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Certificación High Impact Manager Tecnológico de Monterreymay. 2025 – actualDuración total: 210 horas · Finaliza en 2026
Resumen: Certificación orientada a fortalecer habilidades de liderazgo, colaboración efectiva y visión estratégica. Este programa me permite mejorar mi capacidad de trabajo en equipo, fomentar ambientes de confianza y pensar en grande para impulsar resultados colectivos y crecimiento profesional.
Módulos cursados:
- Fomentar el Autodesarrollo del Equipo
- Diversidad e Inclusión
Detalle formación:Enlace
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Diplomado en Ciencia de Datos Universidad Nacional Autónoma de México DGTIC – Unidad Polancoabr. 2023 – oct. 2023 6 mesesDuración total: 190 hrs
Promedio: 92
Proyecto: Análisis de modelos predictivos supervisados de cajeros automáticos
Resumen: Este diplomado complementó mi formación profesional con una visión estructurada y actual de la ciencia de datos, abarcando fundamentos estadísticos, metodologías de análisis y técnicas modernas de machine learning. Como proyecto integrador, desarrollé un análisis aplicado a la detección de fallas en cajeros automáticos mediante modelos supervisados, evaluando su rendimiento para el soporte en la toma de decisiones operativas.
Módulos destacados:
- Aprendizaje de máquina supervisado
- Aprendizaje de máquina no supervisado
- Introducción al Deep Learning
- Procesamiento de lenguaje natural
- Visualización y manipulación de datos con Python
- Estadística y probabilidad aplicada
- Gobierno y gestión de datos
- Datos masivos y DataOps
- Storytelling en ciencia de datos
- Casos de éxito en la industria
Constancia: Ver constancia oficial en PDF
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Maestría en Ciencias y Tecnología de la Información Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa · Posgrado de Ciencias y Tecnologia de la Informaciónsep. 2018 – ene. 2021 2 años 4 mesesResumen de tesis: Investigación centrada en la optimización de parámetros de redes neuronales profundas mediante algoritmos evolutivos implementados con cómputo distribuido. Se desarrolló un sistema de optimización utilizando el protocolo MPI para comunicación entre procesos, permitiendo distribuir las cargas de cómputo en múltiples nodos y aprovechar recursos de GPU. Esta arquitectura evolutiva paralela mejoró significativamente el rendimiento y la precisión en tareas de clasificación de imágenes y señales humanas. El trabajo integró técnicas avanzadas de inteligencia artificial, aprendizaje profundo y procesamiento distribuido para obtener resultados superiores a modelos convencionales.
Promedio: 10
Premios: Medalla al Mérito Universitario
Beca: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT)
Publicaciones:
Este artículo presenta el diseño de una red neuronal profunda con tres capas paralelas que procesan patrones a diferentes niveles de granularidad (fina, media y gruesa), con el objetivo de mejorar la robustez del reconocimiento de patrones visuales. El modelo, originalmente diseñado para reconocimiento de actividades humanas (HAR), fue adaptado para el análisis de imágenes, alcanzando una precisión del 99% en pruebas experimentales.
Evento: Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial (COMIA 2020)
Publicado en: Research in Computing Science, Volumen 149 · Páginas: 311
Este trabajo explora la optimización de redes neuronales convolucionales mediante algoritmos genéticos paralelos, logrando reducir tiempos de cómputo y mejorar la clasificación en señales e imágenes.
Evento: MICAI 2023 – 22nd Mexican International Conference on Artificial Intelligence
Lugar: Yucatán, México · Fechas: 13–18 de noviembre de 2023
Publicado en: Advances in Computational Intelligence, Springer LNCS · Páginas: 327–345
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Intercambio Estudiantil Internacional Universidad de Mondragón Campus País Vasco, Españafeb. 2017 – jun. 2017 6 mesesCarrera: Ingeniería Informática
Beca: Coordinación de Vinculación Académica (COVIA)
Objetivo académico: Adquirir conocimientos en gestión de proyectos, innovación tecnológica, procesamiento de señales y desarrollo de aplicaciones móviles en Android.
Aprendizajes personales: Intercambio enriquecedor tanto en lo académico como en lo cultural. Desarrollé habilidades de autonomía, convivencia internacional, y construcción de redes de colaboración con estudiantes de diversos países. Una etapa clave para ampliar mi visión profesional y humana.
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Licenciatura en Computación Universidad Autónoma Metropolitana – Unidad Iztapalapa División de Ciencias Básicas e Ingenieríasep. 2012 – mar. 2018 5 años 6 meses
Promedio: 9.33
Tesis: Minería de datos para el análisis de datos obtenidos en un reactor de microactividad de cracking catalítico.
Se implementó un proceso completo de minería de datos sobre un repositorio crudo proveniente de un reactor experimental de cracking catalítico, con el objetivo de identificar patrones útiles para la simulación y análisis del proceso. Se aplicaron los pasos clásicos de KDD: selección, preprocesamiento, transformación, modelado y evaluación. Se utilizaron y compararon clasificadores supervisados como KNN, Naive Bayes e ID3, evaluando su rendimiento mediante métricas de desempeño. Los resultados permitieron extraer atributos relevantes y conclusiones valiosas para la comprensión del comportamiento del sistema químico simulado.Asesor: Dr. Benjamín Moreno Montiel
Logros destacados: Beca de movilidad internacional otorgada para cursar un semestre en la Universidad de Mondragón, España. Participación en los Juegos Universitarios de Ajedrez representando a la UAM.
Materias clave cursadas:
- Fundamentos de Programación
- Algoritmos y Patrones No Lineales
- Programación Concurrente
- Sistemas Operativos
- Inteligencia Artificial
- Simulación Discreta
- Matemáticas Discretas I y II
- Álgebra Lineal Aplicada I y II
- Cálculo Diferencial e Integral
- Estadística y Diseño de Experimentos
- Ecuaciones Diferenciales
- Modelos de Gestión
- Metodología de Proyectos