Este programa doctoral se gestiona íntegramente en línea mediante e‑learning, disponible en español o en inglés para hablantes nativos. Los estudiantes admitidos pueden cursarlo desde su país de residencia y en el idioma seleccionado durante la admisión. Toda la instrucción, actividades, ejercicios y evaluaciones se desarrollan completamente online. A cada estudiante se le asignará un asistente académico de enlace con el Academic Staff, que le asistirá en todo momento por correo electrónico.
El Doctorado en Computer Science proporciona a los estudiantes que hayan obtenido un título de maestría en el área objeto de estudio o afín al mismo, un medio para explorar su disposición personal a ser líderes en la profesión. Los estudiantes adquieren dominio de la literatura de su especialidad y de la investigación, aunado a su práctica profesional de alto nivel, demostrando su competencia mediante la aplicación de este conocimiento. Un doctorado es el máximo reconocimiento para las personas que desean alcanzar resultados por encima del promedio y están dispuestas a afrontar los retos de la vida.
Las especialidades del doctorado se definen en el proceso de admisión.
Composición del Doctorado (54 créditos)
El programa comprende 54 créditos, distribuidos en 7 asignaturas de 6 créditos (42 créditos) y Metodología de Investigación, Proyecto y Tesis (12 créditos).
Durante el proceso de admisión, la Universidad podrá reconocer estudios previos y experiencia profesional comprobable mediante convalidaciones de 12 a 18 créditos, cuando corresponda. En consecuencia, los estudiantes precalificados normalmente cursarán 4 o 5 asignaturas de investigación avanzada, además de Metodología de Investigación, Proyecto y Tesis, de acuerdo con el plan de estudios personalizado que determine la Facultad según su perfil académico y profesional.
Duración: Cada curso tiene una duración estimada de dos (2) meses, y la tesis doctoral un mínimo de seis (6) meses. La duración total del programa dependerá de la dedicación del estudiante, las convalidaciones aprobadas por estudios previos y/o experiencia profesional, así como de los créditos pendientes por completar. Quienes cumplen el perfil de ingreso podrán finalizar el programa en un plazo aproximado de 14 a 18 meses (aplican restricciones). Para una precalificación gratuita, envíe su currículo a admissions@tauniversity.org.
Perfil de ingreso: profesionales con título de maestría o nivel equivalente, relacionado o afín al objeto de estudio del doctorado, expedido por una institución de educación superior reconocida y preferiblemente con formación o experiencia en el área de especialización del programa.
Requisito clave: poseer un título de maestría afín y demostrar conocimientos o experiencia en el área de especialización, así como familiarización con las tecnologías y herramientas relacionadas con el objeto de estudio, que le permitan desarrollar de forma remota las investigaciones, actividades prácticas y demás trabajos académicos requeridos por el programa.
Modalidad: programa 100 % en línea (e-learning), con acompañamiento académico personalizado, investigación independiente y horarios flexibles.
El trabajo académico del doctorando consiste en desarrollar cada Curso Independiente de Investigación Avanzada mediante investigación bibliográfica, recursos digitales, el Campus Virtual y las directrices metodológicas del programa. Cuando la especialidad lo requiera, deberán realizarse las prácticas, laboratorios o experimentos correspondientes.
La evaluación final de cada curso consiste en la elaboración y aprobación de un Informe Final de Investigación de aproximadamente 35 páginas (sin incluir preliminares ni anexos), original, auténtico y metodológicamente riguroso, elaborado conforme a las normas y formato establecidos por la Universidad. Durante el desarrollo del curso, el estudiante realizará investigaciones, análisis y actividades académicas complementarias que fortalecerán su proceso de aprendizaje e investigación.
La tesis doctoral es individual, original y auténtica, con una extensión recomendada de 90 a 100 páginas (sin incluir páginas preliminares ni anexos), previa aprobación de la propuesta por el Academic Staff. Asimismo, uno de los trabajos de investigación aprobados deberá ser publicado como artículo científico o Research Paper en una revista arbitrada reconocida por la Universidad
Requisitos de inscripción:
Copia del título de pregrado (licenciatura o equivalente).
Copia del título de maestría y de la transcripción oficial de calificaciones.
Copia del documento de identidad vigente con fotografía.
Propuesta del plan y modalidad de pago seleccionados.
Constancia de experiencia laboral, profesional y/o de docencia universitaria (cuando aplique).
Para iniciar el proceso de admisión, estos documentos deberán remitirse en formato electrónico (PDF o Word) al correo electrónico admissions@tauniversity.org o bien completar la Solicitud de Admisión en línea en: https://tauniversity.org/aplicacion
Temas y Cursos:
Los cursos y temas que se presentan a continuación tienen carácter referencial y describen la estructura general del programa. Las asignaturas que cada estudiante cursará serán definidas por el Consejo de la Facultad durante el proceso de admisión, de acuerdo con su formación previa, experiencia profesional, necesidades de nivelación y, cuando corresponda, sus intereses académicos. Asimismo, el plan de estudios podrá incorporar las actualizaciones curriculares vigentes o aquellas que se encuentren en proceso de implementación al momento de la admisión y que, por tal motivo, no estén reflejadas en la presente descripción del programa.
801PCS Theory of Computation
802PCS Advanced Topics in Computer Science
803PCS Computer Systems Design
804PCS Topics in Scientific Computation
804PCS Advanced Topics in Scientifc Computation
805PCS Software Comprehension and Maintenance
805PCS Technical Composition and Comunication
806PCS Advanced Database Technology and Applications
806PCS Software and Software Engineering
806PCS The Software Process
807PCS Software Engineering and Practice
808PCS Web Engineering
808PCS Project Management Software
809PCS Advanced Topics in Software
ISE801 Fundamentals of Systems Analysis and Engineering
ISE802 Analysis of Information Requirements
ISE803 The Advanced Analysis Process
SE804 Creativity, Innovation & Change
SE805 Advanced Methodology of Scientific Research
ISE806 Essential aspects and Design
SE807 Theory of Systems Engineering
ISE808 Software Engineering and Implementation
SE808 Integral Systems Approach and Life Cycle
SE809 Design and Management of Large-scale Engineering Systems
SE810 Project Management, Methods and Standards
SE811 Systems Programming, Trends and Direction
SE812 Advanced Topics in Programming Systems and Languages
SE813 Advanced Topics in the Theory of Computing
SE814 Advanced Topics in Computer Applications
SE815 Advanced Topics in Computer Systems
IO833 Communication in Organizations
IO834 Organizational Theory
IO835 Research Methods in Organizations
IO836 Organizational Teamwork and Conflict Management
IO837 Foundations of Business: Structures and Processes
IO838 Legal and Ethical Decision Making in Organizations
IO839 Behavior in Organizations
IO840 Strategic Planning
IO841 Accounting/Finance for Organizational Consultants
IO842 Organizational Leadership
IO843 Personnel and Human Resources Management
IO844 Executive Coaching
IO845 Cultural Intelligence: Consultation Skills for Global Business
IO846 Leading and Managing Organizational Change
B847 Statistics and Research Methods
B849 Advanced Management and Administration
B850 Advanced Economic Analysis
B851 Institutional Finance
B852 Advanced Management Economics
B853 Management and Marketing Management
B854 Ethics and Social Issues
B855 Management Practices for International Business
B856 Research Methodology
SE806 Lineaments of Philosophy
999A Doctoral Dissertation or Thesis
DS800 Introducción a la Ciencia de Datos
DS801 Técnicas Estocásticas y Estadísticas en Data Science
DS802 Data Management y Data Analytics
DS803 Álgebra Lineal y Optimización para Data Science
DS804 Métodos de Aprendizaje Automático en Data Science
DS805 Tópicos Avanzados de Data Science
DS806 Modelos y Estrategias de Negocios para Ciencia de Datos
DS807 Tópicos avanzados-Desarrollo de Negocios
DS808 Tópicos avanzados -Análisis de Datos
DS809 Tópicos avanzados -Administración de Datos
DS810 Avanzado de Desarrollo de aplicaciones
DS811 Avanzado de Seguridad de Datos
DS812 Modelos y Estrategias de Negocios para Ciencia de Datos
AI800 Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
AI801 Machine Learning y Deep Learning
AI803 Inteligencia Artificial y el Cloud Computing
AI804 Visión de la Tecnología Artificial
AI805 Evolución de los sistemas computacionales - Cognitive Devices
AI806 Análisis y Procesamiento del NPL (Lenguajes Natural)
AI807 Administración y Dirección de Proyectos
AI808 Aspectos Legales y Éticos
Ai809 Proyectos, Aplicaciones y Líneas de Negocios
IA810 Gestión de Infraestructuras
AI811 Aprendizaje Automático
AI812 Análisis Predictivo
AI813 Computación Cognitiva
AI814 Procesamiento del Lenguaje Natural y Visualización de Datos
BD800 Informática y Procesamiento avanzado de datos estadísticos
BD801 Minería de Datos
BD802 Computación Estadística
BD803 Análisis de Regresión
BD804 Regresión Logística
BD805 Estadística Teórica
BD806 Estadísticas del Álgebra Matricial
BD807 Teoría del Aprendizaje Estadístico
BD808 Teoría Estadística Asintótica en Big Data
BD809 Preparación de Datos
BD810 Ciencia de la Red
BD811 Sistemas de Bases de Datos Distribuidos y Paralelos
ML800 Fundamentos matemáticos del aprendizaje automático (se pondrá especial énfasis en conceptos avanzados de álgebra lineal y modelado probabilístico).
ML801 Métodos probabilísticos y estadísticos en aprendizaje automático.
ML802 Aprendizaje automático: teoría y métodos.
ML803 Optimización (la optimización juega un papel crucial tanto en el desarrollo de nuevos algoritmos de aprendizaje automático como en el análisis de su rendimiento).
ML804 Estadística y probabilidad aplicada.
ML805 Teoría avanzada (para una comprensión más profunda de los fundamentos de ML).
ML806 Aplicaciones (aplicaciones impactadas por/con ML).
ML807 Computación y optimización (brinda más conocimiento y base en áreas de matemáticas, optimización y computación para-ML).
ML808 Plataformas (plataformas informáticas que admiten ML y Computación).
El trabajo académico del estudiante consiste en desarrollar cada Curso Avanzado Independiente de Investigación, basado en investigación bibliográfica, recursos online, directrices metodológicas del programa y demás recursos disponibles para la investigación. El examen final de cada curso consiste en redactar y aprobar el Informe Final de Investigación de 35 páginas sin contar páginas preliminares ni anexos, original y auténtico. El Informe de Investigación representa el resultado final del proceso de investigación de cada curso y debe estar estructurado y compuesto de conformidad con el formato que exige la Universidad.
La tesis se emprenderá previa aprobación de la propuesta por parte del Academic Staff de la Universidad, preferiblemente no mayor de 100 páginas sin contar páginas preliminares ni anexos, ni menor de 90 páginas, original y auténtica.
Uno de los trabajos de investigación aprobados, debe ser publicado como artículo científico o Research Paper en revistas científicas de cobertura mundial aceptadas por TAU. La Universidad puede gestionar ayudas para estas publicaciones mediante convenios existentes.
Todas las presentaciones se harán vía Internet.
[ TITULACIONES Y CERTIFICACIONES ]
Nuestros alumnos recibirán su título y notas apostillados por La Haya a los efectos legales oportunos.
" El trámite de apostilla certificará la autenticidad de la firma de los documentos públicos en un país firmante del Convenio de La Haya, de 5 de octubre de 1961, por el que se suprime la exigencia de legalización de los Documentos Públicos Extranjeros que deban surtir efectos en otro país firmante del mismo. Con todo esto, el egresado de TAU consigue consolidar su currículum, prestigio y profesionalidad a nivel internacional ".
Los estudiantes de países no adscritos a la Convención de La Haya, deben solicitar a la Universidad el procedimiento de legalización consular.
Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/doctorados-distancia-online
