Sobre el programa de Ciencia de Datos
¿Por qué estudiar el programa en Ciencia de Datos?
Procesar grandes cantidades de información para adquirir conocimiento y tomar mejores decisiones en diversos ámbitos es, junto a la implementación de la Inteligencia Artificial, uno de los eslabones fundamentales de la cuarta revolución industrial y de las profundas transformaciones que se está impulsando en el desarrollo de las industrias, la ciencia y la cultura. El programa de Ciencia de Datos es una propuesta formativa integral enfocada en la apropiación de habilidades técnicas y científicas para extraer conocimiento de todo tipo de datos y uno de sus principales propósitos es la toma de decisiones informadas en escenarios industriales, sociales y de investigación.
Nuestro currículum se distingue por una sólida fundamentación en ciencias, matemáticas, incluyendo matemáticas para la Ciencia de Datos, estadística y programación; cursos avanzados como machine learning, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural. Nos enfocamos en el desarrollo de habilidades para apropiar y adaptar nuevas tecnologías emergentes de manera eficaz y dinámica, en el contexto de la toma de decisiones basadas en datos, así como en la creación de escenarios tecnológicos para el futuro en el entorno social y empresarial.
Diferenciales
Estudiar el programa de Ciencia de Datos de la UCentral es una experiencia que te permite:
Plan de estudios
| Semestre 1 | Créditos |
|---|---|
| Lectura, escritura y oralidad: La palabra que hace falta | 2 |
| Introducción a la vida universitaria | 1 |
| Habilidades blandas para la vida | 2 |
| Pensamiento numérico para la resolución de problemas | 3 |
| Fundamentos de biología | 2 |
| Química general | 3 |
| Introducción a la ciencia de datos | 2 |
| Total de Créditos | 15 |
| Semestre 2 | Créditos |
|---|---|
| Lectura, escritura y oralidad: Las ausencias de la razón | 2 |
| Living together | 2 |
| Contexto: Sujeto y sociedad | 2 |
| Pensamiento computacional y tecnologías digitales | 2 |
| Introducción al cálculo | 3 |
| Fundamentos de programación | 3 |
| Técnicas y herramientas 1 | 1 |
| Total de Créditos | 15 |
| Semestre 3 | Créditos |
|---|---|
| Beyond my culture | 2 |
| Física mecánica | 3 |
| Cálculo integral y matrices | 3 |
| Programación para ciencia de datos | 3 |
| Estructura de datos | 3 |
| Proyecto de interacción con el entorno 1 | 2 |
| Total de Créditos | 16 |
| Semestre 4 | Créditos |
|---|---|
| Taking care of our planet | 2 |
| Contexto | 2 |
| Métodos estadísticos | 3 |
| Electromagnetismo | 3 |
| Cálculo de ecuaciones diferenciales | 3 |
| Bases de datos | 3 |
| Técnicas y herramientas 2 | 1 |
| Total de Créditos | 17 |
| Semestre 5 | Créditos |
|---|---|
| Global cyber citizen | 2 |
| Cálculo multivariado | 3 |
| Gestión de proyectos STEM | 2 |
| Estadística multivariada | 3 |
| Matemáticas para ciencia de datos | 3 |
| Técnicas y herramientas 3 | 1 |
| Técnicas y herramientas 4 | 1 |
| Proyecto de interacción con el entorno 2 | 3 |
| Total de Créditos | 18 |
| Semestre 6 | Créditos |
|---|---|
| Contexto: Política, ética y ciudadanía | 2 |
| Modelado y simulación | 3 |
| Herramientas estadísticas avanzadas | 3 |
| Machine Learning 1 | 3 |
| Visualización de datos | 3 |
| Técnicas y herramientas 5 | 1 |
| Proyecto de interacción con el entorno 3 | 3 |
| Total de Créditos | 18 |
| Semestre 7 | Créditos |
|---|---|
| Series de tiempo | 3 |
| Machine Learning 2 | 3 |
| Inteligencia de negocios | 3 |
| Electiva I | 3 |
| Técnicas y herramientas 6 | 1 |
| Pasantía/Práctica laboral/Proyecto de diseño en ingeniería o ciencias básicas | 5 |
| Total de Créditos | 18 |
| Semestre 8 | Créditos |
|---|---|
| Redes neuronales | 3 |
| Introduction to Natural Language Processing | 2 |
| Inteligencia artificial: conceptos y aplicaciones | 3 |
| Electiva 2 | 3 |
| Curso de fin de ciclo | 7 |
| Total de Créditos | 18 |
Total créditos académicos: 135
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Perfil de ingreso
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