Se desea que los aspirantes tengan conocimientos sólidos sobre matemáticas, Ingeniería de Software, programación, diseño y gestión de bases de datos, y lectura del idioma inglés. Adicionalmente se requiere capacidad de lectura, análisis y síntesis; trabajo en equipo; creatividad e innovación.

 El egresado de la Maestría en Ingeniería de Software poseerá conocimientos amplios, sólidos, y actualizados sobre la Ingeniería de Software, incluyendo bases teóricas y procedimientos experimentales de esta disciplina que buscan mejorar la efectividad de un proceso de software mediante la aplicación de técnicas y enfoques modernos.

 Proporcionar a profesionistas graduados en áreas de las Ciencias de la Computación, Electrónica, Mecatrónica, Matemáticas, o áreas afines, conocimientos actuales sobre la Ingeniería de Software de tal forma que puedan realizar investigaciones de calidad y desarrollar el ejercicio profesional con una alta capacidad.

 La Dra. Alicia Santiago estudió la Licenciatura en Matemáticas en la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas de la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP) graduándose en el 2005. En 2006 ingresó a la Maestría en Ciencias Matemáticas en la BUAP, obteniendo el grado en junio de 2008. Posteriormente, ingresó al Doctorado en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y en enero de 2014 obtuvo el grado de Doctora en Ciencias en el Programa de Maestría y Doctorado en Ciencias Matemáticas y de la Especialización de la UNAM. La Dra. Santiago ha participado en diversos congresos, tanto nacionales como internacionales. Durante el doctorado impartió cursos a estudiantes de Matemáticas, Física, Computación, etc. en la Facultad de Ciencias de la UNAM. Desde noviembre de 2012 es Profesora-Investigadora de Tiempo Completo en el Instituto de Física y Matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Además, de julio de 2016 a febrero de 2020 se desempeñó como directora del Instituto de Física y Matemáticas de la misma institución. Actualmente, es miembro del Cuerpo Académico de Modelación Matemática y Topología (UTMIX-CA-33), del Núcleo Académico de la Maestría en Modelación Matemática y del Doctorado en Modelación Matemática. La Dra. Santiago pertenece al Sistema Nacional de Investigadores Nivel I y cuenta con el reconocimiento de profesor con perfil deseable PRODEP que brinda la Secretaria de Educación Pública (SEP). Ha sido evaluadora de proyectos de CONAHCYT y ha sido invitada por COEPES para la evaluación de programas educativos de posgrado en el Estado de Oaxaca. Además, ha fungido como arbitra de las revistas "Revista Integración, Temas de matemáticas" de la Universidad Industrial de Santander y "Revista Salud y Administración", Revista Institucional de la Universidad de la Sierra Sur. Desde el 2012 funge como revisora de Mathematical Reviews Journal y desde 2017 para Zentralblatt MATH. En el 2018 fue una de las doce mujeres matemáticas del país, entre estudiantes e investigadoras, que resultaron elegidas para otorgárseles el "Apoyo Sofía Kovalevskaia 2018". Dicho premio es proporcionado por la Fundación Sofía Kovalevskaia (SK) y la Sociedad Matemática Mexicana (SMM). Referente a la docencia, ha impartido clases a nivel Licenciatura, Maestría y Doctorado, ha formado recursos humanos y ha sido revisora y sinodal de tesis de Licenciatura, Maestría y Doctorado. La Dra. Santiago realiza investigación en el área de Topología y Sistemas dinámicos, cuenta con 10 artículos de investigación, 4 capítulos de libros y ha participado como editora de los libros "Modelos matemáticos en biología, Ciencias Sociales e Ingeniería" y "Modelación matemática III, Biomatemáticas e Ingeniería", editados por la UTM. Ha dirigido proyectos de investigación individuales y en conjunto financiados por PROMEP, por la Fundación Sofía Kovalevskaia (SK) y la Sociedad Matemática Mexicana (SMM). En el contexto de la Maestría en Ingeniería de Software, la Dra. Santiago también aporta su conocimiento especializado para orientar a los estudiantes de la LIES 2. Innovación y aplicaciones de la Ingeniería de Software, quienes deben aplicar el Aprendizaje Automático para la mejora de los procesos tradicionales de la Ingeniería de Software.

 La Dra. Carla Pacheco se graduó en el 2000 como Ingeniera en Computación en la Universidad Tecnológica de la Mixteca con la tesis “Distribución óptima de horarios de clases utilizando la técnica de Algoritmos Genéticos”, bajo la dirección del Dr. Manrique Mata Montero y del Dr. Carlos Coello Coello. Posteriormente, a través de la obtención de una beca de estudios en el extranjero, otorgada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), realizó los estudios del Doctorado en Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software en la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), España. Actualmente se desempeña como profesora-investigadora de tiempo completo en la División de Estudios de Posgrado de la Universidad Tecnológica de la Mixteca, en México. Sus intereses de investigación se relacionan con la Ingeniería de Requisitos, específicamente con el proceso de identificación de los stakeholders en las pequeñas y medianas empresas de la industria de software, así como en el área de la elicitación de requisitos. Desde el año 2009 es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI), en este momento tiene la distinción de Investigador Nacional Nivel 1 y la distinción de perfil deseable del Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP) que otorga la Secretaría de Educación Pública. Dentro de las actividades extracurriculares que la Dra. Pacheco desempeña se encuentran el ser Editora Asociada de varias revistas internacionales, miembro de comités científicos para congresos internacionales y revistas de alto impacto (indexadas en el catálogo JCR), miembro de la Academia Mexicana de Ciencias desde el 2009, y miembro del Registro de Revisores Acreditados por el CONACYT desde el 2009.

 El Dr. Carlos Alberto Fernández y Fernández es egresado de la Facultad de Estadística e Informática de la Universidad Veracruzana. Más tarde realizó la Maestría en Ciencias de la Computación en la Fundación Arturo Rosenblueth. Obtuvo el grado de Doctor en Ciencias de la Computación en la Universidad de Sheffield, Reino Unido. Es miembro de la Academia Mexicana de Computación, en la sección académica de Ingeniería de Software. Actualmente es director del Instituto de Computación de la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM). Se encuentra adscrito al Instituto de Computación de dicha universidad, desempeñándose como profesor e investigador de tiempo completo. Ha sido coordinador de la Universidad Virtual y coordinador de la Maestría en Sistemas Distribuidos de la misma universidad. Trabaja dentro del área de Ingeniería de Software, particularmente en las líneas de modelado visual, métodos de desarrollo y especificación formal de software. Ha sido responsable del Cuerpo Académico de Ingeniería de Software en la UTM y miembro del Verification and Testing Research Group en la Universidad de Sheffield, Reino Unido. Forma parte de los núcleos académicos básicos de los estudios de posgrado de Doctorado en Tecnologías de Cómputo Aplicado y de la Maestría en Sistemas Distribuidos.

 El Dr. Christian Eduardo Millán Hernández es Profesor Investigador del Instituto de Computación de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Se especializa en Procesamiento de Lenguaje Natural aplicado a problemas de salud, educación y agricultura. Sus intereses principales son: Análisis de datos, Similitud de textos, Minería de datos, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Redes Neuronales y Metaheurísticas. Es Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Toluca con especialidad en Base de Datos. Estudió la maestría y el doctorado en Ciencias de la Computación, en la Universidad Autónoma del Estado de México, durante sus estudios, fue galardonado con la Presea "Ignacio Manuel Altamirano Basilio" versión 2017 y 2020, otorgada por la Universidad Autónoma del Estado de México por su destacado desempeño al cursar los planes de estudios de la Maestría y el Doctorado, respectivamente. En 2019, recibió el "Reconocimiento especial ILCE a la innovación en educación" otorgado por el Instituto Latinoamericano de la Comunicación Educativa. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) con la distinción Candidato Investigador Nacional otorgado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología. La Secretaría de Educación Pública en el marco del Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP) le otorgó el reconocimiento a Profesores de Tiempo Completo con Perfil Deseable en 2022.

 El Dr. Enrique Guzmán Ramírez realizó un Doctorado en Ciencias de la Computación en el año 2008, y es Maestro en Ingeniería de Cómputo, especialidad Sistemas Digitales, desde el año 2003, ambos por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional (CIC-IPN). Además, en 1993 obtuvo el título de Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica del Instituto Politécnico Nacional (ESIME-IPN). El Dr. Guzmán es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI-Nivel I) desde el año 2010. Actualmente se desempeña como Profesor-Investigador de Tiempo Completo adscrito al Instituto de Electrónica y Mecatrónica de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Los campos de las ciencias que son de su interés están relacionados con el "Diseño y optimización de arquitecturas hardware (FPGA) para modelos neuronales y procesamiento y análisis de imágenes".

 La Dra. Esther Lugo González recibió el título de Ingeniera en Control y Automatización por parte del Instituto Politécnico Nacional en el 2001. Realizó la Maestría y el Doctorado en Ciencias de la Ingeniería Mecánica en la Sección de Estudios de Posgrado e Investigación de la ESIME Zacatenco del Instituto Politécnico Nacional en el año 2006 y en 2010 respectivamente. Realizo también una estancia posdoctoral en el Instituto Tecnológico de Monterrey Campus Ciudad de México del 2013 al 2014. Obtuvo el nivel Candidato SNI en el 2015. También se ha desempeñado de docente en Instituciones como el CONALEP Tlalnepantla Estado de México, UNITEC campus Atizapán, ITESM Campus Ciudad de México e Instituto Politécnico Nacional en la ESIME Azcapotzalco y en la ESIME Zacatenco. Actualmente es Profesora-Investigadora de Tiempo Completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Ha participado como autor y coautor en diversos congresos nacionales e internacionales. Es autora de diversos artículos de revista especializadas en síntesis de mecanismos y biomecánica y coautora de artículos de áreas varias. La Dra. Lugo también es autora de capítulos de libro enfocados a la Inteligencia Artificial y coautora de dos capítulos de libro especializados en biomecánica. Es coautora de un libro especializado en automatización de invernaderos. Ha participado como directora y/o codirectora de 15 tesis de licenciatura y 2 de maestría. Aunado a esto, la Dra. Lugo también ha sido directora de un proyecto multidisciplinario de investigación titulado “Diseño de mecanismos policéntricos para la implementación en prótesis de miembro inferior”. Sus líneas de investigación son: Inteligencia artificial y Biomecánica.

 La M.C. Everth H. Rocha Trejo es Licenciada en Computación y Maestra en Ciencias de la Computación, por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Fue becario de CONACYT para cursar sus estudios de maestría durante el periodo de 1996 a 1998. Ha participado como expositora en diferentes congresos, seminarios, simposios nacionales e internacionales, contando con diversas publicaciones en memorias y revistas nacionales e internacionales. Se ha desempeñado como Integrante del Comité Técnico para la revisión de artículos en las ediciones anuales del Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software (CONISOFT) desde 2015. Es miembro de la Red Temática Mexicana de Ingeniería de Software desde 2014. Cuenta con una amplia experiencia en la dirección de desarrollo de proyectos de software debido a su rol de Directora Técnica/Project Manager en KadaSoftware, empresa Universitaria de la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM 2008-2015). Actualmente se desempeña como profesora-investigadora de tiempo completo en el Instituto de Computación de la Universidad Tecnológica de la Mixteca, en México, ha impartido diferentes cursos a nivel licenciatura y maestría, siendo sinodal de tesis de licenciatura y asesor de tesis en el área de aplicaciones distribuidas avanzadas e Ingeniería de Software. Sus áreas de investigación se centran en Procesos, métodos de software y especificación de software, así como el manejo de Ambientes de aprendizaje con TICs. Ha obtenido las certificaciones ITIL V3 Foundation y TSP Leading a Development Team. Por su labor de investigador y profesor cuenta con el Perfil Deseable como profesor de tiempo completo otorgado por PRODEP-SEP.

 El Dr. Ignacio es ingeniero y maestro en electrónica (con especialidad en sistemas inteligentes aplicados), por la Universidad Tecnológica de la Mixteca (en 2006 y 2013, respectivamente). Obtuvo un doctorado en ciencia e ingeniería de la computación (con especialidad en Inteligencia Artificial) por la UNAM en 2019. Sus líneas de investigación son el Procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje computacional, así como el Modelado estadístico de la semántica, Bases de conocimiento y Razonamiento de sentido común con aplicaciones en literatura científica. Realizó estancias de investigación nacionales y en el extranjero. Primero para desarrollar aplicaciones del aprendizaje computacional al resumen automático de documentos en la Université d'Avignon (Francia). Luego desarrolló aplicaciones de NLP y aprendizaje computacional al resumen automático de artículos en biomedicina y a bases de datos sobre regulación genética en el Centro de Ciencias Genómicas de la UNAM. Trabajó por dos años en el sector privado aplicando NLP y aprendizaje por refuerzo en problemas de Inteligencia de negocios. Actualmente (desde el 2019) está adscrito a la División de Estudios de Posgrado de la UTM y es miembro candidato a investigador nacional del Sistema Nacional de Investigadores (SNI). En la UTM ha impartido cursos de Probabilidad, Procesamiento de imágenes, Aprendizaje computacional, Aprendizaje probabilístico y Redes neuronales. Además, dentro de sus líneas de investigación, desarrolla proyectos con financiamiento público (Prodep y Conacyt) para la construcción automatizada de bases de conocimiento biomédico y razonamiento neuronal en salud y seguridad alimentaria. Estos proyectos involucran modelos neuronales de la estructura semántica y aprendizaje por refuerzo para la inferencia de nuevas unidades de conocimiento: http://arroyo-ai.utm.mx/neural-reasoning.

 El Dr. Iván García cursó los estudios de ingeniería en la Universidad Tecnológica de la Mixteca de 1995 a 1999 y obtuvo el título de Ingeniero en Computación en el 2001. Posteriormente, cursó los estudios de posgrado en la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), España. Durante su estancia en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, se convirtió en miembro de la Cátedra para la Mejora del Proceso Software en el Espacio Iberoamericano (Cátedra MPSEI) y participó en diversas investigaciones. Actualmente se desempeña como profesor-investigador de tiempo completo en la División de Estudios de Posgrado de la Universidad Tecnológica de la Mixteca, en México. Desde el año 2008 es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, del cual ostenta actualmente el Nivel 1. En el 2013, el Dr. García obtuvo la distinción del Premio Estatal de Investigación otorgado por el Consejo Oaxaqueño de Ciencia y Tecnología (COCyT) y el Gobierno del Estado de Oaxaca, en reconocimiento a su labor de investigación y productividad a nivel universitario. Dentro de las actividades extracurriculares que el Dr. García desempeña se encuentran el ser Editor Asociado de varias revistas internacionales, miembro de comités científicos para congresos internacionales y revistas de alto impacto (indexadas en el catálogo JCR), miembro de la Academia Mexicana de Ciencias desde el 2009, miembro del Registro de Revisores Acreditados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología desde el 2008, y consultor/asesor de empresas de software en el Estado de Oaxaca y el Distrito Federal.
Los intereses de investigación del Dr. García se relacionan con la Ingeniería de Software, específicamente los métodos de evaluación y mejora del proceso software aplicados a las pequeñas empresas, el desarrollo de herramientas educativas para mejorar la formación de los futuros ingenieros de software, y el desarrollo de herramientas computacionales para reducir el esfuerzo y maximizar el beneficio económico de los pequeños entornos de desarrollo. Aunado a esto, el Dr. García es miembro del equipo que ha traducido los modelos CMMI-DEV versión 1.2 y versión 1.3 al español, únicas traducciones reconocidas por su creador, el Software Engineering Institute de la Universidad de Carnegie Mellon, Estados Unidos de Norteamérica.

 El Dr. Jesús Fernando Tenorio Arvide realizó sus estudios de Licenciatura, Maestría y Doctorado en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). El Dr. Tenorio realiza investigación principalmente en Topología y Dinámica Topológica. Desde octubre de 2007 es profesor de tiempo completo adscrito al Instituto de Física y Matemáticas de la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Del primero de octubre de 2013 al 31 de julio de 2014 llevó a cabo una estancia sabática en el Instituto de Matemáticas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) como invitado del Dr. Sergio Macías Álvarez, y en la BUAP como invitado del Dr. Alejandro Ramírez Páramo. El Dr. Tenorio ha realizado investigación a nivel nacional e internacional, publicando diversos artículos de investigación y divulgación y capítulos de libro. Además ha participado en congresos nacionales e internacionales. Aunado a lo anterior, el Dr. Tenorio cuenta con la distinción de perfil deseable PRODEP que otorga la Secretaria de Educación Pública (SEP). Es miembro del Registro CONAHCYT de Evaluadores Acreditados (RCEA) en el área 1 "Físico, matemáticas y Ciencias de la Tierra". Es árbitro en revista nacionales e internacionales, como Mathematical Reviews. Actualmente es líder del Cuerpo académico Consolidado modelación matemática y Topología (UTMIX-CA-33). En el contexto de la Maestría en Ingeniería de Software, el Dr. Tenorio aporta su conocimiento especializado para orientar a los estudiantes de la LIES 2. Innovación y aplicaciones de la Ingeniería de Software, quienes deben aplicar el Aprendizaje Automático para la mejora de los procesos tradicionales de la Ingeniería de Software.

 El M.T.C.A. Moisés Ramírez cursó los estudios de ingeniería en Computación en la Universidad Tecnológica de la Mixteca de 1997 a 2002, obteniendo el título en 2002. Estudió sus estudios de Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado a partir del año 2014 a 2016, obteniendo su título en 2018. Es profesor de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca desde 2002. Actualmente miembro del Cuerpo académico de redes y sistemas distribuidos, ha impartido cursos en áreas como Arquitectura de computadoras, Cómputo paralelo y distribuido, Aprendizaje computacional e Investigación de Operaciones. En 2019 recibió la distinción de profesor con perfil deseable PRODEP por parte de la Secretaría de Educación Pública.

 El Dr. Raúl Cruz Barbosa recibió su título de licenciatura y grado de maestría en Ciencias de la Computación en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Autónoma de Puebla, México en 1999 y 2002, respectivamente. También, obtuvo su doctorado en Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Cataluña, España, y un postdoctorado en la Universidad Autónoma de Barcelona, España en 2009 y 2013, respectivamente. Él es profesor-investigador de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca desde 1999, donde ha sido Director del Instituto de Computación y coordinador de la maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado (perteneciente al PNPC), y actualmente es coordinador del grupo de investigación: Reconocimiento de Patrones. Sus intereses de investigación están relacionados con el aprendizaje computacional a gran escala (large scale machine learning), procesamiento de imágenes distribuido, minería de datos y reconocimiento de patrones, así como su aplicación en bioinformática y detección y diagnóstico asistido por computadora. Por su labor de investigador y profesor cuenta con las distinciones de: a) investigador nacional nivel I del Sistema Nacional de Investigadores del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología; y b) Perfil Deseable como profesor de tiempo completo otorgado por PRODEP-SEP.

 La Dra. Verónica Rodríguez López obtuvo el título de Licenciada en Ciencias de la Computación en el año 2000 por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Posteriormente, realizó estudios de Maestría en el Centro de Investigación en Matemáticas, obteniendo el grado de Maestro en Ciencias con Especialidad en Computación y Matemáticas Industriales en el año 2003. En octubre del 2022 obtuvo el grado de Doctor en Ciencias en el Área de Ciencias Computacionales por el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Desde el año 2004, es Profesor-Investigador de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca adscrita al Instituto de Computación. En 2017 recibió la distinción de profesor con perfil deseable PRODEP por parte de la Secretaría de Educación Pública. Es miembro del Cuerpo Académico de Reconocimiento de Patrones de la UTM. Sus líneas de investigación incluyen el aprendizaje de modelos gráficos probabilistas causales, el procesamiento digital de imágenes y razonamiento bajo incertidumbre.

 Los siguientes profesores- investigadores colaboran con el NAB para la codirección de tesis de grado, impartición de seminarios, integración de comités sinodales y desarrollo de investigaciones.

 La Dra.María Angélica Astorga Vargas cuenta con un Doctorado en Ciencias en el área de la Computación por el Instituto de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). La Dra. Astorga es profesora-investigadora del Programa Educativo de Licenciado en Sistemas Computacionales en la Facultad de Ingeniería Mexicali de la UABC. Además, es miembro del Cuerpo Académico de Cómputo Científico del Instituto de Ingeniería y de la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP). Cuenta con el reconocimiento al Perfil Deseable que otorga el Programa para el Desarrollo Profesional Docente de la Secretaría de Educación Pública (SEP) y con el reconocimiento del Sistema Nacional de Investigadores nivel I otorgado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONAHCYT). Sus áreas de investigación son la ingeniería de software y la Mejora de Procesos de Software con enfoque en la conformación efectiva de equipos de proyectos de software, y el establecimiento de métricas para la medición de los procesos de software que contribuyan a elevar la capacidad de las organizaciones de desarrollo de software. Cuenta con experiencia profesional como miembro de equipos de proyectos de software, coordinadora de áreas de desarrollo de software y de gestión, como consultora y evaluadora en mejora de procesos.

 El Dr. Jorge Eduardo Ibarra Esquer es Ingeniero en Electrónica egresado del Instituto Tecnológico de Sonora, Maestro en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación Científica y de Educación de Ensenada (CICESE) y Doctor en Ciencias por la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). Es profesor investigador adscrito al programa educativo de Ingeniero en Computación y al programa de Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería en la Facultad de Ingeniería de la UABC. Es miembro del cuerpo académico Tecnologías Computacionales para la Gestión del Conocimiento. Cuenta con el reconocimiento como Candidato al Sistema Nacional de Investigadores desde 2020 y como Investigador Nivel I a partir de 2024, y con el Reconocimiento a Perfil Deseable que otorga el Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP-SEP) de manera ininterrumpida desde el año 2005, con una vigencia actual hasta el 2026. Cuenta con varias publicaciones arbitradas en revistas, congresos y capítulos de libros tanto a nivel nacional como internacional. Entre sus áreas de interés se encuentran el Internet de las Cosas, la Minería de Datos, y la aplicación de esta última al descubrimiento de conocimiento. De igual manera, cuenta con registros de propiedad intelectual ante el INDAUTOR, derivados tanto de actividades de investigación, académicas y de gestión. En términos de formación de recurso humano, el Dr. Ibarra Esquer ha dirigido cuatro tesis de maestría e impartido diversos cursos a nivel de licenciatura y posgrado, además de participar de manera constante en actividades de tutoría y asesoría.

 La Dra. Brenda Leticia Flores Ríos es egresada del Doctorado en Ciencias de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC). Su trabajo se centra en contribuir a la solución de problemáticas de la industria de software y la gestión educativa bajo la Ingeniería de software, Mejora de procesos de software, Minería de procesos e Ingeniería y Gestión del Conocimiento donde ha formado jóvenes investigadores en 5 direcciones de tesis de doctorado y 11 de maestría. Es miembro del Cuerpo Académico de Cómputo Científico (PRODEP-SEP nivel consolidado), de la Academia Mexicana de Computación (AMEXCOMP) y Red Temática Mexicana de Ingeniería de Software (REDMIS). Colabora como árbitro en diferentes revistas de ingeniería y tecnología y congresos de computación nacionales e internacionales; así como tutora externa en universidades como UADY, Universidad Tecnológica de la Mixteca, UNICAUCA Colombia. Actualmente, es coordinadora de Investigación y Posgrado del Instituto de Ingeniería – UABC. Desde 2010, la Dra. Flores Ríos es coordinadora del programa “Mujeres en la Investigación – UABC” haciendo énfasis en la importancia de la transferencia de conocimiento, lecciones aprendidas e historias de vida de mujeres como piezas clave para la divulgación del conocimiento científico y tecnológico.

 En la cual se diseñan e/o implementan métodos, técnicas, procesos, y herramientas computacionales para mejorar la calidad del proceso y/o producto en las fases del ciclo de vida del software a través de, por ejemplo, la adaptación de estándares y modelos del proceso de software como medio de mejora en la industria. Aunado a lo anterior se establecen las bases para automatizar algunas actividades de la Ingeniería de Software con el objetivo de reducir la tasa de errores y agilizar el ciclo de desarrollo.

 En la cual se pretende optimizar el resultado de áreas específicas de la Ingeniería de Software mediante la aplicación de técnicas, herramientas, y/o algoritmos modernos del aprendizaje computacional. Aunado a lo anterior, se establecen las bases para formalizar metodologías de trabajo que permitan el desarrollo formal de software basado en aprendizaje computacional que es creado para resolver problemas prioritarios en, por ejemplo, el sector salud.

 La Maestría en Ingeniería de Software se encuentra incorporada al Sistema Nacional de Posgrados (SNP) del CONAHCYT. Por lo tanto, los alumnos admitidos que tengan un promedio mínimo de 8.0 y satisfagan los requisitos podrán postularse para obtener una beca de estudios. Es importante mencionar que este promedio mínimo deberá mantenerse durante el transcurso de los estudios de maestría para seguir contando con el apoyo de la beca. La postulación de la beca se realiza en orden de prioridad considerando los promedios de todos los aspirantes para una generación. Finalmente, la actual Ley de Ciencia y Tecnología establece que cada programa incorporado al SNP debe evaluarse anualmente para tener la posibilidad de ofertar becas, por lo que se sugiere establecer contacto con el coordinador del programa para resolver dudas respecto a dicho proceso.

 División de Estudios de Posgrado y Departamento de Servicios Escolares.
Avenida. Doctor Modesto Seara Vázquez, Acatlima, Huajuapan de León, Oaxaca.
México, C.P.69000.
953 532 0399 ext. 300, 110 y 768
jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx (Jefe de la División de Estudios de Posgrado)
escolar@mixteco.utm.mx (Servicios Escolares)

 El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) otorga becas de manutención y becas mixtas para alumnos que se encuentran inscritos en programas de posgrado que se encuentran incorporados al Sistema Nacional de Posgrados, como es el caso de la Maestría en Ingeniería de Software.

 Para mayor información revisar el siguiente link:
https://www.conacyt.gob.mx/Becas-nacionales.html.