Czestochowa University of Technology
Máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos, Especialización Inteligencia Computacional y Ciencia de Datos (MSc)
Częstochowa, Polonia
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
3 semestres
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
30 Nov 2025
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Feb 2026
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 1200 / per semester *
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
* más una tarifa de contratación adicional no reembolsable de 85 PLN (aprox. 20 EUR)
La especialidad de Inteligencia Computacional y Ciencia de Datos está dirigida a candidatos interesados en el conocimiento de los métodos modernos de inteligencia artificial y, en particular, de la inteligencia computacional y sus aplicaciones, por ejemplo, el análisis de big data y la minería de datos. La asignatura propuesta está estrechamente relacionada con la investigación científica llevada a cabo por la Facultad de Ingeniería Mecánica e Informática. Esto garantiza un nivel profesional y actualidad de las clases. Los conocimientos y la experiencia adquiridos permiten trabajar en el tratamiento de datos estadísticos económicos, de marketing, médicos, etc., que hoy en día son un componente clave de la actividad económica. Los métodos presentados son también elementos inseparables de los sistemas modernos de procesamiento de flujos de datos que representan, por ejemplo, sonido e imagen en dispositivos industriales y de consumo. Por lo tanto, los graduados pueden utilizar los conocimientos obtenidos en diversos equipos de diseño. Extremadamente importante es también la capacidad de adquirir experiencia en el uso de software especializado.
Año I
Semestre 1
- Introducción a los algoritmos y la programación
- Algoritmos evolutivos y estrategias de búsqueda
- Sistemas difusos y procesamiento incierto
- Análisis de sistemas probabilísticos (y estadística)
- Bases de datos y almacenes
- Problemas Seleccionados de Matemáticas Aplicadas
- Capacitación sobre condiciones educativas seguras e higiénicas
- Inglés técnico y científico
Semestre 2
- Redes neuronales y aprendizaje automático
- Big Data y minería de datos
- Sistemas inteligentes de procesamiento de señales
- Análisis inteligente en informática forense
- Teoría de juegos y decisiones
- Mercado laboral y actividad económica
- Propiedad intelectual en la técnica y la ciencia
Año II
Semestre 3
- Aplicación de la Inteligencia Artificial I
- Aplicación de la Inteligencia Artificial II
- Aplicación de la Inteligencia Artificial III
- Aplicación de la Inteligencia Artificial IV
- Seminario de Diploma y Preparación de Tesis de Maestría
- Metodología de la Investigación Científica
- Competencia en el análisis de grandes conjuntos de datos, la identificación de patrones y la obtención de información útil mediante métodos estadísticos sofisticados y algoritmos de aprendizaje automático.
- Conocimiento profundo de modelos de aprendizaje automático, redes neuronales y técnicas de inteligencia artificial, lo que les permite diseñar, implementar y optimizar sistemas y aplicaciones inteligentes.
- Experiencia en recopilación, limpieza, transformación y almacenamiento de datos, garantizando la integridad y usabilidad de los datos para su análisis.
- Capacidad para realizar investigaciones independientes, desarrollar soluciones innovadoras a problemas complejos y mantenerse actualizado con los últimos avances en IA y ciencia de datos.
- Fuertes habilidades de resolución de problemas, capaces de aplicar conocimientos teóricos a escenarios del mundo real, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones a través de enfoques basados en datos.
Las habilidades relacionadas con el análisis de datos, la creación de modelos predictivos y la automatización de procesos son cada vez más demandadas en una amplia gama de aplicaciones. Los graduados del programa de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos pueden encontrar empleo en diversas industrias, entre ellas:
- Empresas tecnológicas
- Startups centradas en nuevas tecnologías e innovaciones
- Instituciones involucradas en el análisis de riesgo crediticio, detección de fraude o negociación de acciones
- Análisis de datos médicos y genómica
- Automatización de diagnósticos médicos, como el reconocimiento de imágenes médicas
- Análisis del comportamiento del cliente
- Personalización del contenido publicitario
- Creación de sistemas de recomendación
- Análisis del carrito de compras
- Optimización de la cadena de suministro