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Leer más...La Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos tiene una estructura curricular dinámica y flexible, orientada hacia la ciencia aplicada y la tecnología, la innovación y la investigación. Cuenta con una componente de formación básica fundante y un componente de profundidad.
Existirán cupos que serán definidos por el Consejo de Facultad de Ingeniería UC.
La Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos está compuesta por 405 créditos UC. Al completar 405 créditos, distribuidos en 4 años, más los requisitos adicionales, los estudiantes obtienen la Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos con un perfil único que dependerá de la combinación de su plan de estudios de cursos obligatorios con los cursos optativos que escojan.
SEMESTRE I
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SEMESTRE II
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SEMESTRE III
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SEMESTRE IV
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SEMESTRE V
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SEMESTRE VI
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SEMESTRE VII
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SEMESTRE VIII
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OPR O MINOR
10 cr
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OPR O MINOR
10 cr
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o
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OPR O MINOR
10 cr
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OPR O MINOR
10 cr
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OPR O MINOR
10 cr
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FORMACIÓN TEOLÓGICA
10 cr
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FORMACIÓN GENERAL
10 cr
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FORMACIÓN GENERAL
10 cr
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FORMACIÓN GENERAL
10 cr
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FORMACIÓN GENERAL
10 cr
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FORMACIÓN GENERAL
10 cr
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FORMACIÓN GENERAL
10 cr
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ENGLISH TEST ALTE 2 |
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55 cr
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50 cr
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50 cr
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50 cr
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50 cr
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50 cr
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50 cr
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405 créditos |
Más detalle el plan de estudio de la Licenciatura en el siguiente enlace: Plan LICD
Para más informaciones en Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Los egresados de la Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos deberán ser capaces de:
Dependiendo de su especialización, los egresados de la licenciatura pueden trabajar principalmente en las siguientes funciones:
Es la persona que hace reportes en base a los datos disponibles en una organización. Debe acceder los datos, limpiarlos, realizar análisis estadísticos sobre ellos, y luego comunicar los resultados de forma eficiente.
Realiza lo mismo que el analista de datos, pero tiene más libertad para construir modelos, simulaciones, y en general actividades relacionadas con I+D.
Es la persona que mantiene y actualiza los datos de una organización para asegurar un análisis y visualización más eficiente. Involucra bastante menos de análisis, pero mucho más de ingeniería de software y programación. Puede encargarse de temas de migración de datos, limpieza, integración, entre otros.
En estos roles los egresados de la Licenciatura podrán desempeñarse en cualquier institución, ya sea ésta pública o privada, que requiera procesar y obtener información valiosa a partir de conjuntos de datos complejos. A modo de ejemplo, los egresados podrán desempeñarse en:
Los egresados del programa podrán participar en equipos de creación de emprendimientos tecnológicos. En particular, puede aportar estos equipos analizando la factibilidad de ciertas soluciones, construyendo nuevas soluciones, diseñando la estructura de los datos, implementando canales de venta, entre varios otros. También estarán capacitados para seguir estudios de postgrado, en Chile y en extranjero, en programas de punta, especializados en ciencia de datos, inteligencia artificial, estadística, u otras áreas afines.
CONTINUIDAD DE ESTUDIOSTítulos profesionales
Existirán cupos que serán definidos por el Consejo de Facultad de Ingeniería UC.
PostgradoProgramas de magíster y de doctorado de la Escuela de Ingeniería UC y de la Facultad de Matemáticas UC:
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La Licenciatura en Ingeniería en Ciencia de Datos cuenta con un Major en Ciencia de Datos para formar a los egresados con herramientas y conocimientos profundos en modelamiento matemático, estadístico y métodos computacionales para la ingeniería y ciencia de datos, con capacidad de desempeñarse en los ámbitos de la aplicación e investigación interdisciplinaria, y de abordar y solucionar problemas complejos de manera innovadora y ética.
Estructura curricular
El Major en Ciencia de Datos está compuesto por un bloque de cursos de especialidad que contiene 100 créditos UC, para entregar profundidad en el área de ingeniería y ciencia de datos.
SIGLA | NOMBRE | CRÉDITOS UC |
IMT2250 | Optimización en Ciencia de Datos | 10 |
IIC2613 | Inteligencia Artificial | 10 |
IIC2440 | Análisis Datos Masivos | 10 |
IIC2433 | Minería de Datos | 10 |
EYP210I | Procesos Estocásticos Aplicados | 10 |
EYP230I | Análisis de Regresión | 10 |
IIC2026 | Visualización de Información | 10 |
EYP211I | Simulación Estocástica | 10 |
EYP280I | Métodos Bayesianos | 10 |
IMT2260 | Teoría de Aprendizaje Automático | 10 |
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