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 |
---|---|
Introducción a la vida universitaria* | 1 |
Pensamiento numérico para la resolución de problemas | 3 |
Habilidades blandas para la vida | 2 |
Lectura, escritura y oralidad: La palabra que hace falta | 2 |
Química general | 3 |
Fundamentos de biología | 2 |
Introducción a la ciencia de datos | 2 |
Total de Créditos | 15 |
*Nota: El crédito correspondiente al curso Introducción a la vida universitaria no tiene costo.
Semestre 2 | Créditos |
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Lectura, escritura y oralidad 2: Las ausencias de la razón | 2 |
Pensamiento computacional y tecnologías digitales | 2 |
Living together | 2 |
Contexto: Sujeto y sociedad | 2 |
Técnicas y herramientas 1 | 1 |
Introducción al cálculo | 3 |
Fundamentos de programación | 3 |
Total de Créditos | 15 |
Semestre 3 | Créditos |
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Beyond my Culture | 2 |
Proyecto de interacción e intervención con el entorno 1 | 2 |
Cálculo integral y matrices | 3 |
Física mecánica | 3 |
Programación para ciencia de datos | 3 |
Estructura de datos | 3 |
Total de Créditos | 16 |
Semestre 4 | Créditos |
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Taking Care of our Planet | 2 |
Contexto: Historia del pensamiento y la cultura o Contexto: Ciencia, tecnología y sociedad | 2 |
Técnicas y herramientas 2 | 1 |
Cálculo de ecuaciones diferenciales | 3 |
Métodos estadísticos | 3 |
Electromagnetismo | 3 |
Bases de datos | 3 |
Total de Créditos | 17 |
Semestre 5 | Créditos |
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Global Cyber Citizen | 2 |
Proyecto de interacción e intervención con el entorno 2 | 3 |
Técnicas y herramientas 3 | 1 |
Técnicas y herramientas 4 | 1 |
Cálculo multivariado | 3 |
Gestión de proyectos STEM | 2 |
Matemáticas para ciencia de datos | 3 |
Estadística multivariada | 3 |
Total de Créditos | 18 |
Semestre 6 | Créditos |
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Contexto: Política, ética y ciudadanía | 2 |
Proyecto de interacción con el entorno 3 | 3 |
Técnicas y herramientas 5 | 1 |
Modelado y simulación | 3 |
Visualización de datos | 3 |
Machine Learning 1 | 3 |
Herramientas estadísticas avanzadas | 3 |
Total de Créditos | 18 |
Semestre 7 | Créditos |
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Pasantía/Práctica laboral/Proyecto de diseño en ingeniería o ciencias básicas | 5 |
Técnicas y herramientas 6 | 1 |
Electiva 1 | 3 |
Series de tiempo | 3 |
Machine Learning 2 | 3 |
Inteligencia de negocios | 3 |
Total de Créditos | 18 |
Semestre 8 | Créditos |
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Curso de fin de ciclo* | 7 |
Electiva 2 | 3 |
Redes neuronales | 3 |
Procesamiento de lenguaje natural | 2 |
Inteligencia artificial: conceptos y aplicaciones | 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.
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Perfil de ingreso
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