CS. Visión Computacional

La carrera de CS especializada en Visión Computacional le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para idear, diseñar, modelar, programar, asegurar, implementar y probar soluciones de procesamiento de imágenes, realidad aumentada y realidad virtual. Soluciones altamente demandada por industrias como videojuegos, aplicaciones móviles, aplicaciones web, seguridad, transporte, medicina, entre otras.

Fuente: CareerOneStop, patrocinado por el Departamento de Trabajo, Empleo y Administración de Capacitación de los EE. UU.

Proyecciones de empleo

Proyecciones de empleo para investigadores de informática e información ( ciencias de datos y visión computacional ), hasta el año 2026

Investigadores de informática e información ( ciencias de datos y visión computacional )

19%

Ocupaciones en computación

13%

Total de todas las ocupaciones

7%
Nota: Todas las ocupaciones incluyen todas las ocupaciones en la economía de los Estados Unidos.
Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos, programa de Proyecciones de Empleo.

La carrera de CS ( Computer Science ) especializada en Visión Computacional es una de las disciplinas de mayor crecimiento y demanda entre las disciplinas de las Ciencias de la Computación.

El departamento de empleo de los Estados Unidos estima un crecimiento del 19% de empleabilidad para todos los cargos relacionados a la investigación de informática e información ( ciencias de datos y visión computacional ).

Estructura del plan de estudios

El plan de estudios para CS. Visión Computacional está organizado en cuatro categorías de aprendizaje, donde cada categoría está compuesta por una serie de cursos.

Categoría 1: Matemáticas, estadísticas y computación

  1. 1.1. Introducción a la computación
  2. 1.2. Programación
  3. 1.3. Programación avanzada
  4. 1.4. Emprendimiento - Contribuye a la ideación del proyecto.
  5. 1.5. Introducción a la inteligencia artificial - Contribuye a la ideación del proyecto.
  6. 1.6. Introducción a la visión computacional - Contribuye a la ideación del proyecto.
  7. 1.7. Álgebra y trigonometría
  8. 1.8. Álgebra lineal
  9. 1.9. Matemáticas discretas
  10. 1.10. Algoritmos y estructuras de datos I
  11. 1.11. Bases de datos - Incluye diseño de modelos de bases de datos relacionales para el proyecto en caso de ser necesario.
  12. 1.12. Programación orientada a objetos - Incluye diseño de clases y objetos para el proyecto.
  13. 1.13. Introducción a la web - incluye maquetado web en caso de ser necesario para el proyecto.
  14. 1.14. Estadísticas - Incluye algoritmos estadísticos en caso de ser necesarios para el proyecto.
  15. 1.15. Matemáticas numéricas - Incluye modelos matemáticos en caso de ser necesarios para el proyecto.
  16. 1.16. Estadísticas y probabilidad - Contribuye a los modelos.
  17. 1.17. Programación gráfica - Incluye algoritmos de procesamiento gráficos en caso de ser necesarios para el proyecto.
  18. 1.18. Sistemas operativos

Categoría 2: Ciencias de la computación, desarrollo de software, inteligencia artificial y visión computacional

  1. 2.1. Modelado de software - Incluye diseño de modelos de software para el proyecto.
  2. 2.2. Patrones de diseño - Incluye selección y desarrollo de patrones de diseño para el proyecto.
  3. 2.3. Metodología de desarrollo de software - Incluye selección de metodología de desarrollo y documentación para el proyecto.
  4. 2.4. Fundamentos en ciencias de la computación - Contribuye a los modelos computacionales del proyecto.
  5. 2.5. Algoritmos de inteligencia artificial - Contribuye a los modelos computacionales y la programación de algoritmos para el proyecto.
  6. 2.6. Reconocimiento de patrones - Incluye algoritmos de reconocimiento de patrones en caso de ser necesarios para el proyecto.

Categoría 3: Inteligencia artificial y visión computacional avanzada

  1. 3.1. Bases de datos avanzadas
  2. 3.2. Fundamentos en diseño gráfico y animaciones - Incluye diseño de gráficos y animaciones para el proyecto.
  3. 3.3. Experiencia de usuario - Incluye diseño de experiencia de usuario para el proyecto.
  4. 3.4. Realidad virtual - Incluye algoritmos de realidad virtual en caso de ser necesarios para el proyecto.
  5. 3.5. Realidad aumentada - Incluye algoritmos de realidad aumentada en caso de ser necesarios para el proyecto.
  6. 3.6. Machine learning - Incluye algoritmos de aprendizaje de máquina en caso de ser necesarios para el proyecto.
  7. 3.7. Deep learning - Incluye algoritmos avanzados de aprendizaje profundo en caso de ser necesarios para el proyecto.
  8. 3.8. Servicios de infraestructura - Incluye implementación del proyecto en su infraestructura.
  9. 3.9. Pruebas de software y arquitectura - Incluye informe de pruebas de software y arquitectura para el proyecto.
  10. 3.10. Seguridad computacional - Incluye implementación de métodos de seguridad para el proyecto.
  11. 3.11. Sustentación final - Incluye una serie de presentaciones y retroalimentaciones finales del proyecto.

Categoría 4: Desarrollo profesional

  1. 4.1. Aprendizaje autónomo
  2. 4.2. Redacción - Incluye ensayo sobre el proyecto.
  3. 4.3. Oratoria - Incluye elevator pitch para el proyecto.
  4. 4.4. Pensamiento sistémico
  5. 4.5. Investigación - Incluye estado del arte para el proyecto.
  6. 4.6. Aprendizaje colaborativo
  7. 4.7. Ética profesional - Incluye análisis ético para el proyecto.
  8. 4.8. Sociedades y culturas - Incluye análisis del impacto social y cultural para el proyecto.
  9. 4.9. Inglés básico A1
  10. 4.10. Inglés elemental A2
  11. 4.11. Inglés intermedio B1
  12. 4.12. Inglés intermedio B2
  13. 4.13. Fundamentos en administración
  14. 4.14. Inglés avanzado C1
  15. 4.15. Inglés avanzado C2

Estructura de cursos por niveles

Los cursos del plan de estudios se encuentran estructurados por niveles de aprendizaje, por lo que cada nivel debería equivaler a un semestre ( 6 meses ), sin embargo, cada curso se estudia a su propio ritmo, así que usted podría tardar más de un semestre para completar un nivel de aprendizaje o bien podría tardar menos de un semestre.

Nivel de aprendizaje # 1

El primer nivel, le permite aprender los fundamentos de la computación y adquirir habilidades avanzadas en programación, por lo que necesitará estudiar los cursos de introducción a la computación, programación, programación avanzada y sistemas operativos ( categoría 1: curso 1, 2, 3, 18 ). Le recomendamos tomar en paralelo los cursos de aprendizaje autónomo e inglés básico A1 ( categoría 4: curso 1, 9 ).

Nivel de aprendizaje # 2

El segundo nivel, le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para idear su proyecto, por lo que inicialmente, deberá estudiar en paralelo el curso de emprendimiento ( categoría 1: curso 4 ) y el curso de investigación ( categoría 4: curso 5 ). Luego, deberá tomar el curso de introducción a la inteligencia artificial e introducción a la visión computacional ( categoría 1: cursos 5, 6 ), seguido del curso de álgebra y trigonometría ( categoría 1: curso 7 ).

Nivel de aprendizaje # 3

El tercer nivel, le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para trabajar con datos y elaborar el diagrama de base de datos para su proyecto, por lo que necesitará estudiar los cursos de álgebra lineal, matemáticas discretas, algoritmos-estructuras de datos I y bases de datos ( categoría 1: cursos 8, 9, 10, 11 ). Se recomienda tomar en paralelo los cursos de redacción y oratoria ( categoría 4: cursos 2, 3 ).

Nivel de aprendizaje # 4

El cuarto nivel, le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para modelar diagramas, seleccionar las mejores prácticas y metodologías de desarrollo para su proyecto, por lo que necesitará estudiar los cursos de programación orientada a objetos ( categoría 1: curso 12 ), modelado de software, patrones de diseño y metodología de desarrollo de software ( categoría 2: cursos 1, 2, 3 ). Se recomienda tomar en paralelo los cursos de pensamiento sistémico, inglés elemental A2 e inglés intermedio B1 ( categoría 4: cursos 4 ,10, 11 ).

Nivel de aprendizaje # 6

El sexto nivel, le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para programar herramientas de visión computacional para su proyecto, por lo que necesitará estudiar los cursos de programación gráfica ( categoría 1: curso 17 ), algoritmos de inteligencia artificial y reconocimiento de patrones ( categoría 2: cursos 5, 6 ). Se recomienda tomar en paralelo los cursos de inglés intermedio B2, inglés avanzado C1 y fundamentos en administración ( categoría 4: cursos 12, 14, 13 ).

Nivel de aprendizaje # 7

El séptimo nivel, le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para desarrollar componentes de realidad aumentada o virtual a su proyecto, por lo que necesitará estudiar los cursos de fundamentos en diseño gráfico-animaciones, experiencia de usuario, realidad aumentada y realidad virtual ( categoría 3: cursos 2, 3, 4, 5 ). Se recomienda tomar en paralelo el curso de inglés avanzado C2 ( categoría 4: curso 15 ).

Nivel de aprendizaje # 8

El octavo nivel, le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para implementar su proyecto en la nube e integrar técnicas de aprendizajes avanzadas, por lo que necesitará estudiar los cursos de introducción a la web ( categoría 1: curso 13 ), bases de datos avanzadas, machine learning, deep learning y servicios de infraestructura ( categoría 3: cursos 1, 6, 7, 8 ).

Nivel de aprendizaje # 9

El noveno nivel, le permite adquirir los conocimientos y habilidades que necesita para realizar pruebas, fortalecer la seguridad y hacer la sustentación final de su proyecto, por lo que necesitará estudiar los cursos de pruebas de software-arquitectura, seguridad computacional y sustentación final ( categoría 3: cursos 9, 10, 11 ).

Conviértase en un estudiante de Ciencias de la Computación (CS)

Requisitos de entrada

La carrera está disponible a todo público a partir de los 12 años de edad, por tanto, no se requiere finalizar la escuela para iniciar sus estudios.

Admisiones abiertas para el Grupo 2019 - G06

Las clases inician el 05 de Junio de 2019 y la fecha límite para enviar su solicitud de admisión es el 27 de Mayo de 2019.

Consulte nuestro calendario académico para conocer las próximas fechas de admisión disponibles.

Si tiene alguna pregunta, por favor envíe una solicitud de contacto.

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