Generales:

 Formar investigadores de alto nivel en el área de las ciencias de la computación, que dan soluciones a problemas científicos de relevancia y de generación de conocimiento del estado del arte, mediante la producción de calidad de los integrantes del programa y el desarrollo de patentes, para el beneficio de la población y el ambiente.

Particulares:

1. Fomentar en las y los doctorantes, habilidades y competencias que le permitan ser investigadores de alto nivel.

2. Buscar que las investigaciones desarrolladas en el Programa del DCC tengan un impacto en tanto que ayuden a la contribución del desarrollo de soluciones computacionales pertinentes del estado y del país tanto sociales como científicas y de innovación.

3. Impactar en el entorno social por medio de los productos en sistemas computacionales, objetos educativos, algoritmos computacionales, mecanismos inteligentes.

El aspirante habrá de contar con el grado de Maestría en el área de la computación o área afín. Debe de tener facilidad para leer y entender textos en el idioma inglés, tener un razonamiento lógico matemático desarrollado, poseer habilidades sobre el manejo y aplicación de la tecnología del área.

Los egresados del programa de Doctorado en Ciencias de la Computación deberán cumplir con las siguientes habilidades al concluir sus estudios:

1. Capacidad de análisis.

2. Capacidad para realizar investigación de forma independiente.

3. Contar con un profundo dominio de temas que haya abordado en su proyecto de investigación.

4. Formar investigadores capaces de generar conocimiento e innovación tecnológica. Los egresados estarán preparados, además, para resolver problemas de alto nivel.

El mapa curricular del Doctorado en Ciencias de la Computación está planteado en tres etapas, de acuerdo con el área de integración. El Programa de Doctorado es de seis semestres o periodos, durante los cuales el doctorante cursa UA de Investigación, Básicas, Metodológicas y Optativas. Las optativas dependen de la LGAC que el alumno seleccione y se listan a continuación: aprendizaje móvil, aprendizaje profundo, arquitectura computacional avanzada, ciencia de datos, cómputo evolutivo, electrónica para sistemas de comunicaciones, física contemporánea, formalismo de operadores, información cuántica, inteligencia artificial, interoperabilidad estándares y repositorios, objetos de aprendizaje y recursos educativos abiertos, procesamiento digital de imágenes, procesamiento digital de señales, procesamiento semántico de datos, reconocimiento de patrones, redes neuronales artificiales, sistemas electrónicos, sistemas embebidos y en tiempo real, tecnologías para la innovación educativa, teoría del momento angular, tópicos de tecnología educativa, tratamiento automático de textos.