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 programa de Doctorado en Big Data 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 se definen en el proceso de admisión.
Se espera que los estudiantes posean competencias en pensamiento crítico, investigación, resolución de problemas, programación, análisis de datos e inteligencia artificial, así como habilidades de comunicación y trabajo colaborativo, que les permitan desarrollar de forma autónoma las investigaciones propias del programa doctoral.
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.
BD813 – Fundamentos Avanzados de Big Data / Advanced Big Data Foundations
BD814 – Arquitecturas y Plataformas de Datos Masivos / Big Data Architectures and Platforms
BD815 – Analítica Predictiva y Modelos Avanzados / Predictive Analytics and Advanced Models
BD816 – Ingeniería de Datos y Procesamiento Distribuido / Data Engineering and Distributed Processing
BD817 – Machine Learning a Gran Escala / Large‑Scale Machine Learning
BD818 – Gestión, Ética y Gobernanza de Datos / Data Governance, Ethics and Management
BD819 – Visualización y Comunicación de Datos Complejos / Complex Data Visualization and Communication
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
999A Doctoral Dissertation or Thesis
Complementary subjects adapted to the level of study: ... Neuroscience .....; Emotional Intelligence ....; Psychology, Neuro-Linguistic Programming.
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.
Matrícula y colegiatura: US$ 6,999
Planes de pago sin intereses (si paga antes de la fecha de vencimiento): 24 cuotas mensuales de US$ 292, 32 cuotas mensuales de US$ 219. Incluye: matrícula, registro, programa académico, material didáctico digital, acompañamiento virtual, asesoría académica, metodología, evaluaciones y seguimiento.
Cuota de graduación US$ 650. Incluye: tesis (o proyecto de grado), diploma y transcript en inglés, autenticación del título o apostilla, puede cancelarse en dos o más cuotas, antes de la fecha de grado. Formas de pago: tarjeta de débito o crédito a través de servidor seguro y transferencia bancaria.
Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/doctorados-distancia-online
