en competencias de alto nivel, sobre todo en áreas técnicas
como la informática, la construcción y la ingeniería.
Datos al primer trimestre del 2017 de la ENOE muestran que el número de
profesionistas ocupados en el país es de 8 millones de personas.
Así mismo, estos datos indican que las áreas con el mayor número de ocupados
se encuentran representadas por la Económico Administrativas, las Ingenierías y la
de Educación, sólo estas tres áreas alcanzan los 5 millones de profesionistas
ocupados en México.
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Las áreas que muestran el menor número de ocupados son Ciencias
Fisicomatemáticas, Humanidades y Ciencias Biológicas, con apenas 319 mil
profesionistas.
Distribución de los profesionistas ocupados por sexo
Al primer trimestre de 2017 en la ENOE, el porcentaje de mujeres profesionistas
ocupadas en el país alcanza el 44.8 % del total de los profesionistas ocupados.
Las áreas profesionales en donde las mujeres representan a más de la mitad del
total de profesionistas ocupados son Educación, Ciencias de la Salud,
Humanidades y Ciencias Biológicas.
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Profesionistas ocupados por rango de edad
Al primer trimestre de 2017 en la ENOE, tan sólo el 5.1% de los profesionistas
ocupados se encuentran dentro del grupo de 20 a 24 años, el cual se concentran
mayoritariamente dentro de las áreas Económicas Administrativas, Ciencias de la
Salud, Ingenierías y Educación.
Mientras que los profesionistas ocupados de 25 a 34 años se concentran en mayor
medida en las áreas de Artes e Ingenierías. Por su parte, los profesionistas
ocupados de 35 a 44 años tienen una mayor representación en las áreas de
Educación y Ciencias Sociales.
Para el grupo de profesionistas ocupados mayores de 45 años, la mayor
concentración se observa en las áreas Ciencias Físico-Matemáticas y
Humanidades.
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Posición en la ocupación
Al primer trimestre de 2017 en la ENOE, el 80.8% de los profesionistas ocupados en
el país son trabajadores subordinados y remunerados, el 6.5% son empleadores y
tan sólo 12.7% trabajan por cuenta propia. El área de Educación es la que cuenta
con la mayor proporción de profesionistas subordinados y remunerados, con el
94.4%.
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Promedio de ingreso de los profesionistas
Al primer trimestre de 2017 en la ENOE, el ingreso promedio mensual de los
profesionistas ocupados del país es de $11 282. En seis de las diez áreas de
conocimiento, el ingreso promedio se encuentra por arriba el ingreso promedio a
nivel nacional.
Arquitectura, Urbanismo y Diseño es el área que percibe los ingresos más elevados
con $14 145, le sigue el área de Ciencias Físico-Matemáticas con $13 230 y en
tercer lugar se encuentra el área de las Ingenierías con $12 573.
Carreras con el ingreso promedio mensual más alto $
Química $25 486
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Física $19 224
Minería y extracción $18 008
* Las áreas que presentan los niveles de ingreso mensuales más bajos son Artes,
Humanidades y Educación ($9744, $9441 y $9120, respectivamente).
Continuando con las tendencias del mercado laboral, Forbes México realizó la
siguiente pregunta a especialistas de Manpower Group y Hays: ¿Dónde están los
empleos que mejores salarios pueden llegar a ofrecer en el país?
En particular, Anna Czarnocka, Section Manager en Hays, destacó que son siete
los sectores en los que desde su trinchera puede ubicar que estén presentes la
mayoría de los más elevados salarios del país: manufactura, automotriz,
aeroespacial, plásticos, alimentos, energía y farmacéutica. La especialista señala
que, para los sectores de manufactura y automotriz, a pesar de la preocupación
e incertidumbre que llegó a ellos a partir de la llegada de Donald Trump, se prevé
que sigan registrando un crecimiento en el país.
Por su parte, en el caso del sector aeroespacial, la especialista también prevé
que se presenten buenas oportunidades, debido a que la industria apenas está
viviendo un despegue inicial en México, por lo que a su crecimiento aún no se le
ven limitantes.
Para el caso del ámbito de los plásticos también se vislumbran posibilidades
positivas, afirma Czarnocka, ya que el sector es complementario a otras industrias,
como son precisamente manufactura, automotriz o aeroespacial.
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También es importante destacar al sector energético, dice la experta de Hays, ya
que se espera que para 2018 se sigan consolidando inversiones ligadas a la
apertura que trajo la llamada reforma energética, no sólo en el renglón ligado a
los combustibles, sino también en electricidad y nuevas alternativas sustentables.
Existen tres tipos de empleo que se adaptan a los seis sectores mencionados
anteriormente y que es importante señalar.
1. El primero de ellos son las gerencias relacionadas a áreas de calidad, esto debido
a que en general las empresas están dando mucho impulso a este tema por el
impacto estratégico que tiene. “Este tipo de áreas están creciendo mucho en
importancia debido a las certificaciones que las empresas hoy necesitan tener
para poder demostrar que sus procesos son efectivos”, señala.
2. En segundo lugar, están las gerencias de planta y de operaciones, las cuales
seguirán teniendo mucho impulso, ya que no se descarta desde su evaluación el
arribo de más empresas a México que busquen tomar al país como base. “Este
tipo de gerencias se van a seguir necesitando en el país, ya sea porque las
empresas sean nuevas o porque crezcan sus estructuras, y el talento nacional
debe aprovechar esta situación”, advierte.
3. En tercer lugar, en los sectores antes mencionados se presentará una demanda
de talento de alta especialidad, enfocado a áreas como procesos o desarrollo
tecnológico. “Los trabajos especializados vienen muy fuerte y habrá una guerra
para tener al talento capaz, es por eso que los candidatos ya no pueden
quedarse con los conocimientos adquiridos en la universidad, necesitan fortalecer
su preparación en campos específicos, ya no valen aquellos que hacen mil cosas
al mismo tiempo, sino aquellos que son expertos directos en algo”, advierte.
Respecto a posibles incrementos de sueldos de cara a 2018, Ernesto Mauleón,
director de Administración y Finanzas de Manpower Group señala que
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es una realidad que cada día las empresas están tendiendo a manejar un nivel
menor de incremento salarial, es una tendencia que hemos estado viendo y que
no creemos que vaya a cambiar, debido a que están dando mucha prioridad a
la optimización y eficiencia de sus costos.
Sin embargo, esto no significa que los trabajadores no puedan percibir mayores
ingresos, ya que las compañías están apostando por la figura de la
compensación ejecutiva.
Esta herramienta de pago, a la que también se le conoce como bonos, está
utilizándose mucho en las compañías para fortalecer el ingreso del trabajador,
entregándose con base en métricas que se van colocando y que permiten que la
compañía fortalezca los temas de productividad –comenta–.
Ante este panorama, algunas de las tendencias que se observarán en el
mercado laboral en México, de acuerdo con Hays y Forbes son:
1. Big Data en el lugar de trabajo
Los expertos coinciden en que big data, en conjunto con la tecnología correcta
de datos, puede proporcionar nuevos conocimientos sin precedentes y modelos
predictivos en los empleados (no sólo clientes), que sin duda conducirán a la
mejora de las estrategias de reclutamiento y retención de talento.
2. La especialización del conocimiento
La escasez de talento en general dejará de predominar dando paso a una
demanda específica que será mucho más focalizada, y se intensificará en torno a
ciertos especialistas altamente cualificados. Es decir, la especialización del
conocimiento será ya no sólo una ventaja, sino una necesidad.
3. La diversidad de género
Los aspectos de género y la discriminación laboral continuarán disminuyendo, por
lo que será cada vez más común ver algunos empleadores (lamentablemente no
todos) tomar decisiones de contratación basadas en las capacidades, el
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conocimiento, el intelecto y las habilidades, dejando de lado cuestiones de
género.
4. La evolución del marketing
La rápida evolución de las nuevas tecnologías ha repercutido en todas las áreas
del conocimiento, más aún en el marketing digital, que está transformando las
estructuras organizativas. Aunado a ello, la industria del marketing ha crecido
notablemente, expandiendo su campo laboral.
5. El crecimiento de las pymes
El nuevo mercado laboral estará conformado por más pequeñas y medianas
empresas, que por grandes empresas. Considerando que la fuerza laboral
mexicana está mayormente concentrada en este tipo de empresas (3 de cada
4), y que cada vez son más las nuevas pymes, la búsqueda de empleo deberá
forzosamente voltear a verlas. Es decir, no sólo se aspirará a trabajar en una
multinacional, una empresa de menor tamaño ofrece diferentes retos y
beneficios.
6. Hacer más con menos
A pesar de que las predicciones respecto a las contrataciones son positivas,
muchos departamentos y áreas funcionales de la empresa están bajo presión
para controlar los costos, y contratar a menos personas que desempeñen mayor
cantidad de funciones.
7. El sector público flexibilizará la mano de obra
Para el sector público y la tradición de las “plazas” el panorama es muy incierto,
específicamente para puestos permanentes. La tendencia al uso de asignaciones
temporales y contrataciones por honorarios aumenta a medida que los
empresarios se mueven hacia la contratación de proveedores externos para
satisfacer las necesidades inmediatas.
8. La optimización móvil
Tanto empleadores como candidatos aumentarán notablemente el uso del
celular, así para la búsqueda de empleo como para encontrar el candidato
perfecto para determinado puesto de trabajo.
Demanda laboral en Ciencia de Datos
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La Ciencia de Datos tuvo alza en la demanda profesional. Los sectores
financieros, de transporte y medios, entre otros, están requiriendo de estos
profesionales y otorgan buenos salarios. Si bien aún no se equiparan con los de
Estados Unidos, que en marzo de 2015 según la encuesta anual de KdNuggets, el
salario medio de un científico de datos estuvo entre los 103.000 y los 131.000
dólares y en Europa Occidental entre 54.000 y 82.000 dólares, el promedio de
salario en México de un graduado en el área oscila entre 40 y 50 mil pesos, y para
los que tienen experiencia entre 60 y 90 mil pesos mensuales. De acuerdo con
estos datos, en el siguiente cuadro se puede estimar que los profesionales en
Ciencia de Datos se encuentran entre los mejores pagados a nivel nacional dado
que combina la formación ofertada en las ingenierías y en la estadística.
Fuente: Observatorio Laboral (s. f.).
De acuerdo con el Observatorio Laboral el sueldo promedio de un ingeniero de
dichas especialidades oscila entre 12 100 y 12 800 pesos al mes, mientras que el
un científico de datos entre 40 mil y hasta 90 mil pesos mensuales.
30
Los sueldos que aquí se presentan en profesionales en Ciencia de Datos están
considerados para egresados de ciertas carreras que se especializan con la
maestría en Ciencia de Datos ofertada en algunas instituciones de educación
superior (IES), ya que hasta el momento, en México no se oferta esta carrera.
Andrea García, presidenta de la Sociedad de Científicos de Datos de México
(SOCIEDAT México), señala que se está abriendo un gran mercado sobre Ciencia
de Datos: hay oferta de puestos laborales y poca gente capacitada, en México
todavía no existe una carrera formal dedicada a esta área, se cuenta con la
oferta solo en estudios de especialización y posgrado en IES como el Instituto
Tecnológico Autónomo de México, la Universidad del Valle de México, el
Tecnológico de Monterrey y el Instituto Politécnico Nacional, entre otras.
Análisis de planes de estudio afines
En el escenario nacional no existe la oferta académica en licenciatura o carreras
llamadas o especializadas únicamente en la ciencia de datos. Los programas que
más se acercan son las licenciaturas en ciencias de la computación, tecnologías
de la información o ingenierías que ofrecen universidades como la UNAM, la
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla y la Universidad Autónoma de
Yucatán. Estos programas universitarios sí ofrecen materias y conocimientos en
manejo y minería de datos, análisis y sistematización de información, estructura de
datos y estadística, sin embargo, no están formando profesionistas con
conocimientos sólidos en análisis de grandes volúmenes de datos que el mercado
laboral está demandando en los diversos sectores económicos, ni tampoco con
la especialidad en el ámbito de negocios.
La oferta académica en licenciaturas e ingenierías afines, incluyendo el nivel de
maestría, a nivel nacional e internacional, tiene como propósito formar
31
profesionistas en ciencia de datos en diversos campos, con los siguientes
objetivos:
Recopilación masiva de datos, su almacenamiento y el procesamiento en tiempo
real, incluyendo optimización, filtrado, organización y la creación de valor en
productos de datos, dejándolos en condiciones apropiadas para ser utilizados en
la toma de decisiones, a nivel científico y tecnológico para diversas áreas,
industrias y negocios.
Capacidad de determinar requerimientos, analizar, diseñar, implementar, evaluar
y operar sistemas organizacionales inteligentes, mediante la aplicación de
Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) y Ciencia de Datos, que les
permita resolver problemas con una visión sistémica a través de la automatización
de procesos; promoviendo el desarrollo sustentable bajo un enfoque global con
sentido ético y humanista.
Capacidad para la planificación, diseño, desarrollo, instalación, mantenimiento y
conversión de los sistemas de información.
Capacidad en la automatización, administración, operación y explotación de las
tecnologías de información que son indispensables para el desarrollo de una
empresa, así como en el uso de las tecnologías de punta para la transmisión de la
información.
Resolver necesidades de tecnología computacional en las organizaciones,
ocuparse tanto de la infraestructura de las tecnologías para la información como
de la gente que la utiliza, construir modelos matemáticos que permitan entender
mejor los problemas que se presenten en diversos fenómenos físicos, biológicos y
sociales, manejar grandes bases de datos a fin de apoyar la toma de decisiones
en diversas instituciones, y contribuir al uso eficiente y responsable de los recursos
naturales, humanos y financieros.
Aplicar conocimientos, habilidades, actitudes y valores en el manejo de la
información como ventaja competitiva en la toma de decisiones por medio de la
gestión e innovación de las tecnologías de información, así como de la función
32
informática, utilizándolas como factor detonante en el desarrollo tecnológico y
posicionamiento de las organizaciones, bajo esquemas de responsabilidad social.
Adquirir una excelente comprensión de todos los componentes de la tecnología
de la información (IT), y para obtener las habilidades y el conocimiento de
métodos analíticos necesarios para diseñar y desarrollar la información sistemas
(SI) que son indispensables para las empresas. El resumen de TI cubre áreas que
van desde las comunicaciones de datos (incluyendo internet y la world wide
web) a la gestión de datos.
Crear y gestionar iniciativas de Big Data, así como procesos de negocios
asociados que facilitan soluciones de análisis a gran escala en las organizaciones.
Desarrollar bases de datos y data warehouses.
Aplicar tecnologías de minería de datos para establecer relaciones en datos que
predicen para apoyar la toma de decisiones.
Analizar, diseñar y construir sofisticados sistemas de información comercial y utilizar
metodologías, herramientas, hardware y software de última generación.
Construir modelos formales o computacionales para planear, diseñar y administrar
proyectos de investigación o de desarrollo tecnológico, en la búsqueda de
conocimiento de frontera útil en el avance de diferentes campos de la ciencia
(ciencias biológicas, de la Tierra y de la información) y como apoyo a la toma de
decisiones en las organizaciones.
La demanda de especialistas en la administración y explotación de grandes
cantidades de datos enfocados a los negocios es superada por la oferta, por lo
que la Licenciatura en Ciencia de Datos para negocios se ha planteado como
objetivo formar es un profesional de alto nivel, con conocimientos sólidos,
enfocado hacia la generación de valor al interior del negocio, a partir del manejo
de grandes volúmenes de información mediante técnicas cuantitativas y de
gestión analítica, para transformar los datos en información valiosa, oportuna y
escalable, así como para comprender el mercado y optimizar sus operaciones y
ventajas competitivas, en una economía cada vez más competitiva.
33
3. Metodología de diseño curricular (invertido)
La premisa que articula el diseño curricular invertido1 (DCI) es que el mejor
proceso formativo comienza cuando el estudiante tiene claridad sobre los
resultados de aprendizaje deseados y sobre la evidencia que mostrará que el
aprendizaje ha tenido lugar.
El diseño curricular invertido está compuesto por tres etapas: determinación de los
resultados deseados (metas de corto y largo plazo), elaboración de evidencias
de aprendizaje y formulación de un plan de aprendizajes situados que muestren
la transferencia de lo aprendido. Es decir, tiene que partir de lo último (cómo
queremos que sea nuestro egresado) para avanzar en dirección opuesta a lo
tradicional (Wiggins McTighe, 2005).
De este modo, se debe diseñar hacia atrás y partir de la determinación del
rendimiento complejo a largo plazo, donde se aplica lo aprendido, no desde
temas discretos o habilidades donde el contenido solo debe ser recordado
(experiencia genuina). Esta forma de pensar hacia atrás, a partir de los cambios
deseados en el estudiante, requiere considerar cuidadosamente cuál es la
evidencia de aprendizaje real.
De acuerdo con Wiggins y McTighe (2012), se tiene que pensar en el trabajo de
diseño de unidades como si fueran un dispositivo de GPS en nuestro automóvil: al
identificar un destino de aprendizaje específico primero, podemos ver el camino
de instrucción con más probabilidades de llevarnos allí. Por ello, no se inicia con la
determinación del contenido2, sino con la especificación de lo que se espera que
los estudiantes puedan hacer con el contenido. ¿Cómo se aplicaría realmente el
1 The concept of planning curriculum backward from desired results is not new. In 1948, Ralph Tyler advocated this
approach as an effective process for focusing instruction; Bloom’s Taxonomy—and its recent revision by Anderson and
Krathwohl (2001)—lays out the different types of educational aims and what they require of assessment; Robert Gagné
(1977) and Robert Mager (1988) have long taught people how to analyze different outcomes and what they require of
learning; more recently, William Spady (1994) popularized the idea of “designing down” from exit outcomes (Wiggins y
McTighe, 2012:7). 2 The textbook should serve as a resource, not the syllabus, in a focused and effective learning plan. We have found that
backward design is key to helping teachers in upper-level grades better understand their priorities, how to meet them, and
how to use the textbook more judiciously to achieve worthy goals (Wiggins y McTighe, 2012:9).
34
contenido? ¿Qué deberían poder decir acerca y hacer, los alumnos, con el
contenido? ¿Qué debería enseñarse? ¿Cómo hacer para que sea más probable
que la enseñanza conduzca a un aprendizaje fluido, flexible y duradero?
El diseño curricular se basa en la idea de que el aprendizaje es más probable
cuando los docentes promueven la comprensión de los conceptos y diseñan
múltiples oportunidades para que puedan transferirlos a contextos significativos
(auténticos). El conocimiento y las habilidades requeridas se aprenden y se
recuerdan durante mucho tiempo a través del proceso de construir activamente
el significado y de transferir el aprendizaje a situaciones nuevas.
De ahí que sus principios clave sean (Wiggins y McTighe, 2012):
1. El diseño curricular es una forma de pensar el propósito de la planificación
curricular; no es un programa rígido de actividades o una receta prescriptiva de
pasos que seguir.
2. El diseño curricular pretende desarrollar y profundizar la comprensión del
proceso de aprendizaje del alumno, estimulando su capacidad para darle
sentido a lo que aprende y para transferir lo aprendido.
3. El diseño curricular deconstruye el contenido, relacionando las competencias y
los objetivos sintetizados en la misión con los resultados deseados, el diseño de
evaluaciones y el plan de aprendizaje.
4. La apropiación del aprendizaje se constata cuando los estudiantes dan sentido
y transfieren su aprendizaje, de manera autónoma, a situaciones nuevas,
complejas y reales, a través de actividades de desempeño auténtico. Este
proceso abarca seis fases: capacidad para explicar, interpretar, aplicar, cambiar
la perspectiva, sentir empatía y autoevaluar.
5. El plan de estudios se planifica “hacia atrás” partiendo de los resultados
deseados a largo plazo a través del diseño de tres etapas: resultados deseados,
evidencia, plan de aprendizaje.
35
6. Los docentes no son simples transmisores de contenido. Se enfocan en asegurar
el aprendizaje a través del diseño de experiencias que favorezcan el éxito
académico, la creación de significado y la transferencia.
7. Las revisiones periódicas de las unidades de aprendizaje, de los programas y del
plan de estudios en comparación con los estándares de diseño mejoran la
calidad y la efectividad curricular.
8. El diseño curricular se basa en un enfoque de mejora continua para el logro. La
evaluación se dirige a realizar los ajustes necesarios en el plan de estudios así
como en las actividades de aprendizaje.
Figura 1. Metodología de diseño invertido
Fuente: Wiggins y McTighe (2005).
4. Propuesta del plan de estudios
A. Misión
Contribuir al desarrollo y competitividad de las empresas e instituciones nacionales
e internacionales a través de la formación integral y multidisciplinaria de hombres
y mujeres de pensamiento crítico y valores éticos, capaces de crear y generar
información valiosa, oportuna y escalable con una amplia comprensión del
mercado actual que aporte elementos para la toma de decisiones en las
organizaciones.
36
B. Visión
La Licenciatura en Ciencia de Datos para Negocios del Centro de Estudios
Superiores de la Ciudad de México es un programa reconocido a nivel nacional e
internacional por ser pionero en la formación de especialistas en la ciencia de
datos para negocios lo que garantiza un futuro profesional exitoso basado,
principalmente, en una formación multidisciplinaria, de carácter proactivo e
innovador y donde sus egresados realizan aportaciones a la productividad y
competitividad de las organizaciones en las que se desempeña.
C. Objetivo general
El licenciado en Ciencia de Datos para Negocios es un profesional de alto nivel,
con conocimientos sólidos, enfocado hacia la generación de valor al interior del
negocio, a partir del manejo de grandes volúmenes de información mediante
técnicas cuantitativas y de gestión analítica, para transformar los datos en
información valiosa, oportuna y escalable, así como para comprender el
mercado y optimizar sus operaciones y ventajas competitivas, en una economía
cada vez más competitiva.
Competencias
El egresado será capaz de:
Pensar de manera crítica con bases matemáticas.
Resolver problemas usando contextos abstractos.
Visualizar y comunicar hallazgos analíticos.
Construir modelos matemáticos y computacionales que permitan dar solución a
problemas de negocios y de predicción.
Utilizar herramientas computacionales para manipular grandes conjuntos de
datos a fin de apoyar la toma de decisiones en diversas instituciones.
37
Optimizar los procesos administrativos para aprovechar las oportunidades del
entorno del negocio.
Contribuir al uso eficiente y responsable de los recursos naturales, humanos y
financieros.
Capacidad de comunicación oportuna y eficaz.
Capacidad de trabajo en equipo.
Capacidad de emprendimiento e innovación.
Capacidad de aprendizaje continúo.
D. Perfil de ingreso
El aspirante deberá preferentemente contar con los conocimientos adquiridos en
el bachillerato en los planes de estudio de Educación Media Superior, además de
tener las siguientes características:
Conocimientos de inglés a nivel de comprensión oral y escrita.
Habilidades en el uso básico de herramientas de computación.
Práctica en el uso de lenguajes de programación.
Capacidad de búsqueda de información.
Capacidad de observación, abstracción, análisis y síntesis.
Competencias básicas para el análisis matemático, estadístico, económico y
administrativo.
Interés para realizar actividades experimentales y para la investigación.
Disposición para participar en grupos multidisciplinarios para incorporar nuevas
ideas en el análisis de los problemas antes de tomar decisiones.
E. Perfiles intermedios (de ser el caso)
En la Licenciatura de Ciencia de Datos para Negocios no se contempla una
salida para técnico superior universitario.
38
F. Perfil de egreso
El egresado de la Licenciatura de Ciencia de Datos para Negocios tendrá una
formación interdisciplinaria con bases sólidas que le permitan analizar, seleccionar
y preparar datos, ya sea estructurados o no estructurados. Así mismo podrá crear,
medir y evaluar modelos, aplicando técnicas y herramientas matemáticas,
estadísticas y computacionales que permitan entender, describir o predecir
fenómenos y construir patrones para la generación de conocimiento y toma de
decisiones en los sistemas de información enfocados a la generación de valor al
interior del negocio.
El egresado tendrá la formación académica sólida y necesaria para continuar
con sus estudios en un programa de posgrado así como desarrollar una carrera
profesional en el campo de Ciencia de Datos para aprovechar el amplio abanico
de información disponible a fin de mejorar la toma de decisiones y el rendimiento
de los negocios.
G. Perfil profesional
El licenciado en Ciencia de Datos para Negocios es un profesional de alto nivel
científico y tecnológico, con conocimientos sólidos y generales que se
desempeña en alguna de las siguientes áreas de desarrollo profesional dentro de
los sectores público, privado y social: dependencias, organizaciones y empresas a
cargo del manejo de recursos naturales, protección del ambiente, salud, energía,
comunicaciones, transporte, desarrollo sustentable, estadística y geografía,
educación, economía, desarrollo social, seguridad, turismo, desarrollo
tecnológico, estudios de mercado, negocios y otras áreas de dominio afines.
H. Duración de los estudios, total de créditos y de asignaturas
39
El número total de semestres en los que se cursa el plan de estudios de la
Licenciatura Ciencia de Datos para Negocios es de 8, los cuales suman la
cantidad de 353 créditos que obtendrá el estudiante al acreditar 40 asignaturas,
36 de carácter obligatorio y 4 optativas obligatorias de profundización.
El estudiante cubrirá las 40 asignaturas equivalentes a 353 créditos en 2976 horas a
lo largo de los 8 semestres que conforman el plan de estudios. El total de horas por
semestre y créditos se observan en la siguiente tabla. Así mismo, la duración de
cada ciclo será de 16 semanas dividida en dos módulos.
SEMESTRE
TOTAL DE
HORAS POR
SEMESTRE
TOTAL DE
CRÉDITOS
1 384 48
2 352 44
3 352 41
4 384 44
5 448 50
6 320 38
7 416 48
8 320 40
TOTALES 2976 353
I. Estructura y organización del plan de estudios
El plan de estudios de la Licenciatura en Ciencia de Datos para Negocios
responde a la necesidad de los diferentes sectores de contar con estos
especialistas, por ello, es multidisciplinar e integral.
La estructura del plan permite una alineación vertical, horizontal y transversal
entre asignaturas, de tal manera que los conocimientos, habilidades y actitudes
que desarrolle el estudiante a lo largo de los ocho semestres, consolide su
40
formación e identidad profesional, con base en la formación de cuatro áreas del
conocimiento: Matemáticas, Estadística, Informática y Negocios.
Cada una de las áreas del conocimiento tiene una función específica en la
formación del estudiante.
1. Matemáticas: Posibilita el manejo de conceptos básicos y un lenguaje
matemático y de programación apropiado, así como un razonamiento
estructurado en la aplicación de modelos matemáticos que permitan la solución
de problemas relativos al campo de la ciencia de datos para negocios.
2. Estadística: Comprende el desarrollo de conceptos, técnicas y métodos que
permiten interpretar diversos tipos de datos para la toma de decisiones,
aproximándose al estudio de los fenómenos aleatorios con la finalidad de
caracterizarlos y de realizar predicciones sustentadas en modelos matemáticos.
3. Informática: Propicia el dominio de técnicas y herramientas contemporáneas
utilizadas para la adquisición, procesamiento, análisis, almacenamiento y
transformación de grandes volúmenes de datos que permiten extraer
conocimiento de valor para la empresa. Desarrolla la capacidad de comunicar
información y hallazgos a través una eficiente (favor de eliminar este enunciado)
4. Negocios: Proporciona los conceptos y fundamentos administrativos para los
negocios que le permitan comprender la dinámica, procesos y requerimientos de
una organización, además de los conceptos contables principales para el análisis
de la información como herramienta en la interacción con los diferentes
especialistas de las organizaciones.
J. Descripción de la organización del plan de estudios
El plan de estudios de la Licenciatura en Ciencia de Datos para Negocios está
organizado en 8 semestres. El estudiante cursará en cada uno cinco asignaturas
hasta completar las 40 requeridas que lo comprenden con las que tendrá una
formación profesional integral y multidisciplinaria que le permita enfrentar los retos
del mercado laboral al que se inserte a través de bases teórico-metodológicas y
éticas, para alcanzar el objetivo de la formación y cumplir con la misión y la visión
41
del programa contando con un alto sentido de responsabilidad, compromiso y
ejercicio ético.
Para formar al científico de datos para negocios que la sociedad requiere, el plan
de estudios contiene 40 asignaturas de las cuales 36 son obligatorias cubriendo así
321 créditos; el programa contiene entonces 3 asignaturas obligatorias optativas
de profundización a las que les corresponden 32 créditos que el estudiante puede
elegir de acuerdo con su interés de profundización del conocimiento en el
octavo semestre, de una oferta de seis materias.
Es importante señalar que dentro de las seis asignaturas que se ofertan como
optativas, se encuentra “Filosofía de la Ciencia para la Sociedad del
Conocimiento” misma que pertenece al campo del conocimiento de las
humanidades como parte de una formación integral pudiendo incorporar una
visión humanística.
K. Mecanismos de flexibilidad del plan de estudios propuesto
En el 7° y 8° semestre, el estudiante cursará las asignaturas optativas que elija a fin
de desarrollar el área de profundización en la ciencia de datos para negocios de
acuerdo con su propio interés.
El estudiante tendrá acceso a mecanismos de movilidad externa, mediante la
realización de estudios presenciales y estancias académicas en otras instituciones
de educación superior, nacionales o extranjeras, con las que el Centro de Estudios
de Educación Superior tenga convenio de colaboración, o mediante su
aplicación y aprobación en programas específicos para estos fines.
Puede adelantar materias.
Al cursar las asignaturas optativas podrá desarrollar prácticas profesionales.
L. Seriación obligatoria e indicativa
42
ASIGNATURA ANTECEDENTE SUBSECUENTE
Álgebra NingunaGeometría analítica
Estadística
Algorítmica y programación I Ninguna
Algorítmica y programación II
Calidad y procesamiento de
datos
Ciencia de datos Ninguna Calidad y preparación de datos
Álgebra lineal ÁlgebraCálculo Diferencial
Cálculo integral
Geometría analítica Álgebra Cálculo
Probabilidad Ningna Estadística
Algorítmica y programación II Algorítmica y programación I
Base de datos I, Calidad y
preparación de datos, Inteligencia
artificial, Aprendizaje de máquina
Contabilidad para la
AdministraciónNinguna Finanzas corporativas
Cálculo Diferencial NingunaCálculo integral
Estadística Multivariada
EstadísticaProbabilidad
Álgebra
Estadística Multivariada
Mercadotecnia digital
Base de datos I Algorítmica y programación II
Base de datos II
Visualización de datos
Herramientas para la gestión de
grandes volúmenes de datos
Fuentes de datos Ninguna Visualización de datos
TERCER SEMESTRE
Plan de estudios de la licenciatura en Ciencia de datos para negocios
Tabla de la seriación obligatoria
PRIMER SEMESTRE
SEGUNDO SEMESTRE
Finanzas corporativas Contabilidad para la
Administración
Emprendimiento y desarrollo de
negocios
Cálculo integral Cálculo Diferencial Análisis Matemático
Estadística multivariadaCalculo diferencial
Estadística
Modelos estocásticos para la
toma de decisiones
Modelado y simulación
Calidad y Preparación de datos
Algorítmica y programación I
Algorítmica y programación II
Ciencia de datos
Ninguna
Aprendizaje de Máquina Algorítmica y Programación II Minería de Datos
Análisis matemático Cálculo integral Ninguna
Modelos estocásticos para la
toma de decisiones Estadística multivariada Ninguna
Herramientas para la gestión de
grandes volúmenes de datosBase de datos I
Minería de datos
Herramientas avanzadas para
grandes volúmenes de datos
Base de datos II Base de datos I Inteligencia de negocios
Inteligencia artificial Algorítmica y programación II Ninguna
Mercadotecnia digital Estadística Inteligencia de Negocios
Investigación de operaciones Estadística multivariada Modelado y simulación
Visualización de datosBase de datos I
Fuentes de datosInteligencia de negocios
Minería de Datos
Herramientas para la gestión de
grandes volúmenes de datos
Aprendizaje de Máquina
Inteligencia de negocios
Emprendimiento y desarrollo de
negocios Finanzas Corporativas Ninguna
Modelado y simulaciónEstadística multivariada
Investigación de operacionesNinguna
Inteligencia de negocios
Base de datos II
Minería de Datos
Mercadotecnia digital
Analítica para negocios
Herramientas avanzadas para
grandes volúmenes de datos
Herramientas para la gestión de
grandes volúmenes de datos
Minería de datos
Analítica para negocios
Analítica para negocios Inteligencia de negocios Ninguna
SEXTO SEMESTRE
SÉPTIMO SEMESTRE
OCTAVO SEMESTRE
CUARTO SEMESTRE
QUINTO SEMESTRE
La seriación en el plan de estudios de la Licenciatura en Ciencia de Datos para
Negocios establece la secuencia en que las materias pueden ser cursadas para
que el estudiante logre un desarrollo cognoscitivo ordenado y consistente.
En las siguientes tablas se muestran las asignaturas de seriación indicativa y las
que son de seriación obligatoria de acuerdo con la secuencia en la que ha de
cursarlas el estudiante por la complejidad de los contenidos y con ello cuente con
los conocimientos que sirven de base para el estudio de contenidos más
complejos.
43
ASIGNATURA ANTECEDENTE SUBSECUENTE
Álgebra Ninguna Probabilidad
Matemática discreta y lógica Ninguna Ninguna
Sistemas de Información NingunaFuentes de datos
Modelado y simulación
Ciencia de datos NingunaPlaneación y Gestión de
proyectos
Probabilidad Álgebra Ninguna
Base de datos I NingunaAprendizaje de máquina
Inteligencia artificial
Fuentes de datos Sistemas de Información Ninguna
Finanzas corporativas Ninguna Inteligencia de negocios
Aprendizaje de Máquina Bases de Datos I Ninguna
Modelos estocásticos para la
toma de decisiones Estadística Ninguna
Inteligencia artificial Base de datos I Ninguna
Aspectos jurídicos y normativos NingunaTópicos legislativos avanzados
para la Ciencia de Datos
Modelado y simulación Sistemas de Información Ninguna
Inteligencia de negocios Finanzas corporativas Ninguna
Planeación y Gestión de
proyectosCiencia de datos Ninguna
SÉPTIMO SEMESTRE
OCTAVO SEMESTRE
Plan de estudios de la licenciatura en Ciencia de datos para negocios
Tabla de la seriación indicativa
PRIMER SEMESTRE
SEGUNDO SEMESTRE
TERCER SEMESTRE
CUARTO SEMESTRE
QUINTO SEMESTRE
44
M. Tablas de asignaturas o módulos por semestre o año
TEÓRICASPRÁCTICAS
Álgebra Curso Obligatorio 6 0 96 12
Matemática discreta y lógica Curso Obligatorio 4 0 64 8
Sistemas de Información Curso Obligatorio 4 0 64 8
Algorítmica y programación I Curso Obligatorio 4 0 64 8
Ciencia de datos Curso Obligatorio 6 0 96 12
24 0 384 48
Geometría Analítica Curso Obligatorio 6 0 96 12
Álgebra lineal Curso Obligatorio 4 0 64 8
Probabilidad Curso Obligatorio 4 0 64 8
Algorítmica y programación II Curso Obligatorio 4 0 64 8
Curso de redacción y
presentación de reportesCurso
Obligatorio4 0 64 8
22 0 352 44
Contabilidad para la
AdministraciónCurso
Obligatorio4 0 64 8
Cálculo Diferencial Curso Obligatorio 4 0 64 8
Estadística Curso Obligatorio 4 0 64 8
Base de datos I Curso Obligatorio 3 1 64 7
Fuentes de datos Curso Obligatorio 4 2 96 10
19 3 352 41
Finanzas corporativas Curso Obligatorio 4 0 64 8
Cálculo integral Curso Obligatorio 4 0 64 8
Estadística multivariada Curso Obligatorio 4 0 64 8
Calidad y Preparación de datos Curso Obligatorio 4 2 96 10
Aprendizaje de Máquina Curso Obligatorio 4 2 96 10
20 4 384 44
Análisis matemático Curso Obligatorio 4 0 64 8
Modelos estocásticos para la
toma de decisiones Curso
Obligatorio 6 096
12
Herramientas para la gestión de
grandes volúmenes de datosCurso
Obligatorio 4 2
96
10
Base de datos II Curso Obligatorio 4 2 96 10
Inteligencia artificial Curso Obligatorio 4 2 96 10
22 6 448 50
Totales
Totales
Totales
Totales
PLAN DE ESTUDIOS PROPUESTO PARA LA LICENCIATURA EN CIENCIA DE DATOS PARA
NEGOCIOS
CLAVE DENOMINACIÓN MODALIDAD CARÁCTER HORAS/SEMANA
TOTAL DE
HORAS
POR
SEMESTRE
TOTAL DE
CRÉDITOS
PRIMER SEMESTRE
SEGUNDO SEMESTRE
TERCER SEMESTRE
CUARTO SEMESTRE
QUINTO SEMESTRE
45
SEXTO SEMESTRE
Mercadotecnia digital Curso Obligatorio 4 0 64 8
Administración ágil Curso Obligatorio 4 0 64 8
Investigación de operaciones Curso Obligatorio 4 0 64 8
Visualización de datos Curso Obligatorio 4 0 64 8
Minería de datos Curso Obligatorio 2 2 64 6
Totales 18 2 320 38
SÉPTIMO SEMESTRE
Aspectos jurídicos y normativos Curso Obligatorio 4 0 64 8
Emprendimiento y desarrollo de
negocios Curso
Obligatorio 4 0 64 8
Modelado y simulación Curso Obligatorio 4 2 96 10
Inteligencia de negocios Curso Obligatorio 4 0 64 8
Herramientas avanzadas para
grandes volúmenes de datos Curso
Obligatorio 4 2 96 10
20 4 384 44
OCTAVO SEMESTRE
Planeación y gestión de proyectos Curso Obligatorio 6 0 96 12
Optativa Curso Obligatorio 4 0 64 8
Optativa Curso Obligatorio 4 0 64 8
Optativa Curso Obligatorio 4 0 64 8
Analítica para negocios Curso Obligatorio 4 0 64 8
Totales 22 0 352 44
46
TEÓRICAS PRÁCTICAS
Ética en los negocios CursoOptativa de
profundización4 0 4 8
Cómputo cognitivo CursoOptativa de
profundización4 0 4 8
Filosofía de la ciencia en
la Sociedad del
Aprendizaje
CursoOptativa de
profundización4 0 4 8
Tópicos legislativos
avanzados para Ciencia
de Datos
CursoOptativa de
profundización4 0 4 8
Ciberseguridad CursoOptativa de
profundización4 0 4 8
Cómputo de alto
rendimientoCurso
Optativa de
profundización4 0 4 8
ASIGNATURAS OPTATIVAS
CLAVE DENOMINACIÓN MODALIDAD CARÁCTERHORAS/SEMANA TOTAL DE
HORAS POR
SEMESTRE
TOTAL DE
CRÉDITOS
47
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
CA
HT
HP
CR
OB 6 0 12 OB 6 0 12 OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 4 2 10 OB 4 0 8
OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 4 0 8
OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 6 0 12 OB 4 0 8
OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 3 1 7 OB 4 2 10 OB 4 2 10 OB 4 0 8 OB 4 0 8 OP 4 0 8
OB 4 0 8 OB 4 2 10 OB 4 2 10 OB 4 2 10 OB 2 2 6 OB 4 2 10 OP 4 0 8
OB 6 0 12 OB 4 2 10 OP 4 0 8
OB 4 0 8 OP 4 0 8
OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 4 0 8 OB 6 0 12 OB 4 0 8 OP 4 0 8
OB 4 0 8 OB 4 0 8 OP 4 0 8
Optativa
OP T A T IVA S
Cómputo
cognitivo
T ó pico s
legislat ivo s
avanzado s para
la C iencia de
D ato s
Ética en los
negocios
F ilo so f í a de la
ciencia en la
So ciedad del
A prendizaje
C iberseguridad
Cómputo de
alto
rendimiento
MATEMÁTICAS
ESTADÍSTICA
Emprendimient
o y desarrollo
de negocios
INFORMÁTICA
NEGOCIOS
Inteligencia de
negocios
Herramient as
avanzadas para
g randes vo lúmenes
de dat os
Finanzas
corporativas
Cálculo integral
Estadística
multivariada
Calidad y
Preparación de
datos
Aprendizaje de
Máquina
Análisis
matemático
M o delo s
esto cást ico s
para la to ma de
decisio nes
Herramient as para
la gest ión de
g randes vo lúmenes
de dat os
Base de datos
II
Curso de
Redacción y
Presentación
de Reportes
Planeación y
Gestión de
proyectos
Aspectos
jurídicos y
normativos
Analítica para
negocios
Mercadotecnia
digital
Administración
Ágil
Visualización
de datos
Minería de
Datos
Contabilidad
para la
Administración
Cálculo
Diferencial
Estadística
Base de datos I
Fuentes de
datos
Inteligencia
artificial
Algorítmica y
programación I
Ciencia de
Datos
Geometría
analítica
Algebra lineal
Probabilidad
Algorítmica y
programación II
Sistemas de
información
SEXT O
SEM EST R E
SÉP T IM O
SEM EST R E
OC T A VO
SEM EST R E
Algebra
Matemática
discreta y
lógica
Invest igació n de
o peracio nes
Modelado y
simulación
QUIN T O
SEM EST R E
Optativa
Optativa
ÁREA DE
CONOCIMIENTO
P R IM ER
SEM EST R E
SEGUN D O
SEM EST R E
T ER C ER
SEM EST R E
C UA R T O
SEM EST R E
N. Mapa curricular
48
O. Requisitos de ingreso
Para ingresar es indispensable:
a) Solicitar la inscripción de acuerdo con los instructivos que se establezcan.
b) Contar con el certificado oficial de bachillerato con un promedio mínimo de siete
o su equivalente.
c) Ser aceptado mediante concurso de selección, que comprenderá una prueba
escrita y que deberá realizarse dentro de los periodos que al efecto se señalen.
P. Requisitos extracurriculares y prerrequisitos
● Idioma inglés en un nivel avanzado.
● Participar en congresos, simposios, foros, conferencias y otras actividades
académicas que fortalezcan su formación profesional.
Q. Requisitos de permanencia
El alumno de la Licenciatura en Ciencia de Datos para Negocios tendrá como
límite de tiempo para permanecer inscrito hasta el 50% adicional a la duración de
su plan de estudios.
Los alumnos que no terminen sus estudios en los plazos señalados no serán
reinscritos y únicamente conservarán el derecho a acreditar las materias faltantes
por medio de exámenes extraordinarios, siempre que no rebasen el límite de ---
exámenes extraordinarios presentados.
R. Requisitos de egreso
a) El alumno deberá haber cursado y aprobado el cien por ciento de créditos y el
total de las asignaturas contempladas en el plan de estudios.
49
b) Presentar la constancia de haber realizado el servicio social, de acuerdo con la
normativa vigente.
c) Constancia de idioma inglés en nivel avanzado.
d) No adeudo de biblioteca, servicios y tecnología.
e) Contar con calificación mínima aprobatoria (6 seis) o superior, en todas las
asignaturas cursadas.
S. Requisitos de titulación
Para obtener el título profesional, el alumno deberá cumplir con lo señalado en la
normativa vigente del Centro de Estudios Superiores de la Ciudad de México, con
alguna de las siguientes modalidades:
a) Tesis o tesina y examen profesional.
b) Actividad de apoyo a la investigación, presentando un informe y examen oral.
c) Actividad de apoyo a la docencia, presentando un informe y examen oral.
d) Trabajo profesional, comprobando un año de experiencia, presentando un
informe y examen oral.
e) Servicio social, presentando un informe y examen oral.
f) Alto rendimiento académico, a partir de 9.50 obtenido al cursar y acreditar en los
periodos ordinarios el 100% de créditos.
g) Ampliación y profundización de conocimientos, cursando un programa de
especialidad o con el 50% de créditos aprobados de un programa de posgrado.
5. Evaluación y actualización del plan de estudios
A. Examen diagnóstico de los alumnos al ingreso
Es importante considerar procesos de admisión en las instituciones educativas del
nivel superior que permitan reconocer las características de la diversidad de la
población que aspira a un programa formativo que pretende incidir en acciones
con base científica. De acuerdo con la UNESCO, son perfiles que estarán al
50
servicio de un futuro sostenible por ello es necesario identificar el nivel académico
y dominio de conocimientos y habilidades básicas con los cuales los aspirantes
egresan del nivel medio superior e ingresan al nivel superior, y de esta manera
generar acciones de actualización y de aproximación al conocimiento científico
que les permita un óptimo desempeño formativo situado en el campo profesional
del perfil de interés con mayores posibilidades de éxito.
El proceso de admisión de aspirantes y selección de los estudiantes de los
programas formativos del Centro de Estudios Superiores de la Ciudad de México,
se rige por lineamientos de calidad; los instrumentos de evaluación se integran
con indicadores que resultan de los ejes formativos y tranversales, que plantea la
Dirección General de Bachillerato (DGB), en relación al conjunto de
competencias de egreso de dicho nivel.
Las competencias de egreso, básicas globales del Sistema Nacional de
Bachillerato, son las siguientes:
● Genéricas: Son comunes a todos los egresados de la educación media superior
(EMS). Se consideran competencias clave, por su importancia al incorporarlas a lo
largo de la vida; transversales, por ser relevantes a todas las disciplinas, a los
espacios curriculares de la EMS, y transferibles debido a que refuerza la
capacidad de los estudiantes de adquirir otras competencias que los perfilarán al
éxito en sus estudios. Éstas permitirán solucionar problemas, pensar crítica y
reflexivamente, trabajar de forma colaborativa y autónoma.
● Disciplinares: Permiten el reconocimiento de nociones mínimas que los estudiantes
deben desarrollar de manera eficaz en distintos contextos, dan sustento a la
formación de los estudiantes en las competencias genéricas que integran el perfil
de egreso de la EMS y pueden aplicarse en distintos enfoques educativos,
contenidos y estructuras curriculares. Los campos disciplinares a considerar se
muestran en el cuadro.
51
Campo
disciplinar
Disciplinas Componentes
Matemáticas Matemáticas
Buscan propiciar el desarrollo de la
creatividad y el pensamiento lógico y crítico
entre los estudiantes.
Las competencias reconocen que a la
solución de cada tipo de problema
matemático corresponden diferentes
conocimientos y habilidades, y el despliegue
de diferentes valores y actitudes. Por ello, los
estudiantes deben poder razonar
matemáticamente, y no simplemente
responder ciertos tipos de problemas
mediante la repetición de procedimientos
establecidos.
Competencias
1. Construye e interpreta modelos
matemáticos mediante la aplicación de
procedimientos aritméticos, algebraicos,
geométricos y variacionales, para la
comprensión y análisis de situaciones reales,
hipotéticas o formales.
2. Formula y resuelve problemas
matemáticos, aplicando diferentes enfoques.
3. Explica e interpreta los resultados
obtenidos mediante procedimientos
matemáticos y los contrasta con modelos
establecidos o situaciones reales.
52
4. Argumenta la solución obtenida de un
problema, con métodos numéricos, gráficos,
analíticos o variacionales, mediante el
lenguaje verbal, matemático y el uso de las
tecnologías de la información y la
comunicación.
5. Analiza las relaciones entre dos o más
variables de un proceso social o natural para
determinar o estimar su comportamiento.
6. Cuantifica, representa y contrasta
experimental o matemáticamente las
magnitudes del espacio y las propiedades
físicas de los objetos que lo rodean.
7. Elige un enfoque determinista o uno
aleatorio para el estudio de un proceso o
fenómeno, y argumenta su pertinencia.
8. Interpreta tablas, gráficas, mapas,
diagramas y textos con símbolos
matemáticos y científicos.
Ciencias
experimentales
Física, química,
biología y
ecología
Orientadas a que los estudiantes conozcan y
apliquen los métodos y procedimientos de
dichas ciencias para la resolución de
problemas cotidianos y para la comprensión
racional de su entorno
Competencias
1. Establece la interrelación entre la ciencia,
la tecnología, la sociedad y el ambiente en
contextos históricos y sociales específicos.
2. Fundamenta opiniones sobre los impactos
53
de la ciencia y la tecnología en su vida
cotidiana, asumiendo consideraciones
éticas.
3. Identifica problemas, formula preguntas de
carácter científico y plantea las hipótesis
necesarias para responderlas.
4. Obtiene, registra y sistematiza la
información para responder a preguntas de
carácter científico, consultando fuentes
relevantes y realizando experimentos
pertinentes.
5. Contrasta los resultados obtenidos en una
investigación o experimento con hipótesis
previas y
comunica sus conclusiones.
6. Valora las preconcepciones personales o
comunes sobre diversos fenómenos naturales
a partir de evidencias científicas.
Ciencias
sociales
Historia,
sociología,
política,
economía y
administración
Orientadas a la formación de ciudadanos
reflexivos y participativos, conscientes de su
ubicación en el tiempo y el espacio enfatizan
la formación de los estudiantes en una
perspectiva plural y democrática.
Su desarrollo implica que puedan interpretar
su entorno social y cultural de manera crítica,
a la vez que puedan valorar prácticas
distintas a las suyas, y de este modo, asumir
una actitud responsable hacia los demás.
Competencias
54
1. Identifica el conocimiento social y
humanista como una construcción en
constante transformación.
2. Sitúa hechos históricos fundamentales que
han tenido lugar en distintas épocas en
México y el mundo con relación al presente.
3. Interpreta su realidad social a partir de los
procesos históricos locales, nacionales e
internacionales que la han configurado.
4. Valora las diferencias sociales, políticas,
económicas, étnicas, culturales y de género
y las desigualdades que inducen.
5. Establece la relación entre las dimensiones
políticas, económicas, culturales y
geográficas de un acontecimiento.
6. Analiza con visión emprendedora los
factores y elementos fundamentales que
intervienen en la productividad y
competitividad de una organización y su
relación con el entorno socioeconómico.
7. Evalúa las funciones de las leyes y su
transformación en el tiempo.
8. Compara las características democráticas
y autoritarias de diversos sistemas
sociopolíticos.
9. Analiza las funciones de las instituciones del
Estado Mexicano y la manera en que
impactan su vida.
10. Valora distintas prácticas sociales
mediante el reconocimiento de sus
significados dentro de un sistema cultural,
55
con una actitud de respeto.
Comunicación Lectura y
expresión
oral y escrita,
lengua
extranjera e
informática
Referidas a la capacidad de los estudiantes
de comunicarse efectivamente en el español
y en lo esencial en una segunda lengua en
diversos contextos, mediante el uso de
distintos medios e instrumentos, asimismo
podrán leer críticamente y comunicar y
argumentar ideas de manera efectiva y con
claridad oralmente y por escrito.
Además, usarán las tecnologías de la
información y la comunicación de manera
crítica para diversos propósitos
comunicativos.
Competencias
1. Identifica, ordena e interpreta las ideas,
datos y conceptos explícitos e implícitos en
un texto, considerando el contexto en el que
se generó y en el que se recibe.
2. Evalúa un texto mediante la comparación
de su contenido con el de otros, en función
de sus conocimientos previos y nuevos.
3. Plantea supuestos sobre los fenómenos
naturales y culturales de su entorno con base
en la consulta de diversas fuentes.
4. Produce textos con base en el uso
normativo de la lengua, considerando la
intención y situación comunicativa.
5. Expresa ideas y conceptos en
56
Base común de formación disciplinar
composiciones coherentes y creativas, con
introducciones, desarrollo y conclusiones
claras.
6. Argumenta un punto de vista en público
de manera precisa, coherente y creativa.
7. Valora y describe el papel del arte, la
literatura y los medios de comunicación en la
recreación o la transformación de una
cultura, teniendo en cuenta los propósitos
comunicativos de distintos géneros.
8. Valora el pensamiento lógico en el
proceso comunicativo en su vida cotidiana y
académica.
9. Analiza y compara el origen, desarrollo y
diversidad de los sistemas y medios de
comunicación.
10. Identifica e interpreta la idea general y
posible desarrollo de un mensaje oral o
escrito en una segunda lengua, recurriendo
a conocimientos previos, elementos no
verbales y contexto cultural.
11. Se comunica en una lengua extranjera
mediante un discurso lógico, oral o escrito,
congruente con la situación comunicativa.
12. Utiliza las tecnologías de la información y
comunicación para investigar, resolver
problemas, producir materiales y transmitir
información.
57
Fuente: DOF (2008).
Básicas
Representan la base común de la formación disciplinar del acuerdo 444, “Marco
curricular común del SNB”, donde se establecen las siguientes áreas de
conocimiento (DOF, 2008):
○ Matemáticas
○ Español
○ Lengua extranjera
○ Biología
○ Química
○ Física
○ Geografía natural
○ Historia
○ Geografía política
○ Economía y política
La evaluación de estas áreas debe darse en condiciones en que los aspirantes
utilicen conocimientos de acuerdo con el nivel para la resolución de problemas,
con claridad y precisión a través del fortalecimiento de una cultura científica y
humanista, que permite conocer habilidades y plantear acciones en
investigación.
Extendidas
No serán compartidas por todos los egresados de la EMS. Dan especificidad al
modelo educativo de los distintos subsistemas de la EMS. Son de mayor
profundidad o amplitud que las competencias disciplinares básicas.
La forma de evaluar debe plantearse en términos de la resolución de problemas,
reconocimiento de procesos, interpretación de textos, el manejo conceptual,
actitudinal que se espera que tengan los aspirantes a la oferta educativa.
58
Otro aspecto importante es considerar las características socioeconómicas,
demográficas y político-culturales de los aspirantes en función al reconocimiento
regional y ofrecer acciones de impacto para futuras generaciones.
Por tanto, el reconocimiento de particularidades que son determinantes en la
diversidad, en la multiplicidad cultural y lingüística, distintivos que dan sentido de
pertenencia es necesario identificar y fortalecer desde el ingreso, de acuerdo con
el documento de base de bachillerato (2011). Algunos como: diversidad cultural,
interculturalidad, migración, discriminación (SEP, 2011).
Un eje importante a considerar en el reconocimiento de habilidades básicas es el
uso de las tecnologías, pues los perfiles que se incorporan al nuevo campo laboral
con un marco de calidad e innovación como las carreras que impulsa el Centro
de Estudios Superiores de la Ciudad de México (con atención al marco de la
Organización de las Naciones Unidas para la Educación la Ciencia y la Cultura
(ONU), que determina al uso de las tecnologías como “el hilo de la actualidad” y
como la plataforma de socialización, vanguardia, reproducción de conocimiento
científico), por lo tanto, es un pilar importante y transversal a los nuevos perfiles de
impacto como los que se ofrecen a la sociedad, favoreciendo la construcción de
un conocimiento e intercambio de información, e investigación para mejores
estrategias y actividades educativas mediadas por la incorporación adecuada
de las tecnologías de la información, comunicación e interacción del espacio y
del lenguaje.
El uso de las tecnologías fortalece competencias profesionales, académicas,
laborales, especializadas, pues facilita la actualización y socialización de
conocimientos que coadyuven a construir habilidades resolutivas y de atención a
necesidades sociales y procesos complejos (Pozner, 2000). De acuerdo con lo
anterior, el proceso de admisión y selección debe realizarse conforme a los
estatutos, lineamientos y reglamentos que determine el comité académico y de
estudiantes de la institución, considerando los lineamientos que se determinen
específicos para áreas de formación especiales propias del área. Rectificando un
proceso conforme la selección oportuna en un marco ético considerando las
59
competencias del perfil de egreso del estudiante de bachillerato, que son los
conocimientos previos mínimos con los que debe contar para aspirar al nivel
subsecuente superior.
B. Seguimiento de la trayectoria escolar
El conocer los aspectos de la trayectoria escolar en la licenciatura conlleva a
conformar un diagnóstico institucional que permite explicar el porqué de los
resultados.
La trayectoria se caracteriza por la valoración del comportamiento escolar del
conjunto de estudiantes (cohorte) por generación durante su estancia en la
licenciatura, donde se consideran su ingreso, permanencia y egreso, hasta la
conclusión de los créditos y del cumplimiento de los requisitos administrativos
establecidos en el plan de estudios.
Puede estar orientado, como lo señala la Dirección General de Evaluación
Educativa (DGEE) de la UNAM, a explorar sistemáticamente aspectos particulares
del proceso educativo.
Los aspectos analizados se presentan en tres niveles:
1. La organización universitaria: Considera la organización establecida, las
políticas, normas y procedimientos que están regulando la convivencia
administrativa y técnica de la institución.
2. El plan de estudios: Donde se deriva la implementación de los dispositivos
académicos y administrativos, así como las interacciones entre los estudiantes
con el grupo académico y administrativo.
3. El estudiante universitario: El estudiante inscrito en la licenciatura que cuenta
con intereses, conocimientos, habilidades y que interactúa con las disposiciones y
actores institucionales.
60
Algunos recursos que se utilizarán para dar seguimiento a la trayectoria de
los estudiantes serán:
- Fichas de inscripción de cada semestre.
- Resultados de las evaluaciones finales de cada periodo.
- Aplicación de encuestas a los alumnos.
- Aplicación de encuestas al personal docente.
- Perfiles de ingreso.
- Perfiles de estudiantes que requieran fortalecimiento académico para obtener
una valoración cualitativa sobre los indicadores mencionados.
C. Evaluación de las asignaturas con alto índice de reprobación
Al considerar que se trata de la creación de un plan de estudios, es necesario
implementar un referente estadístico que describa el índice de reprobación de las
asignaturas contempladas en este plan.
Por consecuencia, una vez generada la estadística por la administración escolar,
se podrán registrar todos los resultados que se obtengan de las diferentes
asignaturas para que, a partir del mismo, se realicen evaluaciones con relación a
los aspectos pedagógicos de todas las asignaturas que resulten con mayor índice
de reprobación. Estos indicadores apoyarán las diferentes acciones a nivel de
reflexión institucional que permitan la evaluación de:
● Programas y procesos académicos.
● Metodología y estrategias de enseñanza empleadas.
● Métodos de evaluación implementados.
● Evaluación.
● Actualización de los contenidos temáticos.
61
También es importante considerar estudios analíticos que permitan conocer las
causas de reprobación y llevar a cabo intervenciones educativas con el objetivo
de mantener una alta eficiencia terminal.
Estas intervenciones podrán realizarse a través de la creación e implementación
de un sistema de tutorías.
La finalidad de este sistema es brindar asesorías específicas a través de profesores
con experiencia y que hayan recibido la capacitación debida como tutores,
interviniendo en sesiones de tutoría y aplicando cursos de regularización durante
o al final del semestre.
D. Seguimiento del abandono escolar
El abandono escolar es una preocupación en todas las instituciones de
educación superior y forma parte de los estudios de trayectoria escolar de los
alumnos.
Por su importancia e impacto en la matrícula se propone la realización de
estudios descriptivos desde el primer semestre que permitan identificar las causas
por las cuales los alumnos abandonan asignaturas o la carrera de manera
definitiva.
Con los resultados, se propone la definición de perfiles que puedan ser utilizados
para plantear estrategias preventivas y disminuir el problema en las siguientes
generaciones.
Si bien existen factores personales, también se deben considerar los vinculados
con los docentes, el programa, los recursos, el proceso de aprendizaje, en fin,
pueden ser múltiples y es necesario atenderlos con oportunidad.
Este tipo de estudios especiales corresponde a las áreas de evaluación educativa
en la entidad académica.
62
F. Análisis del estado actual y tendencias futuras de las disciplinas que abarca el
plan de estudios
Otro aspecto por considerar en la actualización del currículo es dar seguimiento a
cada una de las áreas de conocimiento que incorpora el plan de estudios con la
participación de los egresados y las instituciones de los sectores social, público y
privado a donde se ubica la intervención de los profesionales.
Los resultados permiten integrar los cambios identificados a los distintos campos
de conocimiento de tal manera que el currículo siempre se mantenga
actualizado y se prepare un profesional de vanguardia con las competencias
para atender y dar respuestas creativas a las distintas problemáticas del contexto.
G. Estudios sobre las características actuales y emergentes que abarca el plan de
estudios
La educación dual y la práctica situada son características del plan de estudios,
por lo tanto, es necesario definir estrategias que permitan analizar el ejercicio de
la práctica, debilidades, fortalezas y áreas de oportunidad presentes y futuras.
Se puede considerar un observatorio de egresados o diversos eventos
académicos que permitan recuperar información valiosa para una mejora
permanente de las prácticas y la identificación de áreas emergentes que
demanden la intervención del profesional. Adicionalmente, se permitirá una mejor
inserción en el sector laboral.
H. Evaluación de la docencia, investigación y vinculación
La docencia debe ser considerada como una forma de investigación en la
medida en que el profesor hace acopio de material bibliográfico, selecciona y
sistematiza los contenidos temáticos, así como las líneas de trabajo. Lo anterior
mediante la reflexión y el análisis no de sus intereses personales (aún cuando éstos
63
están presentes), sino de las necesidades de formación intelectual, científica y
profesional de sus estudiantes.
Vincular la docencia y la investigación es la alternativa que puede llevar a
mejorar el nivel académico, ya que este proceso tiene como objetivo la
evaluación formativa.
La evaluación del desempeño supone una alta especialización de conocimiento
técnico de quienes asumen esta responsabilidad, por lo que las universidades
deberían proporcionar las condiciones para contar con la supervisión de
especialistas, si fuera el caso, y el desarrollo de programas de formación
profesional ad hoc, o mínimamente, procurar para los encargados de la
actividad condiciones de intercambio y acompañamiento de otros académicos
con responsabilidades similares.
La evaluación del desempeño docente se obtendrá a través de cuestionarios
aplicados a los tres actores en el proceso educativo: las autoridades, los
estudiantes y la autoevaluación de los profesores.
Criterios que se evalúan:
1) Dominio de la asignatura o formación de los docentes.
2) Metodología de enseñanza, que incluye tanto la organización y preparación de
la clase como la profundidad y pertinencia de los contenidos.
3) Relación entre el profesor y los estudiantes, en la que se incluye la motivación que
el primero logra imprimir en los segundos.
4) Exposición y conducción de clase.
5) Transmisión de valores.
6) Cumplimiento de obligaciones.
Es conveniente considerar las condiciones en las que tiene lugar la enseñanza,
pues el escrutinio de los resultados del aprendizaje de los estudiantes, la reflexión
sobre la pertinencia de la formación profesional o del modelo educativo, pueden
64
enriquecer los planteamientos de cómo se enfrenta la valoración del desempeño
docente.
I. Criterios generales de los programas de superación y actualización del personal
académico
El Centro de Estudios Superiores de la Ciudad de México brindará a su plantilla
docente apoyos de diversa índole para la realización de estudios de posgrado
(especialidad, maestría y doctorado), a fin de mejorar el desempeño académico
y las condiciones de desarrollo profesional del personal de la institución.
Se recomienda realizar un diagnóstico periódicamente para determinar las
necesidades de formación y actualización, para elevar la calidad de su práctica
docente.
Es importante la corresponsabilidad entre la institución y el profesor, la institución
se obliga a disponer los recursos y apoyos necesarios para que el profesor eleve su
nivel académico, de acuerdo con la disponibilidad financiera y las políticas
correspondientes y el profesor asume el compromiso de aprovechar esos recursos
y apoyos para realizar y completar sus estudios y gestionar en lo posible la
obtención de apoyos financieros externos.
J. Seguimiento de egresados
El seguimiento de egresados es un proceso que permite evaluar la pertinencia,
suficiencia y actualidad del plan y los programas de estudios en las instituciones
de educación superior, que permite mejorar su calidad al verificar el logro de los
objetivos del programa, el desarrollo del perfil del egresado y su pertinencia en el
campo laboral.
De acuerdo con el Esquema Básico para Estudios de Egresados en Educación
Superior (ANUIES), se sugiere que, para integrar un sistema de información y
análisis del perfil sociocultural, económico y académico de los estudiantes para el
seguimiento de egresados, podrán llevarse a cabo las siguientes acciones:
65
➢ 1er año de egreso: Censo de egresados: formación recibida vs. situación
laboral al finalizar o durante los estudios.
➢ 2º año de egreso: Encuesta de inserción laboral: tiempo y características del
primer empleo y del actual. Consecución de estudios.
o El acceso al primer empleo:
▪ Tiempo transcurrido para la obtención del primer empleo.
▪ Medio para la obtención del primer empleo (bolsa de trabajo, contactos
personales, avisos, etc.)
o Las características del primer empleo:
▪ Salario
▪ Puesto desempeñado
▪ Sector económico de la organización
▪ Tipo de organización (pública o privada)
▪ Tipo de actividad (dependiente o independiente)
▪ Posición jerárquica en la organización, etc.
➢ 3er a 5º año de egreso: Encuesta de trayectoria laboral: Situación laboral,
competencias desarrolladas, competencias faltantes, formación a lo largo de la
vida.
o Número de empleos
o Periodos y duración de ocupación/desocupación laboral
o Tipo de puestos desempeñados
o Experiencia internacional
o Logros o reconocimientos obtenidos en su campo profesional, etc.
Es pertinente crear un observatorio de seguimiento de egresados como
herramienta de vinculación entre los actores del proceso educativo con el
entorno social y laboral, que permita desarrollar estrategias para mantener la
calidad y pertinencia de los planes de estudios, los procesos formativos,
identifique necesidades académicas y profesionales creando mecanismos de
intervención, así como espacios de formación y actualización.
66
K. Mecanismos de actualización del plan de estudios
La evaluación de un plan de estudios permite identificar las necesidades de
cambio, establecer los lineamientos para su actualización y el tiempo en el que se
debe de realizar para que el plan permanezca vigente; es necesaria ya que el
desarrollo científico, tecnológico y del propio campo del conocimiento, hacen
que haya una distancia entre el plan de estudios y las necesidades que las
sociedades requieren satisfacer.
Se debe integrar un programa de evaluación de los planes de estudio en dónde
se determinen los mecanismos para obtener la información sobre la congruencia
y la pertinencia de los componentes curriculares, la articulación de los contenidos
con el entorno académico, institucional, social y laboral, así como la concreción
de las competencias que desarrolla el egresado determinadas en el perfil del
programa.
Los elementos técnicos de congruencia interna que se sugiere evaluar son:
Los objetivos generales del plan, confrontados con los fundamentos y con el perfil
de egreso propuesto.
La viabilidad del plan en relación con los recursos, tanto materiales como
humanos, y si son suficientes para cumplir los objetivos propuestos.
La continuidad e integración del plan, la cual confronta los objetivos de los cursos
con los objetivos del plan.
Los elementos de congruencia externa que se sugiere evaluar son:
El análisis de las funciones que debe cumplir la persona que egresa del plan de
estudios.
La revisión de los mercados de trabajo donde se identifican las demandas, las
necesidades del campo laboral y los índices de desempleo en este campo.
El papel del egresado en la solución de los problemas reales de la comunidad a
la cual dedica sus capacidades.
Evaluación del estado de los recursos materiales e infraestructura.
67
Evaluación de contenidos y bibliografía de las asignaturas.
Considerando lo anterior, la vigencia y/o actualización del plan de estudios será
cada 5 años.
Los resultados obtenidos deberán ser presentados de tal manera que se
evidencie la pertinencia de:
● Los objetivos generales del plan.
● Los fundamentos del plan de estudios.
● El perfil de egreso propuesto.
● La viabilidad del plan en relación con los recursos, tanto materiales como
humanos.
● La continuidad e integración del plan.
● La interrelación entre las asignaturas del plan para el logro de los objetivos y
perfiles.
● La vigencia del plan; su actualidad respecto del perfil profesional y de los
avances en el campo científico, social, disciplinario, psicológico y pedagógico.
● La formación del egresado para hacer frente a las funciones que le demanda el
puesto que desempeña
● De la formación con los mercados de trabajo donde se identifican las demandas.
● Del papel del egresado en la solución de los problemas reales de la comunidad.
Los resultados deberán ser fuente confiable para la toma de decisiones tales
como, ajustar, actualizar, modificar o ampliar el plan de estudios y sus programas.
68
Lista de referencias
● Diario Oficial de la Federación (DOF) (2018). Acuerdo número 444 por el que se
establecen las competencias que constituyen el marco curricular común del
Sistema Nacional de Bachillerato. Recuperado de:
http://www.sems.gob.mx/work/models/sems/Resource/10905/1/images/Acuerdo_
444_marco_curricular_comun_SNB.pdf
● (INEE) (2015). Desempeño de los estudiantes al final de la educación media
superior, PISA 2012. Ciudad de edición: INEE.
● Irigoye, J. J., Jiménez, M. Y. y Acuña, K. F. (enero-marzo de 2011). Competencias
de educación superior. Revista Mexicana de Investigación Educativa
● Medina, A., Amado, M. y Brito, R. (2010). Competencias genéricas en la
educación superior tecnológica mexicana: desde las percepciones de docentes
y estudiantes. Revista Electrónica Actualidades Investigativas en Educación, 10(3),
1-28. Recuperado de: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=44717980008
● MIT Technology Review (2018). 10 Breakthrough Technologies 2013. Recuperado
de: https://www.technologyreview.com/lists/technologies/2013/
● Observatorio Laboral (s. f.). Carreras mejor pagadas. Recuperado de
http://www.observatoriolaboral.gob.mx/static/que-quieres-ser/Top_carreras.html
● Tobón, S. (2014). Currículo y ciclos propedéuticos desde la socioformación hacia
un sistema educativo flexible y sistémico. México: Trillas.
● Tobón, S. (2014). Metodología de gestión curricular. Una perspectiva
socioformativa. México: Trillas.
● Universidad Autónoma Metropolitana (UAM). (2010). Plan de estudios 2010 y
programas académicos de la Licenciatura de Médico Cirujano de la Facultad de
Medicina, México.
● Wiggins y McTighe. (2005). Understanding by Design (2a ed.). Ciudad: Editorial.
Recuperado de: http://ecosensing.org/wp-
content/uploads/2015/11/Understanding-by-Design-Expanded-2nd-Edition.pdf
● Wiggins y McTighe. (2012). Understanding by Design Guide to Refining Units and
Reviewing. Result. Alexandra, VA: ASCD.
69
