Ciencia de datos e inteligencia artificial para series temporales y datos no estructurados
Área orientada a la formación de especialistas capaces de diseñar, implementar y evaluar soluciones estadísticas y de aprendizaje automático sobre dos familias de datos complejos: (i) datos no estructurados y de múltiples fuentes (texto, registros clínicos, señales e imágenes ) y (ii) series temporales con estructuras desafiantes (memoria larga, varianza cambiante, observaciones irregulares o faltantes). El área integra la modelación estocástica y econométrica clásica con métodos modernos de aprendizaje profundo, con énfasis en la interpretabilidad, la evaluación rigurosa y el pronóstico confiable para el ejercicio profesional.

Modelación estadística para aplicaciones multidisciplinarias en ciencias sociales
Área orientada a la formación de especialistas en el diseño, estimación e interpretación de modelos estadísticos y econométricos aplicados a fenómenos sociales, económicos y educativos (desempeño académico, calidad de vida, emprendimiento, estabilidad de mercados, alfabetización estadística ciudadana) con énfasis en la traducción de resultados cuantitativos para ayudar la toma de decisiones de organizaciones públicas y privadas.