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, las actividades, los ejercicios y las evaluaciones se realizan completamente online. Cada estudiante cuenta con un asistente académico de enlace con el Academic Staff, quien brinda acompañamiento permanente por correo electrónico durante todo el proceso formativo e investigativo.
Doctorado en Big Data
Este programa está dirigido a estudiantes que posean un título de maestría en el área o afines, y/o cuyo pregrado se relacione directamente con el campo de estudio. Está orientado a profesionales que trabajan en el sector y cuentan con las herramientas y conocimientos fundamentales para desarrollar investigaciones, así como para realizar las pruebas o los laboratorios necesarios en el marco de los cursos de investigación doctorales.
El Doctorado en Big Data constituye un medio para desarrollar y consolidar capacidades de liderazgo académico y profesional en el campo del análisis avanzado de datos. Los estudiantes adquieren un dominio profundo de la literatura especializada, la investigación científica y las tecnologías emergentes aplicadas al manejo de grandes volúmenes de información, integrando estos conocimientos a su práctica profesional de alto nivel.
El programa tiene como objetivo formar investigadores y especialistas capaces de analizar, gestionar e interpretar grandes volúmenes de datos mediante metodologías avanzadas, inteligencia artificial y herramientas tecnológicas innovadoras, con el propósito de generar conocimiento, apoyar la toma de decisiones y desarrollar soluciones aplicadas a diversos sectores científicos, empresariales y sociales
Un doctorado representa la máxima distinción académica para quienes aspiran a superar los resultados promedio y están dispuestos a afrontar los retos de la vida.
Las especialidades del doctorado se definen en el proceso de admisión con base en las dos opciones de graduación: PhD o Doctor of Science in Big Data.
El programa se enfoca en la investigación y puede ser adaptado a sus intereses específicos en el campo profesional.
Requisitos de graduación:
Profesionales con una maestría en esta disciplina, o en una especialidad afín al objeto de estudio del postgrado, de universidad reconocida y preferiblemente dos años mínimos de experiencia, están invitados a cursar este doctorado. El programa de estudios del doctorado está coordinado por un equipo académico de la universidad y abarca un conjunto de cuatro (4) a cinco (5) cursos de investigación avanzada y la tesis de grado. El número de cursos depende de la precalificación alcanzada por el aspirante en atención a la evaluación de las credenciales que presenta en su currículum vítae. Para solicitar una precalificación o proceder con la inscripción, siga el siguiente procedimiento descrito en la siguiente página: https://tauniversity.org/procedimiento-de-pre-admision
DURACIÓN: dos (2) meses para cada curso y seis meses mínimos para el trabajo de tesis. El lapso de duración puede verse reducido en razón de la dedicación al estudio, la cantidad de créditos convalidados por estudios previos y/o experiencia real y relevante en la actividad profesional objeto de estudio. Existen restricciones. Dependiendo de lo antes descrito, pueden ser completados en un lapso mínimo aproximado de 14-18 meses para quienes tienen el perfil de ingreso, y les tomará más tiempo a aquellos que requieren mayor dedicación al estudio para completar los créditos faltantes. Solicite una precalificación gratuita enviando su currículo a admissions@tauniversity.org
Los programas de estudio de Tecana American University (TAU) potencian en el estudiante competencias cognitivas, técnicas y humanísticas, integrando experiencias educativas previas con programas de formación apoyados en tecnologías de la información, aprendizaje interactivo, pensamiento crítico, ética profesional y desarrollo integral.
COMPOSICIÓN GENERAL DEL DOCTORADO
El Doctorado tiene una carga académica total de 54 créditos, distribuidos de la siguiente manera:
7 asignaturas de 6 créditos cada una (42 créditos)
Metodología de investigación, proyecto y tesis (12 créditos)
Durante el proceso de admisión, la universidad puede reconocer estudios previos y experiencia profesional comprobable, lo que puede acreditarse con entre 12 y 18 créditos (equivalentes a 2 o 3 asignaturas optativas).
En consecuencia, el plan de estudios a cursar en TAU se puede reducir a aproximadamente 42 créditos, distribuidos en:
- 4 a 5 asignaturas de 6 créditos cada una (24 a 30 créditos).
- Metodología de investigación, proyecto y tesis (12 créditos).
Los estudiantes precalificados para ingresar deben cursar y aprobar solo el número de cursos prescritos por la Universidad en el proceso de admisión, ya que, en cada caso, el PLAN DE ESTUDIOS es ajustado por la facultad con base en un espectro amplio de los intereses de estudio y antecedentes de cada estudiante, y solo puede darse a conocer una vez precalificado.
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 auténtico.
Uno de los trabajos de investigación aprobados, debe ser publicado como artículo científico o Research Paper en revistas científicas de cobertura mundial aceptada 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 Apostillado 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 Curriculum, 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
Total: 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.
Requisitos de inscripción:
- Copia de la titulación de pregrado y copia de la titulación y notas de la maestría.
- Copia del documento de identidad con foto.
- Propuesta del Plan y forma de pago.
- Constancia laboral o de docencia universitaria.
A los efectos de iniciar el procedimiento de admisión, los citados documentos en copia electrónica (Pdf o Word), deben ser consignados por email a: admissions@tauniversity.org
Para mayor información sobre la metodología de estudio y requerimientos de admisión, visite https://tauniversity.org/programas/doctorados-distancia-online
