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Maestría En Ciencias Con Mención En Ingeniería Mecatrónica

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¿Por qué estudiar esta Maestría?

La maestría está orientada a capacitar profesionales de ingeniería en las tecnologías actualmente en mayor demanda: automatización, análisis de datos, sistemas ciber físicos, internet de las cosas (IoT), entre otros. Formas profesionales en ingeniería con conocimientos teóricos y prácticos para la adopción e implementación de tecnologías de la industria 4.0, siguiendo la tendencia actual de automatización, gestión de datos y toma de decisiones, a fin de optimizar la producción.

Nuestra Maestría

Nuestras Maestrías están orientadas a la Investigación Aplicada y Desarrollo Tecnológico, soportadas con tecnologías de punta...

Próximos pasos

Inscripciones

  • 3 de agosto del 2020

Evaluación de Méritos y Conocimientos

  • 19 de octubre del 2020

Inicio de Matrícula

  • 26 de octubre del 2020

Cierre de Matrícula

  • 30 de octubre del 2020

Inicio de Ciclo Académico

  • 2 de noviembre del 2020

Cierre de Ciclo Académico

  • 26 de febrero del 2021

Duración

  • 24 meses
  • 4 ciclos academicos

Informes e Inscripciones

  • Unidad de Posgrado de la Facultad de Ingeniería Mecánica
  • Dirección: Av. Túpac Amaru 210 - Rímac
  • Telefonos: 481-8918/4811070
  • Anexo: 4403
  • E-mail: posgrado_fim@uni.edu.pe
  • Facebook: Posgrado FIM UNI


Aviso: (*) Calendario de Actividades Periodo 2020-2 Provisional

Educación Ejecutiva & Formación Continua

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PRESENTACIÓN

Se orienta a capacitar profesionales de ingeniería en las tecnologías actualmente en mayor demanda: automatización, análisis de datos, sistemas ciberfísicos, internet de las cosas (IoT), entre otros.


PERFIL

El graduado estará capacitado para: Supervisar y automatizar sistemas de generación, transmisión y distribución de energía, gestionar plantas industriales con la más alta tecnología y liderar labores de I+D+i y docencia en áreas de automatización de empresas usando los principios de industria 4.0.


OBJETIVOS

Formar profesionales en ingeniería en conocimientos teóricos y prácticos para la adopción e implementación de tecnologías de la industria 4.0, siguiendo la tendencia actual de automatización, gestión de datos y toma de decisiones, a fin de optimizar la producción.

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Malla Curricular

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Plan de Estudio

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CICLO 1
Ciclo Código Nombre HT HP Créditos Pre-requisitos Sumilla
1 MT-001 SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN I 48 0 3 Ninguno Sumilla
1 MT-002 CONTROL ROBUSTO ADAPTATIVO Y PREDICTIVO 48 0 3 Ninguno Sumilla
1 MT-003 PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA 64 0 4 Ninguno Sumilla
1 MT-004 DISEÑO DE SISTEMAS DE BASE DE DATOS 64 0 4 Ninguno Sumilla

CICLO 2
Ciclo Código Nombre HT HP Créditos Pre-requisitos Sumilla
2 MT-005 SEMINARIO DE INVESTIGACIÓN II 48 0 3 Ninguno Sumilla
2 MT-006 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING) 64 0 4 Ninguno Sumilla
2 MT-007 SISTEMAS INTEGRADOS DE CONTROL INDUSTRIAL (SCADA DCS RTU) 48 0 3 Ninguno Sumilla
2 MT-008 SISTEMAS DE INFORMACIÓN INDUSTRIAL 48 0 3 Ninguno Sumilla

CICLO 3
Ciclo Código Nombre HT HP Créditos Pre-requisitos Sumilla
3 MT-009 TALLER DE TESIS I 48 0 3 Ninguno Sumilla
3 MT-010 FUNDAMENTOS DE SISTEMAS CIBERFISICOS 48 0 3 Ninguno Sumilla
3 MT-011 APRENDIZAJE PROFUNDO ( DEEP LEARNING) 48 0 3 Ninguno Sumilla
3 EL101 ELECTIVO LIBRE 48 0 3 Ninguno Sumilla

CICLO 4
Ciclo Código Nombre HT HP Créditos Pre-requisitos Sumilla
4 MT-012 TALLER DE LA TESIS II 48 0 3 Ninguno Sumilla
4 MT-013 INTERNET DE LAS COSAS INDUSTRIALES Y COMPUTACIÓN EN LA NUBE 48 0 3 Ninguno Sumilla
4 MT-014 MINERÍA DE DATOS MASIVOS Y VISUALIZACIÓN 48 0 3 Ninguno Sumilla
4 EL102 ELECTIVO LIBRE 48 0 3 Ninguno Sumilla

CURSOS DE ESPECIALIDAD(ELECTIVOS)
Ciclo Código Nombre HT HP Créditos Pre-requisitos Sumilla
1 MT-015 REDES ELÉCTRICAS INTELIGENTES 48 0 3 Ninguno Sumilla
1 MT-016 CONTROL DE PROCESOS EN MINERÍA E HIDROCARBUROS 48 0 3 Ninguno Sumilla
1 MT-017 REBOTICA EN LA NUBE Y ALMACENES INTELIGENTES 48 0 3 Ninguno Sumilla
1 MT-018 EMPRENDIMIENTO EFICIENTE (LEAN STARTUP) 48 0 3 Ninguno Sumilla
1 MT-019 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y ANALÍTICA PREDICTIVA 48 0 3 Ninguno Sumilla
1 MT-020 SISTEMAS DE VISIÓN COMPUTACIONAL 48 0 3 Ninguno Sumilla
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