La Especialidad en MedData: Health Data Science está diseñada para formar profesionales capaces de transformar datos clínicos y biomédicos en conocimiento útil para la toma de decisiones en salud. Mediante el uso de herramientas avanzadas de análisis estadístico, inteligencia artificial y gestión de bases de datos médicas, esta especialidad ofrece una formación práctica e interdisciplinaria que conecta la ciencia de datos con las necesidades reales del sector salud. Ideal para médicos, investigadores, ingenieros biomédicos y profesionales de la salud que buscan liderar la innovación basada en evidencia y datos en contextos hospitalarios, clínicos o de investigación.

Colegio Universitario Científico de Datos “COCID” dispone de Clave de Centro de Trabajo 17PSU0206E ante la Secretaría de Educación del Estado de Morelos. Y dispone de Clave de Institución ante la Dirección General de Profesiones 170283.

La Especialidad en MedData: Health Data Science tiene RVOE 2025P03165 y Clave de Carrera ante DGP de la SEP actualmente en trámite. Aprobado en julio de 2025.

Al concluir tus estudios obtienes tu TÍTULO ELECTRÓNICO Y CÉDULA PROFESIONAL FEDERAL.

Lo que garantiza:

1. El ejercicio profesional legal en todo el territorio nacional.
2. La continuidad académica en programas de posgrado en cualquier institución del país.
3. la participación en concursos y convocatorias públicas que requieren cédula profesional válida.
4. El respaldo institucional ante organismos públicos y privados, tanto nacionales como internacionales.
5. Posibilidad de la apostilla del título para su uso legal y reconocimiento en el ámbito internacional.

Las profesiones en investigación, ciencia de datos, análisis de datos y/o big data es una de las profesiones con mayor empleabilidad del mercado.

Se estima que el porcentaje de empleabilidad para profesionales de estos ámbitos en México supera el 70% en algunas áreas específicas y sectores como tecnología, finanzas, salud y comercio electrónico.

Esta alta demanda de profesionales se debe a la creciente necesidad de empresas e instituciones de aprovechar y analizar grandes volúmenes de datos para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. La demanda de habilidades en análisis de datos, machine learning y visualización de datos continúa siendo robusta, lo que ofrece oportunidades significativas para los profesionales que buscan desarrollarse en este campo en México e internacional.

Salidas profesionales:

• • Científico de Datos en Salud: Analizar grandes volúmenes de datos clínicos y biomédicos para obtener patrones y conocimientos útiles en el ámbito de la salud.

  • Especialista en Inteligencia Artificial para la Salud: Desarrollar y aplicar modelos de inteligencia artificial y machine learning para mejorar diagnósticos, tratamientos y predicciones médicas.

  • Consultor en Salud Digital: Asesorar a organizaciones del sector salud sobre la integración de tecnologías digitales y el análisis de datos para mejorar la calidad de los servicios y la eficiencia operativa.

  • Analista de Datos Clínicos: Trabajar en hospitales, clínicas o empresas de biotecnología para analizar datos de pacientes, intervenciones médicas y resultados clínicos.

  • Gestor de Proyectos en Salud: Liderar proyectos de integración de tecnologías de datos en sistemas de salud, garantizando la implementación exitosa de soluciones basadas en datos.

  • Investigador en Ciencias de la Salud: Contribuir a la investigación médica utilizando el análisis de datos para descubrir nuevas tendencias, tratamientos y soluciones para enfermedades.

  • Desarrollador de Software para Salud: Crear y mejorar aplicaciones, plataformas y sistemas que gestionen, analicen e interpreten datos médicos en entornos hospitalarios o de investigación.

  • Epidemiólogo de Datos: Utilizar técnicas de análisis de datos para estudiar patrones de salud y enfermedades en poblaciones, apoyando la toma de decisiones en salud pública.

  • Bioinformático: Integrar y analizar datos biológicos y médicos con herramientas de la ciencia de datos para promover avances en genética, farmacología y otras áreas biomédicas.

  • Director de Tecnología en Instituciones de Salud: Supervisar la implementación y gestión de infraestructura tecnológica, incluidos sistemas de gestión de datos y plataformas de salud, para optimizar la atención al paciente y la investigación.

Todo aquel licenciado de las áreas científico o humanístico prácticos y áreas científico o humanísticos básicos.*

*Áreas científico o humanístico prácticos: relacionados con las ciencias , ingenierías, ambiental, química, biotecnología, bioquímica, eléctricas o electrónicas, de control o instrumentación de procesos, ecología, actuaría, sociología, economía, psicología, medicina, nutrición, telecomunicaciones, telemática, entre otros.

Áreas científico o humanístico básicos: ciencias biomédicas, biología, bioquímica, física, matemáticas, docencia, entre otras.

*Nota: se requieren conocimientos de programación básicos en R y Python.

Capacitar a los estudiantes para que sean capaces de recordar y comprender los fundamentos de la ciencia de datos y la salud digital, aplicar herramientas y técnicas de análisis de datos en contextos médicos y clínicos, analizar grandes volúmenes de datos de salud para identificar patrones y generar predicciones útiles para la toma de decisiones, evaluar la calidad y pertinencia de los datos, teniendo en cuenta aspectos éticos y legales  y finalmente, crear soluciones innovadoras que optimicen el diagnóstico, tratamiento y gestión de recursos en el sector salud, contribuyendo así a la transformación digital de la atención médica.

1. Tener un alto grado de responsabilidad y dedicación para el estudio, reflexión y profundización en el conocimiento, para desarrollarse profesionalmente;
2. Compromiso académico para la generación y entendimiento de los nuevos conocimientos en investigación y análisis de datos; con el propósito permanente de lograr desarrollar estudios de vanguardia;
3. Dedicación de tiempo necesario para el trabajo independiente que le permita la revisión, estudio y análisis de diversas fuentes de investigación;
4. Vocación para llevar a cabo estudios con una debida profundización y especialización en ciencias e investigación y análisis de datos;
5. Alto compromiso para desempeñarse con calidad en el proceso de la enseñanza-aprendizaje;
6. Emplear recursos tecnológicos para la búsqueda de información y el proceso de enseñanza-aprendizaje;
7. Habilidades sociales que le permitan colaborar con otros en la realización de objetivos y metas comunes;
8. Demostrar una ética de trabajo académico basada en la honestidad, responsabilidad, disciplina y persistencia en el logro de objetivos académicos; y
9. Demostrar adaptación al cambio y tolerancia a la incertidumbre y frustración asociada con la realización de proyectos académicos.

1. Realizar investigación en base a proyectos
2. Analizar el alcance de proyectos de investigación.
3. Ejecutar procedimientos estadísticos.
4. Conocer los lenguajes más potentes de programación y las herramientas estadísticas pertinentes.
5. Interpretar los resultados de forma correcta.
6. Tomar decisiones eficaces en función de la interpretación de los resultados.
7. Realizar investigaciones y saber publicar en revistas de impacto.
8. Conocer protocolos de investigación.
9. Identificar problemas estadísticos.
10. Respetar derechos y emociones de personas y animales.
11. Realizar informes de resultados de forma correcta para la toma de decisiones.
12. Reconocer e interpretar los resultados de forma eficiente.
13. Emplear correctamente los programas de lenguaje estadístico y de bases de datos.
14. Evaluar situaciones de investigación y la toma de decisiones.
15. Estimar riesgos éticos y legales en investigación.
16. Estimular la capacidad de desarrollar innovaciones en investigación.
17. Desarrollar una educación investigadora continua.
18. Ser autosuficiente en la investigación y trabajo con nuevas técnicas actuales estadísticas.
19. Desarrollar los conocimientos, habilidades y actitudes y valores necesarias para analizar y resolver problemáticas en investigación, estadística y ciencia
20. Desarrollar las competencias generales instrumentales, interpersonales y sistémicas de investigación, análisis, síntesis, interpretación de datos y trabajo colaborativo.
21. Desarrollar las competencias específicas para profundizar el conocimiento de la investigación y estadística y sus diferentes mecanismos de acción, su comportamiento, sus lenguajes de programación, el análisis de datos y la interpretación eficaz de resultados.