Universidad Tecnológica de la Mixteca  
   
     
 
   
 
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MAESTRÍA EN TECNOLOGÍAS DE CÓMPUTO APLICADO

Perfil de Ingreso

 El aspirante que pretenda ingresar a la Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado (MTCA) deberá poseer conocimientos de matemáticas, programación, análisis de datos, inteligencia artificial e ingeniería de software, así como mostrar dominio del idioma inglés. En este sentido, el plan de estudios de la MTCA está orientado a profesionistas que han estudiado una licenciatura en Ingeniería en Computación, Informática, Matemáticas (puras o aplicadas), y áreas afines. Aunado a lo anterior, es deseable que todo aspirante a ingresar a la MTCA posea las siguientes habilidades:

  • Alto nivel de compromiso.

  • Capacidad de observación, abstracción, análisis y síntesis.

  • Capacidad para pensar y actuar siguiendo el método científico.

  • Capacidad para el análisis de los problemas antes de tomar decisiones.

  • Habilidad para buscar, sintetizar y transmitir información proveniente de literatura especializada científica.

Perfil del Egresado

Objetivos Generales y Particulares del Programa

Estructura del Plan de Estudios

 El plan de estudios de la maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado es un programa orientado a la investigación, que tiene una duración de cuatro semestres (2 años). Dicho plan consiste de un primer semestre de materias básicas, tronco común, y después permite que los alumnos seleccionen materias optativas de las dos áreas de especialización (LGAC) ofertadas: Metodologías de Desarrollo ó Inteligencia Artificial y Cómputo Inteligente. De acuerdo con el tutor/asesor, el alumno escoge un área de especialización y se contempla que éste curse seis materias de dicha área, distribuidas en el segundo y tercer semestre. Además, de manera paralela, en segundo y tercer semestre se contempla una materia para el desarrollo de la tesis, la cual se denomina “Seminario de Tesis I y II”. El cuarto y último semestre se proyecta para que el alumno desarrolle y culmine su tema de tesis, de manera preferente, y se le da seguimiento con una materia denominada “Seminario de Tesis III”.

Semestral Asignaturas Créditos
Primer Semestre Matemáticas Discretas 8
Lenguajes de Programación 9
Algoritmos y Complejidad 9
Metodología de la Investigación 8
Segundo Semestre Seminario de Tesis I 8
Optativa I (ver lista de optativas) -
Optativa II (ver lista de optativas) -
Optativa III (ver lista de optativas) -
Tercer Semestre Seminario de Tesis II 8
Optativa IV (ver lista de optativas) -
Optativa V (ver lista de optativas) -
Optativa VI (ver lista de optativas) -
Cuarto Semestre Seminario de Tesis III 8


NÚMERO MÍNIMO DE CRÉDITOS QUE SE DEBERÁN ACREDITAR EN LAS ASIGNATURAS OPTATIVAS 48
NÚMERO MÍNIMO DE HORAS QUE SE DEBERÁN ACREDITAR EN LAS ASIGNATURAS OPTATIVAS, BAJO LA CONDUCCIÓN DE UN DOCENTE 510

NÚMERO MÍNIMO DE HORAS QUE SE DEBERÁN ACREDITAR EN LAS ASIGNATURAS OPTATIVAS, EN FORMA INDEPENDIENTE 258

 Actividades de aprendizaje:
  • Exposición por parte del maestro; lectura de artículos científicos con ejemplos específicos para los temas de cada materia, análisis de casos de estudio.
  • Revisiones bibliográficas, redacción de proyectos y ensayos, presentaciones de seminarios.
  • Clases vinculadas con empresas reales.

    •  Criterios y procedimientos de evaluación y acreditación:
  • Exámenes, exposiciones, trabajos escritos y de laboratorio, experimentación con empresas.

    • Asignaturas optativas Créditos
    Redes neuronales 8
    Algoritmos Genéticos 8
    Agentes Inteligentes 8
    Lógica difusa 8
    Inteligencia artificial 8
    Reconocimiento de patrones 8
    Lenguajes de alto nivel 8
    Ingeniería de Software 8
    Especificación formal 8
    Diseño y gestión de sistemas de cómputo 8
    Ingeniería de requisitos como factor de calidad 8
    Modelos y métodos de evaluación 8
    Métricas 8
    Técnicas avanzadas de auditoría informática 8
    Métodos formales 8
    Programación concurrente 8

    Número de Estudiantes Matriculados al Programa

    Generación Número de estudiantes Número de titulados
    2011-2013 2 2
    2012-2014 3 2
    2013-2015 6 5
    2014-2016 5 2
    2015-2017 5 1
    2016-2018 3 En Proceso de titulación
    2017-2019 2 En Proceso de titulación

    Núcleo Académico Básico

    Dr. Agustin Santiago Alvarado

    E-mail: santiago@mixteco.utm.mx
     




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    Dr. Arturo Téllez Velázquez

    E-mail: atellezv@mixteco.utm.mx
     Es un investigador adscrito al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) en México. Se graduó de Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica (2003) de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME) del Instituto Politécnico Nacional (IPN). También se graduó de Maestro en Ciencias de la Ingeniería de Cómputo con opción en Sistemas Digitales (2008) y de Doctor en Ciencias de la Computación (2014), en el Centro de Investigación en Computación (CIC), también del IPN. Asimismo, realizó una estancia posdoctoral en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (ITESM), campus Ciudad de México, realizando investigación en las áreas de sistemas difusos y redes neuronales. Recientemente, se encuentra asignado al proyecto de Cátedras CONACyT (proyecto 1170) desde el 2015, comisionado en la Universidad Tecnológica de la Mixteca (UTM), en Oaxaca, México. Sus intereses están enfocados en la inteligencia artificial, los sistemas digitales, los sistemas difusos, el cómputo paralelo, distribuido y heterogéneo.

    Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero

    E-mail:leninca@mixteco.utm.mx
     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.

    Dr. Carlos Alberto Fernández y Fernández

    E-mail:caff@mixteco.utm.mx
     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. 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. Forma parte de los núcleos académicos básicos de los estudios de posgrado de Doctorado en Tecnologías de Cómputo Aplicado, Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado y de la Maestría en Sistemas Distribuidos.

    Dr. Iván Antonio García Pacheco

    E-mail:ivan@mixteco.utm.mx
     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 CONACyT 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.

    Dra. Lluvia Carolina Morales Reynaga

    E-mail:lluviamorales@mixteco.utm.mx
     Lluvia Carolina Morales Reynaga es doctora en Ciencias de la Computación y Tecnología Informática por la Universidad de Granada.





    Dr. Manuel Hernández Gutiérrez

    E-mail:manuelhg@mixteco.utm.mx
     El Dr. Manuel Hernández Gutiérrez obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación por parte del IIMAS, UNAM (2004). Sus líneas principales de investigación son la transformación de programas, las aplicaciones de la lógica de primer orden a la modelación y la verificación de sistemas computacionales, y el diseño y análisis lógico de algoritmos. Parte sus aportaciones radican en el tratamiento teórico de sistemas distribuidos y la especificación y derivación de programas declarativos.

    Dr. Raúl Cruz Barbosa

    E-mail:rcruz@mixteco.utm.mx
     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, y un postdoctorado en la Universidad Autónoma de Barcelona, España en 2009 y 2013, respectivamente. El 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 CONACYT; y b) Perfil Deseable como profesor de tiempo completo otorgado por PRODEP-SEP.
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    Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento

    Las dos Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC), cultivadas en la Maestría de Tecnologías de Cómputo Aplicado, están orientadas a impulsar el desarrollo regional, estatal y nacional, de manera sustentable, mediante la capacitación de recursos humanos, así como a través de la investigación de alto nivel que impacte en los diferentes sectores de la sociedad, tanto en el ámbito laboral como en el académico. Las LGAC se definen como:

    LGAC 1. Metodologías de Desarrollo

     En esta línea de investigación se desarrollan proyectos relacionados con el diseño de métodos formales para la mejora del proceso de software, enfocados en su mayoría a entornos industriales medianos y pequeños; métodos que permitan realzar la importancia de la Ingeniería de Requisitos como factor de calidad en el software; métodos para evaluar y diseñar herramientas computacionales aplicadas a la educación de la Ingeniería de Software, como medio de soporte para mejorar el proceso de enseñanza/aprendizaje en esta área; y propuestas tecnológicas para mejorar la productividad de los entornos pequeños de desarrollo de software. Generalmente, los productos generados por esta línea de investigación se relacionan con la investigación aplicada a diferentes contextos: en el caso del sector industrial, se intenta establecer proyectos de vinculación con empresas locales que permitan que los estudiantes aprendan con casos prácticos reales, además de realizar revisiones sistemáticas que proporcionan un conocimiento más específico sobre factores como calidad en el desarrollo de software o la importancia de los procesos eficientes de software. En el caso del sector educativo, se realizan aproximaciones que fortalezcan, a través de herramientas computacionales, los métodos tradicionales para el aprendizaje de la Ingeniería de Software. Por último, los proyectos desarrollados permiten la generación de artículos científicos orientados a métodos aplicados en la industria, revisiones sistemáticas para foros especializados, y contribuciones relacionadas con la mejora de la enseñanza de la Ingeniería de Software enfocadas a revistas de alto impacto. Adicionalmente, esta línea de investigación se ha integrado con otras líneas de diferentes disciplinas (procesamiento de imágenes, comunicaciones inalámbricas, sistemas empotrados, etc.) para contribuir con el desarrollo de sistemas complejos y generar tesis de otros programas de maestría.
    Nombre del Profesor Línea de investigación
    Carla Leninca Pacheco Agüero Ingeniería de software
    Ingeniería de requisitos
    Carlos Alberto Fernández y Fernández Especificación formal de software
    Modelado visual de software
    Procesos de desarrollo de software
    Dr. Iván Antonio García Pacheco Ingeniería de software
    Mejora al proceso Software
    Manuel Hernández Gutiérrez Computación distribuida
    Lenguajes Funcionales

    Tesis Generadas en la LGAC

    Título Nombre del Alumno Nombre del Director

    Propuesta de un enfoque colaborativo para la enseñanza-aprendizaje en el desarrollo de iniciativas de mejora del proceso software en cursos de posgrado.

    		 Carlos Alejandro Pérez Cruz Dr. Iván Antonio García Pacheco
    Propuesta de métricas para los requisitos software en la etapa de elicitación. Myriam Karenina Reyes Sánchez Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero
    Implementación en Erlang de Sistemas distribuidos a trav&eactue;s del cálculo de eventos. José Yedid Aguilar López Dr. Felipe de Jesús Romero Trujillo / Dr. Manuel Hernández Gutiérrez
    Metamodelo para la definición e implantación de los procesos de planificación de los procesos de planificación y control de proyectos en pequeños equipos de desarrollo Neira Sánchez Rojas Dr. Iván Antonio García Pacheco
    El enfoque GBL en la enseñanza de la ingeniería de software a nivel universitario: una revisión sistemática de literatura sobre el fortalecimiento de las habilidaddes suaves Francisco Javier Méndez Vázquez Dr. Iván Antonio García Pacheco
    Elicinet: Una red social para mejorar la calidad de los pre-requisitos durante la elicitación en entornos de Desarrollo Global de Software Omar Martínez Osorio Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero
    Propuesta de un marco de referencia para fomentar las habilidades suaves en la enseñanza del paradigma de desarrollo global de software a nivel licenciatura Andrés León Pérez Dr. Iván Antonio García Pacheco

    LGAC 2. Inteligencia Artificial y Cómputo Inteligente

     En esta línea se desarrollan proyectos relacionados con aprendizaje automático (máquina) y sistemas basados en conocimiento que potencialmente se puedan aplicar en el área de reconocimiento de patrones (formas), y detección y diagnóstico asistido por computadora. Para llevar a cabo estos proyectos se utilizan métodos del aprendizaje supervisado, no-supervisado y semi-supervisado generales, tales como clasificación de patrones, modelos gráficos, agrupamiento y reducción de la dimensionalidad y aprendizaje basado en grafos. Generalmente, los desarrollos de esta área implican las etapas siguientes: pre-procesamiento y segmentación, extracción de características, clasificación y post-procesamiento. En el pre-procesamiento se utilizan técnicas para pre-procesamiento de datos o imágenes como puede ser normalizado de características de datos o filtrado de imágenes.La segmentación trata de aislar los objetos o ítems de interés de estudio. La caracterización de los objetos a ser reconocidos (clasificados) es el objetivo de la extracción de características. Una vez caracterizados los objetos, la clasificación asigna una categoría o clase a cada uno de estos. En el post-procesamiento se toman decisiones sobre la acción recomendada por el clasificador, donde, también, se puede utilizar información del contexto o clasificadores múltiples para mejorar el rendimiento del sistema. Adicionalmente, el núcleo de técnicas de esta línea se puede complementar con líneas de otras disciplinas para integrar sistemas más complejos y de mayor alcance en los sectores académico y productivo. El resultado esperado es idealmente una tesis orientada a la investigación, que bien puede tener como subproducto un artículo de investigación.

    Profesores del núcleo relacionados con la LGAC 2 Área
    Agustín Santiago Alvarado Metrología óptica
    Análisis y simulación
    Dr. Arturo Téllez Velázquez Cómputo paralelo, distribuido y heterogéneo
    . Sistemas difusos.
    Lluvia Carolina Morales Reynaga Inteligencia Artificial en la Educación
    Planificación y Scheduling Inteligentes
    Ingeniería de Conocimiento
    Sistemas de Soporte a las Decisiones
    Raúl Cruz Barbosa Aprendizaje Computacional (Machine Learning)
    Big Data Mining
    , Reconocimiento de Patrones
    Aplicaciones en Bioinformática y Detección y Diagnóstico asistido por Computadora

     Tesis Generadas en la LGAC 2

    Título Nombre del Alumno Nombre del Director
    Clasificación de Masas en imágenes de Mamografías utilizando Redes Bayesianas Rolando Pedro Gabriel Dr. Raúl Cruz Barbosa
    Creación del Framework nD-EVM/Kohonen para la representación, segmentación y Compactación de secuencias de video José Yovany Luis García Dr. Ricardo Pérez Aguila
    Análisis exploratorio de receptores acoplados a proteínas G mediante métodos de reducción de dimensionalidad Omar Januario Castellanos Santa Cruz Dr. Raúl Cruz Barbosa
    Herramientas computacionales para el modelado y manipulación de elementos ópticos y su aplicación en óptica visual José Alfredo Jiménez Hernández Dr. Gerardo Díaz González
    Propuesta de un algoritmo Hiper-Heurístico para solucionar el problema de horarios de la UTM Juan Pablo Gómez Martínez Dra. Lluvia Carolina Morales Reynaga
    Aprendizaje de representaciones de secuencia de aminoácidos utilizando arquitecturas profundas Erik Germán Ramos Pérez Dr. Raúl Cruz Barbosa
    Paralelización de métodos de aprendizaje semi-supervisado basado en grafos Moisés Emmanuel Ramírez Guzmán Dr. Raúl Cruz Barbosa
    Segmentación de masas en imágenes de mamografía mediante agrupamiento restringido Saiveth Hernández Hernández Dr. Raúl Cruz Barbosa
    Mejoras al proceso de segmentación automática de secuencias de video mediante la aplicación de gas neural creciente Luis Omar González Martínez Dr. Ricardo Pérez Aguila

    Productividad Académica Relevante

    Publicaciones del Núcleo Académico Básico del 2014 al 2018

    Nombre de la publicación

    Autor(es)
    Comunicación entre agentes inteligentes mediante cálculo de eventos usando Erlang. Research in Computing Science, 72, 151-165, 2014 Aguilar, J. Trujillo-Romero, F., & Hernández-Gutiérrez, M
    On the Breast Mass Diagnosis Using Bayesian Networks. In Proc. of the 13th Mexican International Conference on Artificial Intelligence (MICAI-2014), Part II.LNAI 8857, pp. 474-485, 2014.

    Rodríguez-López, V., Cruz-Barbosa, R.

    CoLFDImaP: A web-based tool for teaching of FPGA-based digital image processing in undergraduate courses. Computer Applications in Engineering Education, 23(1), 92-108, 2015.

    Garcia, I., Guzman, E., & Pacheco, C.

    Especificación de requerimientos para el desarrollo de software automotriz en México. Revista Latinoamericana de Ingeniería de Software, 3(6), 250–258, 2015.

    Aguilar Cisneros, J. R. & Fernández-y-Fernández, C. A.

    Integrating a learning constructionist environment and the instructional design approach into the definition of a basic course for embedded systems design. Computer Applications in Engineering Education, 23(1): 36-53, 2015.

    Cano, E., Ruiz, J., & Garcia, I.

    Simulation of the optical performance of refractive elements to mimic the human eye focusing. Proc. of the Current Developments in Lens Design and Optical Engineering XVI, International Society for Optics and Photonics, pp. 1-9, 2015.

    Diaz-Gonzalez, G., Santiago-Alvarado, A., & Cruz-Félix, A. S.

    Improving Bayesian networks breast mass diagnosis by using clinical data. Proc. of the 7th Mexican Conference on Pattern Recognition (MCPR-2015), Springer International, pp. 292-301, 2015.

    Rodríguez-López, V. & Cruz-Barbosa, R.

    Changing the software engineering education: A report from current situation in Mexico. In Lee, R. (Ed.), Software Engineering Research, Management and Applications, Springer International Publishing, pp. 43-58, 2015.

    Garcia, I., Pacheco, C. & Calvo-Manzano, J. A.

    Aplicando la metodología PSP para el desarrollo de un sistema de reconocimiento de gestos. Revista Latinoamericana de Ingeniería de Software, 3(6), 237–249, 2015.

    Ramos Pérez, E., Fernández-y-Fernández, C. A., & León Hernández, E. I.

    Software engineering education for a graduate course: A web-based tool for conducting process improvement initiatives with local industry collaboration. Computer Applications in Engineering Education, 23(1), 117-136, 2015.

    Garcia, I., Pacheco, C., Calvo-Manzano, J. & Perez, C.

    Desarrollo de un sistema de reconocimiento de gestos. Proc. of the Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software (CONISOFT’2015), pp. 106-115, 2015.

    León Hernández, E. I., Pérez Ramos, E. G. & Fernández-y-Fernández, C. A.

    The influence of alignment-free sequence representations on the semi-supervised classification of Class C G protein-coupled receptors. Medical & Biological Engineering & Computing, 53(2), 137-149, 2015.

    Cruz-Barbosa, R., Vellido, A., & Giraldo, J.

    A proposed model for reuse of software requirements in requirements catalog. Journal of Software: Evolution and Process, 27(1), 1-21, 2015.

    Pacheco, C., Garcia, I., Calvo-Manzano, J. A. & Arcilla, M.

    Reducciones temporales para convertir la sintaxis abstracta de flujo de tareas no estructurado al álgebra de tareas. Revista Electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica (RECIBE), 4(4), 2015.

    Fernández-y-Fernández, C. A. & Quintanar Morales, J. A.

    An educational tool for designing DC motor control systems through FPGA-based experimentation. International Journal of Electrical Engineering Education, 52(1), 22-38, 2015.

    Guzman-Ramirez, E., Garcia, I., Guerrero, E., & Pacheco, C.

    Construction and optical testing of inflatable membrane mirror using structured light technique. International Journal of Photoenergy, 2015.

    Patiño-Jiménez, F., Nahmad-Molinari, Y., Moreno-Oliva, V. I., Los Santos-García, D., & Santiago-Alvarado, A.

    Modeling software using temporary reductions to transform unstructured flow diagrams into a formal notation. Proc. of the Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software (CONISOFT’2015), pp. 151-159, 2015.

    Quintanar Morales, J. A. & Fernández-y-Fernández, C. A.

    Diseño de experimentos con FPGA’s en cursos de ingeniería relacionados con motores de corriente continua. Revista DYNA, 90(4), 372-379, 2015.

    García, I., Guzmán-Ramírez, E., Guerrero-Ramírez, O. & Pacheco, C.

    Advances in the development of tunable lenses in Mexico. Photonics Letters of Poland, 7(1), 20-22, 2015.

    Santiago-Alvarado, A., Vazquez-Montiel, S., Gonzalez-Garcia, J., Iturbide-Jimenez, F., Cruz-Felix, A. S., Cruz-Martinez, V., Lopez-Lopez. E. A., & Castro-Gonzalez, G.

    A tool for supporting the design of DC-DC converters through FPGA-based experiments. IEEE Latin America Transactions, 14(1), 289-296, 2016.

    Guzman, E., Garcia, I., Guerrero, E. & Pacheco, C.

    Robotic system of two degrees of freedom for the evaluation of concave reflective surfaces using the Ronchi test. International Journal of Engineering Science and Innovative Technology, 5(2), 17-30, 2016.

    González-García, J., Pérez-Maldonado, Y., Santiago-Alvarado, A., Cordero-Dávila, A., Castro-González, G., Ramírez-Guzmán, M. E., & Cruz-Félix, A. S.

    Intensity normalization of additive and multiplicative spatially multiplexed patterns with n encoded phases. Optics and Lasers in Engineering, 77, 225-229, 2016.

    Juarez-Salazar, R., Robledo-Sanchez, C., Guerrero-Sanchez, F., Barcelata-Pinzon, A., Gonzalez-Garcia, J., & Santiago-Alvarado, A.

    Project management in small-sized software enterprises: A metamodeling-based approach. In Mejia, J., Muñoz, M., Rocha, A. & Calvo-Manzano, J. (Eds.), Trends and Applications in Software Engineering, Springer International Publishing, pp. 3-13, 2016.

    Garcia, I., Pacheco, C., Arcilla, M., & Sanchez, N.

    Diseño de un sistema colaborativo web para modelado de diagramas de flujo de tareas usando la metodología CIAM. Proc. of the 4º Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software (CONISOFT’16), pp. 76-84, 2016.

    Castellanos Altamirano, H., Fernández-y-Fernández, C.A., & Figueroa Martínez, J.

    New heliodon design with the use of Value Engineering (VE), International Journal of Engineering Science and Innovative Technology, 5(4), 1-8, 2016.

    Iturbide-Jimenez, F., Mendoza-Jasso, A. J., Santiago-Alvarado, A., Cruz-Félix, A. S., & Ramirez-Leyva, F. H.

    RRXRC: A functional extension for incorporating the reuse of requirements in Rational RequisitePro©. IEEE Latin America Transactions, 14(9), 4181-4186, 2016.

    Garcia, I. & Pacheco, C.

    Using SysML modeling to accurately represent automotive safety requirements. Proc. of the 4th International Conference in Software Engineering Research and Innovation, IEEE Computer Society, pp. 21-26, 2016.

    Gulias, E., Torreblanca, L. F., Rafael Aguilar, J., Fernández-y-Fernández, C.A.

    On the use of case-based planning for e-learning personalization. Expert Systems with Applications, 60, 1-15, 2016.

    Garrido, A., Morales, L., & Serina, I.

    MyPMP: A plug-in for implementing the metamodeling approach for project management in small-sized software enterprises. Computer Science and Information Systems, 13(3), 827-847, 2016.

    Garcia, I., Pacheco, C., Arcilla-Cobián, M., & Calvo-Manzano, J. A.

    Ingeniería de software. In Pineda, L. A. (Ed.), La Computación en México por especialidades académicas, Academia Mexicana de Computación, A. C., pp. 167-194, 2017.

    Aguilar, R. A., Oktaba, H. J., Juárez, R., Aguilar, J. R., Fernández y Fernández, C. A., Rodríguez, O. M., Ucán, J. P.

    Implementing the Ki Wo Tsukau® model to strengthen the commitment of small-sized software enterprises in software process improvement initiatives. In Mejia, J., Muñoz, M., Rocha, A., San Feliu, T. & Peña, A. (Eds.), Trends and Applications in Software Engineering, Springer International Publishing, pp. 3-12, 2017.

    Garcia, I., Pacheco, C., Calvo-Manzano, J. A., & Hernandez-Moreno, H.

    Automotive safety requirements specification. In Zapata, C. M., Durango, C. E., & Perdomo Charry, W. (Eds.), Software Engineering: Methods, modeling, and teaching, Editorial Bonaventura, Bogotá, Colombia, pp. 225–243, 2017.

    Aguilar-Cisneros, J., Gulias Matas, E., Fernando Torreblanca, L., & Fernandez-y-Fernandez, C. A.

    Development of a computational tool for the simulation of refractive elements in the human eye, International Journal of Engineering, Science and Innovative Technology, 6(6), 1-9, 2017.

    Diaz-Gonzalez, G., Santiago-Alvarado, A., & González-Garcia, J., & Trujillo-Romero, F.

    Improving usability by better user feedback: The case study of ProLec ver 3.0. Proc. of the 8th Latin American Conference on Human-Computer Interaction, ACM Publisher, pp. 11, 2017.

    Rocha, M. A. M., Cuevas, M., Morales, L., Martínez, J. F., Guzmán, L. Y. C., Vega, A. R. R., & Rodríguez, J. C. V.

    Selection of best software engineering practices: A multi-criteria decision making approach basic concepts of multi-criteria decision making. Research in Computing Science, 136, 47-60, 2017.

    Hernández-Ledesma, G., Ramos, E. G., Fernández-y-Fernández, C. A., Aguilar-Cisneros, J. R., Rosas-Sumano, J. J., &

    Morales-Ignacio, L. A.

    Reusing functional software requirements in small-sized software enterprises: A model oriented to the catalog of requirements. Requirements Engineering, 22(2), 275-287, 2017.

    Pacheco, C., Garcia, I., Calvo-Manzano, J. A. & Arcilla, M.

    Análisis exploratorio para la caracterización de la adicción a la cocaína a través del aprendizaje computacional. Research in Computing Science, 136, 99-107, 2017.

    Téllez-Velázquez, A., Garza-Villareal, E. A., González-Olvera, J. J., & Cruz-Barbosa, R.

    Behavior modification applied to requirements engineering for medical applications. Research in Computing Science, 136: 61–72, 2017.

    Hernández-Ledesma, G., Hernández-Ledesma, N., Ramos, E. G., & Fernandez-y-Fernandez, C. A.

    A computer game for teaching and learning algebra topics at undergraduate level. Computer Applications in Engineering Education, 26(2), 326-340, 2017.

    Garcia, I. & Cano, E.

    Programa de Lecturas (ProLec versión 3.0). Memorias del IX Simposio de Software Libre de la Mixteca. Huajuapan de León, Oaxaca. 2017.

    Morales, L., Moreno, M., Figueroa, J., Pérez, R., & May, D.

    Software requirement specification for the automotive sector: The case of a post-collision event control system. Proc. of the 5th International Conference in Software Engineering Research and Innovation, IEEE Computer Society, pp. 10–17, 2017.

    Aguilar Cisneros, J. R., de la Rosa García, G., & Fernandez-y-Fernandez, C. A.

    Teaching real-time video processing theory by using an FPGA-based educational system and the “learning-by-doing” method. Computer Applications in Engineering Education, 25(3), 376-391, 2017.

    Guzman-Ramírez, E., Garcia, I., Gonzalez, C., & Mendoza-Manzano, M.

    El uso del software libre en la academia y la industria de México. Memorias del IX Simposio de Software Libre de la Mixteca. Huajuapan de León, Oaxaca. 2017.

    Fernández, C. & Morales, L.

    Implementación del modelo de restricciones del problema de calendarización de horarios universitarios con PYTHON. Memorias del IX Simposio de Software Libre de la Mixteca. Huajuapan de León, Oaxaca. 2017.

    Morales, L. & Figueroa, J.

    Path planning for a mobile robot using genetic algorithm and artificial bee colony. Proc. of the IEEE International Conference on Mechatronics, Electronics and Automotive Engineering (ICMEAE), IEEE Computer Society, pp. 8-12, 2017.

    Carballo, E. A. S., Morales, L., & Trujillo-Romero, F.

    Representation learning for class C G protein-coupled receptors classification. Molecules, 23(3), 690, 2018.

    Cruz-Barbosa, R., Ramos-Pérez, E. G., & Giraldo, J.

    Requirements elicitation techniques: A systematic literature review based on the maturity of the techniques. IET Software, 2018.

    Pacheco, C., Garcia, I., & Reyes, M.

    Improving breast mass classification through Kernel methods and the fusion of clinical data and image descriptors. Proc. of the Mexican Conference on Pattern Recognition, Springer International, pp. 258-266, 2018.

    Hernández-Hernández, S., Orantes-Molina, A., & Cruz-Barbosa, R.

    A CUDA-streams inference machine for non-singleton fuzzy systems. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 30 (8), 1-17, 2018.

    Téllez-Velázquez, A. & Cruz-Barbosa, R.

    A feasible genetic optimization strategy for parametric interval type-2 fuzzy logic systems. International Journal of Fuzzy Systems, 20(1), 318–338, 2018.

    Téllez-Velázquez, A., Molina-Lozano, H., Villa-Vargas, L.A., Cruz-Barbosa, R., Lugo-González, E., Batyrshin, I. Z., & Rudas, I. J.

    Participación de estudiantes del programa con profesores del Núcleo Académico Básico

    Nombre de la publicación

    Alumno - generación

    Comunicación entre agentes inteligentes mediante cálculo de eventos usando Erlang. Research in Computing Science, 72, 151-165, 2014. José Yedid Aguilar López - 2011
    Redes Bayesianas para la clasificación de masas en mamografías. Temas de Ciencia y Tecnología, 17(51), 11-24, 2013. Rolando Pedro Gabriel - 2011
    Software engineering education for a graduate course: A web-based tool for conducting process improvement initiatives with local industry collaboration. Computer Applications in Engineering Education, 23(1), 117-136, 2015. Carlos Alejandro Pérez Cruz - 2012
    Requirements elicitation techniques: A systematic literature review based on the maturity of the techniques. IET Software, 2018. Myriam Karenina Reyes Sánchez -2012
    Representation learning for class C G protein-coupled receptors classification. Molecules, 23(3), 690, 2018. Erik Germán Ramos Pérez - 2013
    Aplicando la metodología PSP para el desarrollo de un sistema de reconocimiento de gestos. Revista Latinoamericana de Ingeniería de Software, 3(6), 237–249, 2015.
    Desarrollo de un sistema de reconocimiento de gestos. Proc. of the 3º Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software (CONISOFT’2015), pp. 106-115, 2015.
    Hacia un sistema asistido por computadora vía web para el análisis de mamografías. Encuentro Nacional de Ciencias de la Computación, ENC 2014, Ocotlán de Morelos, Oaxaca, México.
    Robotic system of two degrees of freedom for the evaluation of concave reflective surfaces using the Ronchi test. International Journal of Engineering Science and Innovative Technology, 5(2), 17-30, 2016. Moisés Emmanuel Ramírez Guzmán - 2013

    Parallelization of semi-supervised learning algorithms. Proc. of the 8th International Supercomputing Conference in Mexico (ISUM 2017).
    Hacia un sistema asistido por computadora vía web para el análisis de mamografías. Encuentro Nacional de Ciencias de la Computación, ENC 2014, Ocotlán de Morelos, Oaxaca, México.
    Project management in small-sized software enterprises: A metamodeling-based approach. In Mejia, J., Muñoz, M., Rocha, A. & Calvo-Manzano, J. (Eds.), Trends and Applications in Software Engineering, Springer International Publishing, pp. 3-13, 2016. Neira Sánchez Rojas - 2015
    Improving breast mass classification through Kernel methods and the fusion of clinical data and image descriptors. Proc. of the Mexican Conference on Pattern Recognition, Springer International, pp. 258-266, 2018. Saiveth Hernández Hernández - 2016

    Participación en congresos

    Nombre del Congreso

    Lugar

    SERA 2014: 12th ACIS International Conference on Software Engineering Research, Management and Applications

    Kitakyushu – Japan

    ENC 2014: Encuentro Nacional de Ciencias de la Computación

    Ocotlán de Morelos, Oaxaca, México.

    MICAI 2014: The 13th Mexican International Conference on Artificial Intelligence

    Tuxtla Gutiérrez, Chiapas -- México

    CONISOFT 2015: Congreso Internacional de Investigación e Innovación en Ingeniería de Software

    San Luis Potosí, San Luis Potosí – México

    Current Developments in Lens Design and Optical Engineering XVI

    San Diego, California - EEUU

    MCPR 2015: The 7th Mexican Conference on Pattern Recognition

    México, D. F - México

    CIMPS 2015: The 4th International Conference on Software Process Improvement

    Mazatlán, Sinaloa – México

    CONISOFT 2016: The 4th International Conference in Software Engineering Research and Innovation

    Puebla, Puebla – México

    CIMPS 2016: The 5th International Conference on Software Process Improvement

    Aguascalientes, Aguascalientes – México

    ENC 2016: Encuentro Nacional de Ciencias de la Computación

    Chihuahua, Chihuahua -- México

    CONISOFT 2017: The 5th International Conference in Software Engineering Research and Innovation

    Mérida, Yucatán – México

    CLIHC 2017: The VIII Latin American Conference on Human-Computer Interaction

    Antigua Guatemala – Guatemala

    CIIT 2017: 2do. Congreso de Informática e Innovación Tecnológica 2017

    Cd. Ixtepec, Oaxaca -- México

    IX Simposio de Software Libre de la Mixteca

    Huajuapan de León, Oaxaca – México

    ICMEAE 2017: The 4th International Conference on Mechatronics, Electronics and Automation Engineering

    Bangkok, Thailand

    MCPR 2018: The 10th Mexican Conference on Pattern Recognition

    Cholula, Puebla – México

    Proyectos Realizados con Financiamiento Externo

    Nombre del proyecto

    Organismo patrocinador

    Diseño de un modelo semiótico para introducir objetos de aprendizaje multimedia en el proceso de alfabetización en la lengua Zapoteca

    CONACyT – Ciencia Básica

    Estancias postdoctorales vinculadas al fortalecimiento de la calidad del Posgrado Nacional 2015

    CONACyT

    Cómputo de alto rendimiento para métodos avanzados de Inteligencia Artificial a gran escala

    CONACyT – Cátedras

    Atención a niños con necesidades educativas especiales mediante el desarrollo de recursos didácticos con tecnologías interactivas

    Proyecto de Redes Temáticas de Colaboración Académica de PRODEP

    Vinculación con Otros Sectores de la Sociedad

     Con el objetivo de mejorar la calidad del programa, el Núcleo Académico Básico de la Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado ha establecido vínculos con empresas de gobierno y del sector privado tanto para el desarrollo de clases como de proyectos que permitan la obtención de recursos externos:

    KadaSoftware (http://www.kadasoftware.com/ ), que fue creada como una empresa universitaria perteneciente a la Universidad Tecnológica de la Mixteca y dedicada al desarrollo de software y que fue inaugurada en febrero del 2006 con la finalidad de ser la primera empresa establecida en el Parque Tecnológico de la misma universidad. La empresa se localiza a 10 minutos del campus de la Universidad y el parque donde se ubica cuenta con una extensión de 15 mil 400 metros cuadrados, está cercado, urbanizado, con vigilancia y vías de acceso, cuenta con todos los servicios, acceso inalámbrico a Internet y telefonía. Desde el 2014, y como resultado de la modificación al plan de estudios de la Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado en el 2015, se decidió relacionar el contenido teórico de los cursos con las actividades desarrolladas en KadaSoftware para mejorar el enfoque práctico del programa. En este sentido, hasta el día de hoy se han podido realizar cursos donde se combinan la teoría y la práctica para:

    • Diseñar mecanismos de evaluación del proceso de software de pequeñas empresas (se anexa comprobante en medios de evaluación de estudiantes)

    • Diseñar e implementar planes de mejora para eliminar debilidades en el entorno de trabajo

    • Diseñar e implementar un programa de medición con el objetivo de mejorar la calidad del proceso/producto

    • Diseñar y conducir iniciativas de mejora del proceso de pequeñas empresas de software

    Sys Technology and Innovation S.R.L de C.V (http://www.sti.mx) es una empresa que fue creada en el 2014 con una oficina matriz en la Ciudad de México, y actualmente con sedes en Veracruz y Oaxaca. La empresa, que se localiza en la Plaza Melchor en la Delegación Cuauhtémoc, diseña soluciones innovadoras, eficientes en tiempo y costos para optimizar los procesos mediante la generación de soluciones estratégicas e innovadoras, cumpliendo con los objetivos de la organización o institución que las desee. Desde marzo del 2015, y también como resultado de la modificación al plan de estudios de la Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado, se estableció un vínculo de trabajo que nos ha permitido relacionar los cursos con las actividades desarrolladas en la empresa para mejorar el programa. En este sentido, hasta el día de hoy se han podido realizar cursos donde se combinan la teoría y la práctica para, por ejemplo:

    • Diseñar mecanismos de evaluación del proceso de software

    • Apoyo en el desarrollo de casos de estudio con las herramientas desarrolladas por los estudiantes del programa como producto de sus tesis

    • Formulación de proyectos que permitan la obtención de recursos externos de las convocatorias emitidas por el CONACyT (Fondo InnovaPYME, FOMIX)


    RagaSoft S.A de C.V es una empresa que fue creada en el 2007 en el Estado de Oaxaca y que se ha caracterizado por proponer soluciones informáticas de bajo costo que incrementan la productividad del personal. La empresa se encuentra ubicada en el centro de la Ciudad de Oaxaca, por lo que se facilita que los estudiantes del programa puedan realizar visitas frecuentes para desarrollar las actividades marcadas por los profesores de cursos específicos. En este sentido, desde octubre del 2016 se han podido desarrollar actividades prácticas que involucran lo siguiente:

    • Diseñar e implementar planes de mejora para eliminar debilidades en el entorno de trabajo

    • Diseñar e implementar programas de medición

    • Apoyo en el desarrollo de casos de estudio con las herramientas desarrolladas por los estudiantes del programa como producto de sus tesis

    Procesos Administrativos

      Proceso de Admisión

     A pesar de que no es obligatorio, se recomienda que los aspirantes a iniciar el proceso de admisión a la Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado establezcan contacto con el actual coordinador del programa (manuelhg@mixteco.utm.mx) con una antelación de 3 meses. Este contacto inicial permitirá que el aspirante reciba información más detallada sobre los integrantes del Núcleo Académico Básico (NAB), con el objetivo de que se pueda desarrollar una idea clara sobre un tema de tesis y se inicie la redacción de un protocolo de trabajo.
     La selección de los estudiantes se lleva a cabo a partir de tres etapas secuenciales:
    • La primera etapa consiste en la aplicación de un examen de conocimientos para verificar el dominio del aspirante en diversos temas de ingeniería matemáticas, programación,ingeniería de software, lectura y comprensión de texto).
    • La segunda etapa consiste en una entrevista al aspirante, por un panel de tres profesores-investigadores que forman parte del Comité de Admisión (es importante mencionar que estos profesores también forman parte del NAB). En la entrevista se evalúan seis aspectos: (1) conocimientos del área que se pretende estudiar, (2) trayectoria académica-profesional y metas profesionales,(3) capacidades personales y habilidades de trabajo experimental, (4) actitudes para trabajo de investigación y para estudios de posgrado, (5) intenciones de comportamiento en el programa de maestría, y (6) proyecto de tesis.
    • Finalmente, considerando los resultados obtenidos en las dos etapas anteriores, la tercera etapa del proceso consiste en un curso propedéutico cuyo objetivo es actualizar y homogeneizar los conocimientos de los alumnos seleccionados. Este mecanismo resulta bastante apropiado debido a que puede haber aspirantes de distintos programas de ingeniería y de distintas instituciones educativas. El propedéutico está formado por 5 cursos que son: Matemáticas, Lógica, Programación, Tópicos Selectos de Tecnologías de Cómputo Aplicado, y Metodología de Investigación. Cada curso tiene una duración de 40h. Al final del propedéutico se realiza una evaluación de los contenidos de éste. Se acepta en el programa de posgrado a aquellos estudiantes que aprueben con una calificación promedio mínima de 8.0. Cabe señalar que, aunque la asistencia el curso propedéutico no es obligatoria, sí lo es aprobar los exámenes. Este curso está planeado para ser impartido en 8 semanas (que abarcan los meses de agosto y septiembre). Cada asignatura proyecta impartirse en cinco sesiones semanales de 1 hora (5 horas/semana).
     Los alumnos admitidos recibirán por escrito el dictamen de admisión firmado por el jefe de la División de Estudios de Posgrado

    FECHAS

    Solicitud y entrega de documentos 20 de febrero al 30 de junio de 2023
    Examen de selección 03 de julio de 2023
    Entrevista 04 de julio de 2023
    Inscripciones al curso propedéutico 23 al 28 de julio de 2023
    Curso propedéutico 31 de julio al 22 de septiembre de 2023

    Requisitos

    • Dos copias del acta de nacimiento
    • Dos copias del certificado de licenciatura
    • Dos copias del título profesional
    • Dos copias de la cédula profesional
    • Carta de exposición de motivos mínimo 3 y máximo 5 cuartillas
    • Currículum Vitae actualizado
    • Seis fotografías tamaño infantil blanco y negro
    • Constancia de inglés con una equivalencia de 450 TOEFL
    • Dos cartas de recomendación avaladas por profesores o investigadores ya sea nacionales o extranjeros
     Nota:Toda la documentación debe entregarse en tamaño carta junto con el pago del examen de selección en original y copia (ver Forma de pago de servicios).

    En caso de ser estudiante extranjero deberá añadir:

    • Documentación probatoria de su estancia legal en el país: pasaporte, FM3 o visa de estudiante (original y copia)
    • Presentar los documentos académicos expedidos en el extranjero, certificados por el país de origen y la Secretaría de Relaciones Exteriores de México (original y copia). Documentos apostillados
    • Constancia del dominio del idioma español, si éste es diferente al idioma materno del candidato, emitido por el Instituto de Idiomas de la UTM (original y copia).
     Nota:Los documentos originales serán devueltos una vez que el cotejo haya sido realizado.

      La Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado se encuentra incorporada al Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) del CONACYT. Por lo tanto, los alumnos admitidos que tengan el promedio mínimo de licenciatura establecido por el CONACyT serán becarios del programa. 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.

     

    A V I S O:   A los interesados en inscribirse al programa. Por favor mandar la documentación vía e-mail al correo: blaver102@mixteco.utm.mx, con la Srita. Blanca Nava, cualquier cambio de fecha se las haremos saber por esta misma vía.  

    FORMA DE PAGO DE SERVICIOS

     

    INFORMES

     División de Estudios de Posgrado y Departamento de Servicios Escolares. Carretera Huajuapan – Acatlima km. 2.5, Huajuapan de León, Oax., México, C.P.69000 Tel. y Fax. (953) 53 2 03 99 ext. 300, 110 119 y 768, e-mail.- jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx, Servicios Escolares escolar@mixteco.utm.mx

     

    CONTACTO

    Dr. Manuel Hernández Gutiérrez
    Coordinador Académico
    E-mail: manuelhg@mixteco.utm.mx
     Teléfonos: 953 532 03 99/202 14 Ext. 200
    Dr. José Aníbal Arias Aguilar
    Jefe de la División de Estudios de Posgrado
    E-mail:jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx
     Teléfonos: 953 532 03 99/202 14 Ext. 768

    Información Sobre Becas CONACyT

    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 Programa Nacional de Posgrado de Calidad (PNPC), como es el caso de la Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado.
    Para mayor información se recomienda revisar el siguiente link:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    		  
       
     
    		 
       
     

    SISTEMA DE UNIVERSIDADES ESTATALES DE OAXACA