Ingeniería en Ciencia de Datos y Business Intelligence
El estratega que traduce datos en decisiones. Quien extrae señal del ruido, modela lo que va a pasar antes de que pase y convierte un tablero en una decisión que mueve dinero.
Donde un plan tradicional lista cincuenta materias, este plan ordena cincuenta retos.
Las asignaturas se cursan simultáneamente durante el cuatrimestre. Cada una no abre con una definición —"hoy vamos a ver bases de datos"— sino con un problema que la herramienta resuelve. La asignatura es la misma que la SEP necesita ver en el documento oficial; el reto es lo que el alumno vive y lo que queda en su portafolio. Dos nombres para la misma unidad de trabajo.
Los cuatro contenedores del modelo —Core, Lab, Forge y Nexus— no se cursan en serie. Corren en paralelo: el mismo mes en que el alumno profundiza una herramienta en el Lab, sostiene un reto con destinatario externo en the Forge y publica el resultado en su Nexus.
Tres años y medio, diez cuatrimestres, asignaturas en paralelo
Cada tarjeta muestra el nombre oficial de la asignatura (arriba, para el documento RVOE) y el reto Aldea que la activa (abajo, lo que vive el alumno). El color del borde indica el contenedor. Donde un módulo acuña una de las cinco microcredenciales centrales de la carrera, se marca explícitamente.
Una jornada MEV: "Predecir quién va a cancelar antes de que cancele"
Toda jornada tiene tres actos en orden fijo. Si el reto del primer acto se pudiera resolver sin la herramienta del segundo, el reto está mal diseñado.
La tensión
"Una empresa de telefonía pierde clientes cada mes y no se entera hasta que ya se fueron. Tienes su base de datos de dos años: llamadas a soporte, planes, pagos, antigüedad. Mañana cancelan diez personas. ¿Puedes decir hoy quiénes son?" Todavía no sabes resolverlo. Esa es la idea.
El método
Aparece la clasificación supervisada: regresión logística, árboles de decisión, y las métricas que importan cuando el costo de un falso negativo no es igual al de un falso positivo. El tutor socrático de IA genera variantes del ejercicio según el dataset de cada alumno.
El producto
El alumno entrega un modelo de churn entrenado sobre datos reales, con su matriz de confusión interpretada en lenguaje de negocio y una recomendación accionable. Esa evidencia —no la asistencia— es lo que acuña la microcredencial y entra al portafolio.
Lo que sostiene este plan ante la SEP y ante un empleador
Cumplimiento RVOE. El plan suma 324 créditos distribuidos en 10 cuatrimestres, superando el mínimo que el Acuerdo 279 exige para licenciatura. En modalidad no escolarizada las horas bajo conducción docente son menores a la escolarizada; el peso recae en el trabajo independiente estructurado de The Lab y The Core.
Doble nomenclatura. La columna oficial de cada módulo es la que aparece en el mapa curricular que recibe la autoridad. El nombre Aldea es interno y vive en la plataforma. La SEP recibe asignaturas con créditos; el alumno recibe retos con evidencia.
Las cinco microcredenciales centrales. Modelado predictivo aplicado a negocio, Pipelines de datos en producción, Visualización ejecutiva, MLOps básico y Auditoría ética de modelos quedan acuñadas dentro del trayecto, cada una al cerrar el módulo que la produce.
La regla que evita el "efecto Netflix". El avance en The Lab se bloquea si el alumno no tiene un reto activo en The Forge. Acumular sin aplicar no cuenta. El conocimiento que no resiste un reto real no estaba consolidado.
Documento de trabajo · borrador para validación. La secuencia de módulos, la asignación de créditos por cuatrimestre y los nombres de las optativas son una primera propuesta y están abiertos a revisión. Aldea Universidad de Innovación · Puebla, México · 2026.
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