Ciencia de Datos
SNIES: 116928 - Registro calificado: Resolución n.º 2938 (22/02/2018), 7 años de vigencia
Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas
Información general
*Aplica términos y condiciones. Solo para estudiantes nuevos de primer semestre. El descuento por pronto pago puede variar.
¿Por qué estudiar Ciencia de Datos?
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Dominarás el lenguaje de la cuarta revolución industrial. Te entrenarás en el procesamiento de grandes volúmenes de información para extraer conocimiento y tomar decisiones basadas en datos.
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Aprenderás con algoritmos avanzados. Conocerás a profundidad los secretos del machine learning, las redes neuronales y el procesamiento de lenguaje natural para crear escenarios tecnológicos innovadores.
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Te formarás con fundamentos rigurosos. El plan de estudios de Ciencia de Datos contiene una base científica y matemática sólida que te permitirá comprender no solo cómo funcionan las herramientas, sino cómo crear soluciones desde cero.
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Conocerás cómo funciona la IA y el deep learning. En la Universidad Central tendrás acceso a cursos avanzados sobre redes neuronales y aprendizaje automático.
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Crearás soluciones para los retos del futuro. Sabrás cómo enseñar a las máquinas a entender, interpretar y generar lenguaje humano, una habilidad que te posicionará frente a las demandas del mercado.
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Impulsarás la transformación. Serás el puente entre los datos y las organizaciones creando infraestructuras tecnológicas que permitan a las empresas ser más eficientes en un mundo cada vez más dependiente de la analítica.
¿Qué nos diferencia?
Estudiar el programa de Ciencia de Datos de la UCentral es una experiencia que te permitirá:
Plan de estudios
| Semestre 1 | Créditos |
|---|---|
| Introducción a la ciencia de datos | 2 |
| Fundamentos de biología | 2 |
| Química general | 3 |
| Habilidades blandas para la vida | 2 |
| Pensamiento numérico para la resolución de problemas | 3 |
| Introducción a la vida universitaria* | 1 |
| Lectura, escritura y oralidad I: La palabra que hace falta | 2 |
| Total de créditos | 15 |
*Nota: El crédito correspondiente al curso Introducción a la vida universitaria no tiene costo.
| Semestre 2 | Créditos |
|---|---|
| Fundamentos de programación | 3 |
| Introducción al cálculo | 3 |
| Contexto: Sujeto y sociedad | 2 |
| Pensamiento computacional y tecnologías digitales | 2 |
| Lectura, escritura y oralidad II: Las ausencias de la razón | 2 |
| Living Together | 2 |
| Técnicas y herramientas I | 1 |
| Total de créditos | 15 |
| Periodo 3 | Créditos |
|---|---|
| Estructura de datos | 3 |
| Programación para ciencia de datos | 3 |
| Física mecánica | 3 |
| Cálculo integral y matrices | 3 |
| Beyond my Culture | 2 |
| Proyecto de interacción e intervención con el entorno I | 2 |
| Total de créditos | 16 |
| Periodo 4 | Créditos |
|---|---|
| Bases de datos | 3 |
| Electromagnetismo | 3 |
| Métodos estadísticos | 3 |
| Cálculo de ecuaciones diferenciales | 3 |
| Contexto: Historia del pensamiento y la cultura o contexto: Ciencia, tecnología y sociedad | 2 |
| Taking Care of our Planet | 2 |
| Técnicas y herramientas II | 1 |
| Total de créditos | 17 |
| Semestre 5 | Créditos |
|---|---|
| Matemáticas para ciencia de datos | 3 |
| Estadística multivariada | 3 |
| Gestión de proyectos STEM | 2 |
| Cálculo multivariado | 3 |
| Global Cyber Citizen | 2 |
| Proyecto de interacción e intervención con el entorno II | 3 |
| Técnicas y herramientas III | 1 |
| Técnicas y herramientas IV | 1 |
| Total de créditos | 18 |
| Semestre 6 | Créditos |
|---|---|
| Visualización de datos | 3 |
| Machine Learning I | 3 |
| Herramientas estadísticas avanzadas | 3 |
| Modelado y simulación | 3 |
| Contexto: Política, ética y ciudadanía | 2 |
| Proyecto de interacción con el entorno III | 3 |
| Técnicas y herramientas V | 1 |
| Total de créditos | 18 |
| Semestre 7 | Créditos |
|---|---|
| Inteligencia de negocios | 3 |
| Machine Learning II | 3 |
| Series de tiempo | 3 |
| Pasantía/Práctica laboral/Proyecto de diseño en ingeniería o ciencias básicas | 5 |
| Técnicas y herramientas VI | 1 |
| Electiva I | 3 |
| Total de créditos | 18 |
| Semestre 8 | Créditos |
|---|---|
| Curso de fin de ciclo* | 7 |
| Inteligencia artificial: conceptos y aplicaciones | 3 |
| Procesamiento de lenguaje natural | 2 |
| Redes neuronales | 3 |
| Electiva II | 3 |
| Total de créditos | 18 |
*Nota: Los siete créditos correspondientes al curso de fin de ciclo tendrán un costo adicional del 30 % del valor del crédito para cada programa.
Formación y proyección
¿Tienes capacidad de análisis, interés en desarrollar habilidades computacionales y eres una persona apasionada por la tecnología, creativa y con ganas de convertir la tecnología en un catalizador clave para la transformación de su entorno? Entonces, el programa de Ciencia de Datos de la UCentral es ideal para comenzar tu desarrollo profesional.
Como científico/a de datos de la Universidad Central, serás un profesional con una sólida formación en métodos, conceptos y herramientas de la matemática, la estadística, la computación, el machine learning y la inteligencia artificial. Estarás capacitado/a para liderar y enriquecer la industria, la investigación y la academia.
Como científico/a de datos de la Univesidad Central podrás:
- Asesorar y realizar consultorías a entidades y empresas del sector gubernamental y privado para la toma de decisiones estratégicas, a partir del procesamiento de datos.
- Trabajar en equipos multidisciplinarios para desarrollar soluciones integrales y apoyar la toma de decisiones en situaciones problemáticas de diferentes contextos de las ciencias y el ámbito organizacional.
- Vincularte a equipos expertos y especializados en investigación para trabajar en proyectos de desarrollo o incorporación de tecnologías en diversos sectores industriales y comerciales.
- Desarrollar modelos, interpretar resultados y analizar datos en empresas pertenecientes al sector financiero u otros sectores que requieran de estos servicios especializados.
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