Licenciatura en
Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
Programa de nivel licenciatura orientado a formar profesionales con una comprensión integral de los fundamentos, metodologías y aplicaciones de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos. El plan combina matemáticas, programación, estadística, ingeniería de software y gestión de datos con aprendizaje automático, big data, redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, Internet de las Cosas, automatización, robótica, IA generativa y sistemas de IA agéntica. El componente agéntico desarrolla la capacidad de diseñar sistemas orientados a objetivos que perciben contexto, planifican tareas, recuperan conocimiento, utilizan herramientas, coordinan agentes y ejecutan acciones con autonomía controlada, trazabilidad y supervisión humana. El programa se amplía a 50 asignaturas e incorpora un trayecto progresivo de formación investigativa, desde los fundamentos y el diseño metodológico hasta el taller aplicado y el trabajo de grado. Asimismo, sus seis asignaturas finales están orientadas deliberadamente al desarrollo y avance de habilidades clave: escucha activa y empatía, comunicación estratégica, creatividad y prototipado, emprendimiento, desempeño profesional e investigación aplicada. Estas experiencias permiten transformar conocimiento técnico en soluciones, productos, relaciones de valor y resultados demostrables para desafíos reales de Guatemala y Centroamérica. Las descripciones de las materias incorporadas constituyen una adaptación curricular propuesta para Universidad Americana.
Doble Titulación
Universidad Americana +
Panamerican University
Planes de Estudio
Plan Diario en jornadas matutina y vespertina. Plan Fin de Semana.
Modalidad
Presencial y Virtual
Duración
4 años
Créditos
200
Financiamiento disponible
Solicitud de información
Información de Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
¿A quién está dirigido?
Personas egresadas de nivel medio interesadas en la inteligencia artificial, la programación, el análisis de datos y las tecnologías emergentes para desarrollar soluciones innovadoras con impacto en organizaciones públicas y privadas.
Perfil de ingreso
El aspirante deberá ser egresado de nivel medio según los requisitos del sistema educativo nacional Y deberá demostrar interés por la tecnología, la programación, el análisis de datos y el desarrollo de soluciones inteligentes que contribuyan a la innovación y la transformación digital de las organizaciones.
Perfil de egreso
El graduado de la Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos será un profesional capaz de convertir datos en conocimiento y desarrollar soluciones de software, analítica, aprendizaje automático, IA generativa y agéntica, automatización, Internet de las Cosas y robótica con rigor matemático, metodológico y de ingeniería. Integrará programación, estadística, bases de datos, big data, ingeniería de software, modelos fundacionales, recuperación aumentada por generación, coordinación de agentes, visualización y prácticas de operación de IA para resolver problemas de empresas, instituciones públicas y comunidades. Combinará pensamiento algorítmico, crítico y sistémico con investigación aplicada, diseño centrado en las personas, comunicación ejecutiva, emprendimiento y juicio ético, asegurando privacidad, trazabilidad, supervisión humana, inclusión y sostenibilidad. En el marco de la opción de doble titulación entre Universidad Americana y Panamerican University, conforme a los acuerdos académicos aplicables, esta preparación fortalecerá su proyección regional e internacional y su capacidad para transformar conocimiento global en soluciones pertinentes para Guatemala y Centroamérica.
Plan de estudios
Arquitectura Curricular
El programa se organiza en 50 materias. Se incorporan diez asignaturas, identificadas con sombreado dorado: cuatro de formación investigativa —Fundamentos de Investigación, Metodología de Investigación I, Metodología de Investigación II y Taller de Investigación— y seis de desarrollo progresivo de habilidades —Escucha Activa y Empatía, Storytelling, Creatividad y Prototipado, Proyecto Emprendedor, Proyecto de Campo / Prácticas Profesionales y Trabajo de Grado / Investigación—.
| Componente curricular | Materias | Descripción |
|---|---|---|
| Educación General | 11 | Fundamentos matemáticos, éticos, sociales, comunicacionales, de bienestar e investigación. |
| Educación Básica | 12 | Programación, estadística, IA, datos, software, optimización y metodología de investigación. |
| Especialidad A | 5 | Innovación, sistemas digitales, programación, aprendizaje automático y big data. |
| Especialidad B | 6 | Minería, visualización, investigación aplicada, IoT, deep learning e impacto social. |
| Especialidad C | 5 | NLP, automatización, robótica, proyecto inicial y software para IA agéntica. |
| Especialidad D | 5 | Aplicaciones agénticas, analítica predictiva, innovación digital, negocios tecnológicos y proyecto final. |
| Desarrollo de Habilidades del Futuro y Proyecto de Grado | 6 | Escucha, storytelling, prototipado, emprendimiento, práctica profesional y trabajo de grado. |
| Total del Programa | 50 | Formación integral en IA, datos, investigación e innovación responsable. |
Cursos de Educación General
- Cálculo para Ingeniería en IA y Datos
- Matemática Discreta
- Filosofía, Ética y Responsabilidad Profesional
- Economía y Desarrollo de Guatemala y Centroamérica
- Fundamentos de Investigación
- Historia y Realidad Sociopolítica de Guatemala y Centroamérica
- Pensamiento Crítico y Resolución de Problemas
- Desarrollo Humano, Bienestar y Ciencia de la Felicidad
- Comunicación Efectiva y Escritura Académica
- Probabilidad y Estadística
- Álgebra Lineal y Métodos Lineales para Datos
Cursos de Educación Básica
- Pensamiento Computacional y Programación (Python)
- Metodología de Investigación I
- Diseño Algorítmico
- Estadística Multivariada
- Fundamentos de Inteligencia Artificial
- Fundamentos de Ciencia de Datos
- Bases de Datos y Modelado (SQL)
- Ingeniería de Software para Datos
- Estructuras de Datos y Algoritmos
- Ciencia de Datos Computacional
- Metodología de Investigación II
- Optimización de Procesos y Métodos Lean
Cursos de Especialidad
A. Innovación, Sistemas y Fundamentos Avanzados
- Gestión de la Innovación: Procesos y Métodos
- Diseño de Sistemas Digitales
- Diseño y Programación Orientada a Objetos
- Aprendizaje Automático
- Introducción a Big Data
B. Analítica e Inteligencia Conectada
- Analítica y Minería de Datos
- Visualización de Datos
- Taller de Investigación
- Fundamentos de Internet de las Cosas
- Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
- Inteligencia Artificial para la Sociedad
C. Lenguaje, Automatización y Desarrollo de Sistemas Agénticos
- Procesamiento de Lenguaje Natural
- Sistemas de Automatización
- Sistemas Robóticos
- Proyecto Profesional I
- Desarrollo de Software de Inteligencia Artificial
D. Aplicaciones, Innovación Digital y Proyecto de IA Agéntica
- Aplicaciones de Software de Inteligencia Artificial e IA Agéntica
- Analítica Visual y Predictiva
- Modelos de Innovación Disruptiva y Digital
- Modelos de Negocio Centrados en Tecnología
- Proyecto Profesional II: Sistemas de Inteligencia Artificial Agéntica
Cursos de Desarrollo Progresivo de Habilidades del Futuro y Proyecto de Grado
- Escucha Activa, Empatía y Relacionamiento para la Comercialización
- Storytelling como Comunicación Estratégica
- Creatividad y Desarrollo de Prototipos
- Proyecto Emprendedor
- Proyecto de Campo / Prácticas Profesionales
- Trabajo de Grado / Investigación
Modelo EducativoLicenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
Skills First
Docentes Mentores
Profesionales activos líderes en su campo.
IA con Ética
Campus Phygital
UA Network
Doble Titulación
Licenciatura en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
Bachelors of Science in Artificial Intelligence and Data Science