Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial - San Andrés Cholula - Puebla - UDLAP Universidad de las Américas Puebla - I7672

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Maestría en Ciencias de Ingeniería Industrial
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Maestría en Ciencias de Ingeniería Industrial - San Andrés Cholula - Puebla

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Analisis de Educaedu

Margarita Rueda
Maestría en Ciencias de Ingeniería Industrial
  • Modalidad de impartición

    Los contenidos del programa se imparten bajo un sistema presencial.

  • Número de horas

    El tiempo que se toma para desarrollar el programa académico es de 2 años (4 semestres).

  • Titulación oficial

    UDLAP otorga el título de maestro en Ciencias de Ingeniería Industrial.

  • Valoración del Programa

    El estudio que ha programado la UDLAP para la formación de Maestros en Ingeniería Industrial da como fundamentos la programación y las operaciones de los procesos industriales y las estrategias para su planeación y su desarrollo o ejecución.
    La visión que adquiere el estudiante es estratégica y por tanto permite el mejoramiento de los procesos.

  • Precio del curso

    Consultar Precio.

  • Dirigido a

    El programa está dirigido a licenciados en Ingeniería Industrial o carreras afines.

  • Empleabilidad

    Los egresados cuentan con la posibilidad de ejercer como Ingeniero en empresas como Bright Finishing, por ejemplo.

  • Salario esperado

    Los ingresos de los egresados serán de mx$12,000 aproximadamente.

Maestría en Ciencias de Ingeniería Industrial - San Andrés Cholula - Puebla Comentarios sobre Maestría en Ciencias de Ingeniería Industrial - San Andrés Cholula - Puebla
Objetivos del Curso:
Objetivo General: El programa busca formar personal dedicado a la actividad académica y profesional en la Ingeniería Industrial, preparando ingenieros de tal forma que, además de contar con conocimientos actualizados, puedan ser capaces de realizar actividades de investigación dentro de esta disciplina. Objetivos particulares: - Tener un programa consolidado que aporte regularmente un número significativo de egresados a la sociedad, capaces de diseñar, operar y mejorar sistemas integrados de gente, maquinaria, información y materiales. - Lograr una importante vinculación con el sector productivo a través de proyectos de investigación aplicada. - Apoyar líneas de investigación consolidadas: Estadística Aplicada, Optimización y Sistemas de Logística. - Tener alianzas con instituciones de reconocido prestigio, mediante la realización de programas e investigaciones conjuntas.
Curso dirigido a:
Los candidatos a ser admitidos deberán disponer de las siguientes características: - Título de licenciatura en Ingeniería Industrial o áreas afines. - Conocimientos fundamentales de matemáticas: cálculo y álgebra lineal. - Conocimientos básicos de probabilidad y estadística. - Manejo de un lenguaje de programación. - Dominio del inglés como segunda lengua de modo que le permita comprender textos complejos (puntaje mínimo: 450 TOEFL). - Habilidad para la Comunicación oral y escrita. - Disposición para trabajo en equipo. - Creatividad y facilidad para resolver problemas. - Razonamiento lógico-matemático. - Interés de aprender a abordar problemas complejos y generar soluciones racionales, prácticas y técnicamente eficientes, efectivas y pertinentes. - Interés por el aprendizaje permanente y la mejora continua.
Contenido:

Plan de Estudios

    

Semestre 1

  - Estadística Matemática

  - Programación Lineal

  - Modelación

  - Planeación y Control de la Producción

 

Semestre 2

  - Modelos Estocásticos

  - Control Estadístico de Calidad

  - Diseño de Experimentos

  - Programación no lineal

  - Seminario de Investigación I

 

Semestre 3

  - Optativa I

  - Optativa II

  - Optativa III

  - Optativa IV

  - Seminario de Investigación II

 

Semestre 4

  - Proyecto de Investigación

 

Optativas

  - Programación Entera y Combinatoria

  - Flujo en Redes

  - Métodos Herísticos

  - Simulación

  - Planeación de Instalaciones

  - Diseño y Análisis de Sistemas de Manufactura

  - Confiabilidad y Mantenimiento

  - Análisis de Decisiones

  - Ingeniería de Calidad Avanzada

  - Regresión

  - Análisis Multivariado

  - Series de Tiempo

Últimas consultas al curso

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