Modificaciones al PyPE

Licenciatura en Ingeniería en Computación

Propuesta de modificaciones al Plan y Programas de Estudios (PyPE) de la Licenciatura en Ingeniería en Computación, resultado de un proceso colegiado de revisión académica y mejora continua.

Contexto

La Licenciatura en Ingeniería en Computación es el programa de ingeniería con mayor demanda en la Universidad Autónoma Metropolitana, lo que refleja la importancia de las tecnologías digitales en los ámbitos científico, productivo y social. Su perfil multidisciplinario forma profesionistas capaces de diseñar e integrar soluciones computacionales en contextos diversos.

Sin embargo, la evolución acelerada de la tecnología —con avances en inteligencia artificial, ciencia de datos y sistemas de información—, junto con las transformaciones sociales e industriales de la digitalización, plantea nuevos retos para la formación profesional. Por ello, es necesario revisar de manera continua el Plan y los Programas de Estudios para mantener su pertinencia académica, alineación con las necesidades actuales y capacidad de respuesta ante cambios futuros.

La propuesta de modificaciones al Plan y los Programas de Estudio responde a una visión de mejora continua y compromiso social, orientada a fortalecer la formación, mejorar la empleabilidad de los egresados y ampliar la contribución del plan al desarrollo tecnológico y social del país.

El plan en números

449
Créditos mínimos totales
más que el plan anterior
56
UEAs obligatorias: 10 Tronco General + 44 Tronco Profesional + 2 Integración
4
Cursos Optativos de una bolsa de 22 UEAs organizadas en 4 áreas estratégicas
32
Créditos optativos mínimos en IA, Cloud, Ciencia de Datos, Redes o Sistemas de Información

Justificación

La modificación al Plan de Estudios responde a factores académicos, tecnológicos e institucionales que determinan la formación actual del ingeniero en computación.

Evolución tecnológica

Actualizar contenidos en áreas como inteligencia artificial, ciencia de datos, redes de computadoras y sistemas de información.

Entorno profesional

Responder a las demandas del sector productivo y a la diversificación de campos profesionales del egresado.

Calidad y evaluación

Alinearse con estándares de evaluación y acreditación establecidos por organismos nacionales e internacionales.

Proceso

La modificación al PyPE se desarrolló en cinco etapas, desde el diagnóstico inicial hasta su implementación.

Etapa 1

Diagnóstico y análisis

Revisión del plan vigente, análisis de indicadores de egreso, encuestas a egresados y estudio de tendencias disciplinares nacionales e internacionales.

Etapa 2

Diseño de la propuesta

Elaboración del mapa curricular, actualización de programas de UEAs mediante trabajo colegiado y alineación con marcos de referencia (CACEI, CONAIC, IEEE/ACM).

Etapa 3 • EN CURSO

Consulta pública

Revisión por la Comisión del Consejo Divisional y consulta pública.

Etapa 4

Revisión y aprobación

Dictamen de la Comisión, ajustes finales y aprobación por los órganos académicos de la institución.

Etapa 5

Implementación

Inicio del plan de estudios modificado con acompañamiento a estudiantes para el establecimiento de equivalencias.

Cambios principales

Resumen de los cambios más importantes respecto al plan anterior.

Área Plan anterior Plan modificado
Modelo educativo Centrado en la transmisión de conocimientos disciplinarios. Cambio
Orientado al desarrollo de competencias técnicas y transversales.
Inteligencia Artificial Contenido limitado en UEAs optativas. Nuevo
Área estratégica con UEAs obligatorias y optativas, integrada en varios trimestres.
Ciencia de Datos Tratado parcialmente en Bases de Datos y Probabilidad y Estadística. Nuevo
Área con UEAs específicas de análisis, modelado y visualización de datos.
Ética y sociedad Dos cursos optativos de ética profesional. Cambio
Contenido integrado en múltiples UEAs, incluyendo ética y responsabilidad social.
Emprendimiento No incluido en el plan. Nuevo
Incluye emprendimiento tecnológico y gestión de proyectos.
Optativas Catálogo extenso (80+ UEAs optativas) que dificulta garantizar oferta consistente, complicando la culminación de trayectorias de especialización. Cambio
Catálogo racionalizado en líneas de especialización con oferta académica garantizada que facilita el avance curricular.

Comparación con instituciones líderes

El plan modificado posiciona a la UAM Azcapotzalco como líder nacional en sector público y competitivo internacionalmente.

Comparación nacional

Institución Créditos Duración IA/ML/Cloud Obligatorio Formación Integral
UAM Azc (2026) 449 cr 4 años 57 cr (13%)
UNAM FI ~435 cr 4.5 años (optativo) ~21 cr (5%)
IPN ESIME ~450 cr 4.5 años (básico) ~15 cr (3%)
ITESM ~440 cr 4.5 años ~39 cr (9%)

Ventajas competitivas de UAM Azcapotzalco

  • IA, Cómputo en la Nube y Ciencia de Datos como asignaturas obligatorias en el tronco profesional
  • Titulación 6-12 meses antes que la competencia gracias al sistema trimestral
  • Formación ética y social robusta (57 créditos, 13% del plan)
  • 22 optativas especializadas en 4 áreas estratégicas con oferta garantizada cada trimestre

Áreas estratégicas

El plan modificado fortalece cuatro áreas clave de innovación tecnológica y demanda profesional, cada una con UEAs obligatorias y un catálogo de optativas especializadas.

Inteligencia Artificial

UEA obligatoria en el Tronco Profesional (trim. 9), con cinco optativas especializadas.

  • Obligatoria: Inteligencia artificial (1150075)
  • Optativa: Redes neuronales artificiales
  • Optativa: Procesamiento de lenguaje natural
  • Optativa: Visión por computadora
  • Optativa: Inteligencia artificial generativa
  • Optativa: Temas selectos de inteligencia artificial

Ciencia de Datos

Dos UEAs obligatorias en el Tronco Profesional (trim. 9 y 10), con cinco optativas especializadas.

  • Obligatoria: Introducción a la ciencia de datos (1150077, trim. 9)
  • Obligatoria: Minería de datos (1150084, trim. 10)
  • Optativa: Análisis de series de tiempo
  • Optativa: Metaheurísticas y problemas complejos
  • Optativa: Modelado y simulación estocástica
  • Optativa: Visualización de datos
  • Optativa: Temas selectos de ciencia de datos

Redes de Computadoras

Dos UEAs obligatorias en el Tronco Profesional (trim. 5 y 6), con cinco optativas especializadas.

  • Obligatoria: Redes de computadoras (1125042, trim. 5)
  • Obligatoria: Administración de redes de computadoras (1125014, trim. 6)
  • Optativa: Automatización de redes de computadoras
  • Optativa: Redes inalámbricas
  • Optativa: Redes para aplicaciones de alto rendimiento
  • Optativa: Seguridad en redes de computadoras
  • Optativa: Temas selectos de redes de computadoras

Sistemas de Información

Varias UEAs obligatorias a lo largo del plan, con cinco optativas especializadas.

  • Obligatorias: Bases de datos relacionales, Bases de datos no relacionales, Desarrollo de aplicaciones web, Desarrollo de proyectos de software, Análisis y diseño de sistemas de software
  • Optativa: Inteligencia de negocios
  • Optativa: Desarrollo de aplicaciones móviles
  • Optativa: Pruebas y calidad del software
  • Optativa: Bases de datos distribuidas
  • Optativa: Temas selectos de sistemas de la información

Objetivos y perfil de egreso

Objetivo general

Formar profesionales de la Ingeniería en Computación con sólidos fundamentos teóricos y prácticos, capaces de analizar, diseñar, implementar y evaluar soluciones computacionales que integren software, sistemas de información, redes y tecnologías emergentes, con criterios de calidad, seguridad y sostenibilidad. Su formación promueve el aprendizaje autónomo y continuo, la comunicación efectiva y el trabajo colaborativo en entornos interdisciplinarios y multidisciplinarios, para contribuir a la innovación tecnológica y atender necesidades sociales con responsabilidad ética, en un campo profesional en constante evolución.

Objetivos específicos

Formar profesionales con conocimientos disciplinares, habilidades, actitudes y valores que les permitan:

  • Aplicar principios de ingeniería para diseñar e implementar soluciones que integren hardware y software en la resolución de problemas complejos.
  • Planear, diseñar y ejecutar pruebas; verificar y validar soluciones mediante metodologías de ingeniería, estándares y herramientas computacionales apropiadas, considerando criterios de calidad y seguridad.
  • Evaluar el impacto social, económico y ambiental de las soluciones desarrolladas, actuando con responsabilidad ética e integridad profesional.
  • Colaborar y liderar equipos interdisciplinarios y multidisciplinarios, promoviendo el respeto mutuo, la equidad, la inclusión y la resolución de conflictos.
  • Aprender de forma autónoma y adaptarse continuamente a los avances tecnológicos mediante la búsqueda, análisis y actualización del conocimiento.
  • Desarrollar proyectos tecnológicos con visión emprendedora, creatividad y orientación al impacto social y productivo, incorporando criterios de sostenibilidad.

  • Perfil de egreso

    La persona egresada de la Licenciatura en Ingeniería en Computación cuenta con una formación científica y tecnológica sólida que le permite identificar, formular y resolver problemas de ingeniería en diversos contextos. Posee conocimientos integrales de la disciplina para diseñar, implementar y evaluar soluciones computacionales mediante la integración de tecnologías de hardware y software, aplicando metodologías de ingeniería y tomando decisiones con base en criterios de calidad, seguridad y sostenibilidad.

    Conoce los fundamentos disciplinares de la ingeniería en computación (programación, algoritmos, arquitectura de computadoras, redes, bases de datos, entre otros) y participa en el desarrollo, despliegue, operación y mantenimiento de soluciones computacionales. Cuenta con competencias para integrar tecnologías actuales y emergentes, incluyendo inteligencia artificial, ciencia de datos y cómputo en la nube, en la transformación digital de organizaciones y en el desarrollo de productos y servicios tecnológicos.

    Además, actúa con responsabilidad social y ética profesional, reconociendo el impacto de la ingeniería en los ámbitos social, económico y ambiental. Desarrolla pensamiento crítico, liderazgo y comunicación efectiva en español e inglés, lo que le permite colaborar y coordinar equipos interdisciplinarios y multidisciplinarios, así como desenvolverse con solvencia en entornos profesionales nacionales e internacionales.

    Su formación promueve el aprendizaje continuo y la adaptabilidad ante los avances científicos y tecnológicos, permitiéndole mantenerse actualizado, contribuir a la innovación tecnológica y al desarrollo de la sociedad, así como continuar estudios de posgrado o participar en proyectos de investigación aplicada.

    Áreas de concentración

    El plan de estudios permite que la persona egresada profundice en un área específica mediante UEAs optativas organizadas en cuatro ejes de especialización:

    Ciencia de Datos

    Recopila, procesa, analiza e interpreta grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones. Aplica técnicas estadísticas, modelos de simulación, análisis de series de tiempo y metaheurísticas.

    Inteligencia Artificial

    Diseña, implementa y evalúa sistemas inteligentes que aprenden, razonan y actúan de forma autónoma. Aplica aprendizaje automático, redes neuronales, PLN e IA generativa.

    Redes de Computadoras

    Planea, diseña e implementa infraestructuras de red con énfasis en rendimiento, disponibilidad y seguridad. Aplica automatización de redes y gestión de tráfico.

    Sistemas de Información

    Analiza, diseña e implementa sistemas de información. Desarrolla aplicaciones web y móviles, gestiona bases de datos distribuidas e integra soluciones de inteligencia de negocios.

    Mapa curricular

    El mapa curricular modificado mantiene una sólida formación en ciencias básicas y computación, e integra progresivamente experiencias prácticas mediante proyectos, laboratorios y unidades de integración, favoreciendo una trayectoria académica flexible.

    Consulta el Nuevo Mapa Curricular y los Programas de Estudios

    Alineación institucional y disciplinar

    CACEI

    Cumple con ejes curriculares y criterios de acreditación vigentes.

    CONAIC

    Alineado con áreas de conocimiento y perfiles de egreso en computación.

    IEEE / ACM

    Alineado con recomendaciones internacionales para educación en computación.

    Documento oficial de la propuesta

    La propuesta completa de modificación al Plan de Estudios, que incluye el análisis detallado, fundamentos académicos, mapas curriculares y anexos, se encuentra disponible en el documento oficial.

    Descargar documento completo (PDF)

    Guía de transición

    Los estudiantes cuentan con mecanismos que garantizan la continuidad de sus estudios sin afectar su avance.

    UEAs equivalentes

    Catálogo de correspondencias entre UEAs del plan anterior y el nuevo para el reconocimiento de créditos.

    Asesoría académica

    Sesiones individuales y grupales para orientar sobre la mejor trayectoria académica.

    Implementación por fases

    Migración gradual trimestre a trimestre para facilitar la adaptación sin conflictos de oferta.

    Preguntas frecuentes

    Respuestas a las dudas más comunes sobre las modificaciones al plan de estudios.

    No.

    El plan modificado entrará en vigor una vez aprobado por los órganos colegiados de la Universidad (Consejo Académico, Consejo Divisional y Colegio Académico).

    Habrá un documento oficial de equivalencias que mapea las UEAs del plan anterior a las del nuevo.

    Se incorporan materias en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Seguridad Informática, Emprendimiento Tecnológico y Ética en IA. El mapa curricular interactivo muestra todas las UEAs organizadas por trimestre y área.

    Contacta a la Coordinación de Estudios de Ingeniería en Computación por correo electrónico o en la División de Ciencias Básicas e Ingeniería de la UAM Azcapotzalco.