Maestría en Sistemas Computacionales
PROCESO DE SELECCIÓN PARA LA MAESTRÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES (MPSCO) 2026
Convocatoria
La Maestría en Sistemas Computacionales convoca a todos los interesados en ingresar al programa a participar en los procesos de admisión que se llevarán a cabo durante el semestre Agosto-Diciembre 2025, dichos procesos se realizarán considerando las siguientes fechas y actividades:
a) Las fechas para el proceso de selección 2026.
| Actividad | Fecha en 2026 |
|---|---|
Preregistro *  y Guía para examen MSC 2026 |
Desde el 23 de febrero |
| Pago del proceso de admisión (incluye curso propedéutico, examen de admisión y entrevista) | Desde el 4 de Mayo |
| Recepción de documentos (incluye los mencionados en la página del Tec, más la ficha de depósito) | Desde el 4 de Mayo |
| Examen de conocimientos e inglés | 25 de Mayo |
| Entrevista | 28 de Mayo |
| Curso propedéutico | del 1 al 12 de junio |
| Publicación de resultados de exámenes | 22 de junio |
| Inscripciones | Agosto (por definir) |
| Inicio de clases | Agosto (por definir) |
*Llenar Formato Preregistro con la información general del candidato, se descarga de http://www.cdvictoria.tecnm.mx/oferta/msistemas.html (descargar formato de preregistro)
Los aspirantes deberán:
* Haber cursado una licenciatura afín al programa (Sistemas Computacionales, Informática, Tecnologías de Información y Comunicaciones)
* Tener un promedio mínimo de 80 (en la escala de 0 al 100) o su equivalente en el nivel Licenciatura.
* Recomendable 400 puntos TOEFL en conocimiento del idioma inglés.
Requisitos de ingreso:
- Curriculum vitae con documentos probatorios.
- Llenar formato del preregistro
- Copia del Titulo de Licenciatura y Cedula Profesional, o acta de examen profesional o carta de pasante.
- Copia del certificado de estudios de licenciatura que indique el promedio general (mínimo de 8.0)
- Copia de la credencial de elector
- Acta de Nacimiento original
- CURP
- Carta de motivos para ingresar al programa de posgrado.
- Carta-Compromiso (solo para quienes no están titulados)
- Dos cartas de recomendación de maestros, jefes o personal acreditados en el área de investigación de preferencia del solicitante.
La selección será en función de:
- Disponibilidad de estudiantes por profesor
- Calificación obtenida en el examen de conocimientos e inglés
- Calificación obtenida en el curso propedéutico
- Evaluación de la entrevista
Becas:
Los participantes que sean aceptados en el programa podrán participar en la convocatoria de becas emitidas por el SICIHTI.
PERFIL DE EGRESO
Un maestro en sistemas computacionales será capaz de:
- Dar soluciones innovadoras a problemas reales, desempeñándose en empresas de sector productivo.
- Aplicar de forma adecuada y efectiva las tecnologías computacionales.
- Manejar y desarrollar técnicas modernas de ingeniería de software e inteligencia artificial.
- Formar, desarrollar y evaluar grupos de trabajo de alto rendimiento
- Vincular su actividad profesional con los sectores académicos productivo y de bienes y servicios.
- Capacidad, crítica y autocrítica de análisis y síntesis.
- Además de alto sentido de responsabilidad, ética profesional, conciencia ambiental y calidad académica
REQUISITOS PARA LA OBTENCION DE GRADO ACADÉMICO DE MAESTRO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES SON:
El alumno de la maestría en Sistemas Computacionales deberá:
- Haber aprobado la totalidad de los créditos.
- Tener un promedio mínimo general de 80 en la escala del 0 al 100.
- Generar una publicación de su proyecto de tesis (artículo arbitrado y/o presentación y publicación de resultados en Congreso Nacional o Internacional).
- Realizar estancia en empresa o Institución pública y obtener carta de usuario.
- 450 puntos TOEFL en conocimiento del idioma inglés.
- Presentar y aprobar el examen de grado.
- No tener adeudos con la institución.
- Proyecto de tesis con una similitud total con otros trabajos menor al 25% (previa verificación en el software oficial).
- Haber realizado al menos dos actividades de retribución social durante su estancia en el programa.
Es importante que el candidato posea una actitud perseverante para el logro de metas. Los valores que se esperan del aspirante al programa son: responsabilidad, ética profesional, conciencia ambiental y calidad académica.
Líneas de investigación: Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial.
PERFIL DE EGRESO
El egresado del programa tendrá los conocimientos para: realizar, comprender y explicar estudios y proyectos sobre desarrollo de software, tecnologías de la información y la comunicación, modelos matemáticos para realizar pruebas a software en desarrollo o en fase de pruebas, nuevas metodologías que optimicen el desarrollo de software; leer y comprender literatura científica en inglés. Habilidad para manejar y desarrollar técnicas modernas de ingeniería de software e inteligencia artificial.
El egresado tendrá las competencias para: realizar investigación y generar conocimiento de frontera en forma independiente, formular proyectos de investigación/desarrollo tecnológico, gestionar financiamiento, preparar informes técnicos y financieros; formar recursos humanos calificados; prestar servicios técnicos profesionales; vincular su actividad profesional con los sectores académico, productivo y de bienes y servicios.
Se desea que el egresado desarrolle una actitud positiva y emprendedora, capaz de enfrentar los retos, comprender y buscar soluciones innovadoras a la problemática regional en materia de desarrollo de software e inteligencia artificial. Valores a desarrollar: alto sentido de la responsabilidad, ética profesional, conciencia ambiental, calidad académica. Otras competencias a adquirir: Psicomotriz (autonomía, trabajo en equipo, adaptación, gestión); afectivas (liderazgo, compromiso social, honestidad, aprecio por la multiculturalidad; cognoscitivas (comunicación efectiva, toma de decisiones, capacidad de análisis y síntesis, capacidad crítica y autocrítica).
OBJETIVOS GENERALES
Formar profesionistas de alta calidad académica capaces de investigar y aplicar las tecnologías de información para resolver problemas en su espacio profesional, de aprender en forma autónoma y generar nuevos conocimientos en las aéreas de programación, diseño y procesos de administración de desarrollo de software, además de ser líderes que respondan a las necesidades de las empresas regionales, nacionales y mundiales a través de una visión objetiva, crítica y de trabajo en equipo.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Formar recursos humanos con capacidad de investigar, asimilar, aplicar, generar y difundir conocimiento científico y tecnológico en el área de computación.
- Investigar y desarrollar metodologías de diseño, programación y prueba, que optimicen los procesos de desarrollo de software para contar con productos de software confiables y altamente productivos
- Actualizar recursos humanos en computación, para su aplicación en el ejercicio profesional de los diferentes sectores de la sociedad.
- Atender las necesidades del sector ocupacional y empresarial de forma regional, nacional y mundial en el área de la computación, específicamente en todo lo concerniente al desarrollo de software.
PLAN DE ESTUDIOS
El programa de la Maestría en Sistemas Computacionales, está conformado por un total de 100 créditos y está distribuido en: 4 (cuatro) asignaturas básicas obligatorias, las cuales suman 24 créditos, 4 (cuatro) asignaturas optativas con 24 créditos, 3 (tres) seminarios que suman 12 créditos, 40 créditos de la tesis de grado. Las asignaturas optativas, se pueden elegir de entre los módulos existentes para este plan de estudios.
Tipo de Asignatura |
DOC |
TIS |
TPS |
Horas |
Créditos |
Asignaturas Básicas para la línea de investigación Ingeniería de Software. |
|||||
Ingeniería de Software |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Análisis y diseño de algoritmos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Probabilidad y Estadística |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Teoría de la Computación |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Asignaturas Básicas para la línea de investigación Inteligencia Artificial |
|||||
Introducción a la Inteligencia Artificial |
16 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Análisis y diseño de algoritmos |
16 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Probabilidad y Estadística |
16 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Matemáticas Discretas |
16 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Seminarios y Tesis (Obligatorios) |
|||||
Seminario I |
16 |
20 |
100 |
136 |
4 |
Seminario II |
16 |
20 |
100 |
136 |
4 |
Seminario III |
48 |
20 |
100 |
136 |
4 |
Tesis |
0 |
800 |
0 |
800 |
40 |
| Asignaturas Optativas (cursar 4) | |||||
Administración de la función informática |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Administración de proyectos de tecnologías de la información |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Análisis multivariado |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Aprendizaje por refuerzo |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Aprendizaje profundo |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Arquitectura de software |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Arquitectura orientada a servicios |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Auditoría de tecnologías de la información |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Bases de datos y bases de conocimiento |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Big data |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Calidad aplicada a tecnologías de la información |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Calidad del software |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Compiladores |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Computación evolutiva |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Computación paralela y distribuida |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Control inteligente |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Control inteligente avanzado |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Diseño de ontologías |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Ingeniería de software orientada a procesos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Ingeniería web |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Interfaces humano-computadora |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Lenguaje natural |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Lenguajes y tecnologías de programación web |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Minería de datos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Modelado orientado a objetos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Normatividad en tecnologías de la información |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Procesamiento digital de señales |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Programación heurística |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Programación orientada a aspectos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Programación para dispositivos móviles |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Realidades digitales y extendidas |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Reconocimiento de patrones |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Redes neuronales |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Robótica y automatización |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Sistemas computacionales emergentes |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Sistemas difusos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Sistemas híbridos |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Técnicas avanzadas de reconocimiento de patrones |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Tecnologías de internet |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Tecnologías de la web semántica |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Temas avanzados de programación |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Transformación digital |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Total |
48 |
20 |
100 |
168 |
6 |
Duración : 4 semestres
MAPA CURRICULAR DE LA MAESTRÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Inteligencia Artificial
Primer Semestre |
Segundo Semestre |
Tercer Semestre |
Cuarto Semestre |
|||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Matemáticas Discretas | Introducción a la inteligencia Artificial | Análisis y Diseño de Algoritmos | Tesis | |||
| Probabilidad y Estadística | Optativa II | |||||
| Optativa I | Optativa II | Optativa IV | ||||
| Seminario I | Seminario II | Seminario III | ||||
| 22 créditos | 16 créditos | 16 créditos | 40 créditos | |||
| Total Créditos por Asignaturas: | 60 | |||||
| Créditos por Tesis: | 40 | |||||
| Total de Créditos Maestría: | 100 | |||||
Ingeniería de Software
Primer Semestre |
Segundo Semestre |
Tercer Semestre |
Cuarto Semestre |
|||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Teoría de la Computación | Ingeniería de Software | Análisis y Diseño de Algoritmos | Tesis | |||
| Probabilidad y Estadística | Optativa II | |||||
| Optativa I | Optativa II | Optativa IV | ||||
| Seminario I | Seminario II | Seminario III | ||||
| 22 créditos | 16 créditos | 16 créditos | 40 créditos | |||
| Total Créditos por Asignaturas: | 60 | |||||
| Créditos por Tesis: | 40 | |||||
| Total de Créditos Maestría: | 100 | |||||
MEDIOS DE VERIFICACIÓN
Alumnos matriculados por cohorte generacional.
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COSTOS
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INFORMES. adriana.ms@cdvictoria.tecnm.mx
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