Magíster en Data Science
Modalidad: Presencial.
Sede: Campus San Miguel de Talca.
Jornada: Vespertina.
Dedicación: Estudiante trabajador.
Duración: Cuatro semestres lectivos.
Cupos: 15
Tipo de programa: Profesional
Impartido desde el año: 2024
Unidad responsable: Facultad de Ciencias Básicas, Universidad Católica del Maule
Director del programa: Dr. Marcelo Rodríguez Gallardo / mrodriguez@ucm.cl
Nuestro Magíster en Data Science está dirigido a:
- Profesionales de todas las disciplinas que deseen proyectarse en áreas relacionadas con el análisis de datos en todos los niveles institucionales. Ya sea que provengan de ciencias estadísticas, bioestadística, económicas, computación, ingeniería, administrativas u otras áreas, este programa les brindará las herramientas necesarias para destacarse en el procesamiento y análisis de datos.
- Profesionales que busquen establecer sus propios proyectos de negocios relacionados con la ciencia de datos. Si tienes una idea innovadora y deseas emprender en el campo de la ciencia de datos, nuestro Magíster te proporcionará los conocimientos y habilidades necesarios para convertir tu visión en realidad.
- Estudiantes titulados de la universidad que deseen seguir profundizando sus estudios en el corto plazo. Si has completado tu carrera universitaria y deseas continuar tu formación académica en el campo de la ciencia de datos, nuestro Magíster te brindará la oportunidad de adquirir conocimientos avanzados y especializados en esta área en constante crecimiento.
Modelado Estadístico y Aprendizaje Automático: El objetivo de esta área es desarrollar habilidades en modelado estadístico y machine learning. El modelado estadístico emplea funciones matemáticas y realiza suposiciones previas sobre variables para descubrir relaciones, realizar inferencias y predicciones con cierta probabilidad. Por otro lado, el machine learning utiliza sistemas para descubrir patrones sin realizar suposiciones específicas sobre las variables. El proceso de modelado se centra en técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado con el fin de generar y analizar información que facilite la toma de decisiones estratégicas.
Inteligencia de Negocios: En esta área se fusionan análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos. Se aplican técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, junto con prácticas recomendadas, para asistir a las organizaciones en la toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
Objetivo General: Objetivo general: Formar graduados especializados con una visión sistémico-analítica, capaces de generar y gestionar soluciones a problemáticas sociales y empresariales, a partir del reconocimiento de patrones y modelado de datos subyacentes en distintos tipos y volúmenes de datos, emanados del sector público o privado, para formar el desarrollo estratégico con una mirada tecnológica de mejora e innovación en su campo de acción.
Objetivos Específicos: 1.- Desarrollar habilidades en los estudiantes para la toma de decisiones estratégicas en problemáticas generadas en negocios, generando información y conocimiento que aporte al desarrollo diferentes organizaciones y empresas de la región y del país.
2.- Proporcionar a los estudiantes fundamentos teóricos en técnicas y herramientas de análisis de datos avanzadas, como machine Learning, minería de datos y análisis estadístico, para la resolución de problemas de ciencia de datos complejos en distintos ámbitos organizacionales.
3.- Generar espacios colaborativos de vinculación con el medio externo que permitan conformar equipos de trabajo en la búsqueda de soluciones a problemáticas sociales y empresariales, para contribuir al desarrollo e innovación del sector público o privado en el cual se desempeñan.
4.- Promover la educación continua en la Región del Maule, generando un espacio de desarrollo para diferentes profesionales del área, así como la articulación con programas de pregrado de la UCM.
El Magíster en Data Science está enfocado en la formación integral de profesionales que buscan trabajar en instituciones de distinta naturaleza, con requerimientos de conocimientos en herramientas estadísticas, métodos cuantitativos y computacionales. Recopilando, procesando, analizando y presentando información en función de los conocimientos, técnicas y métodos coherentes. Los conocimientos técnicos del programa hacen que sus egresados puedan desempeñarse en una amplia gama de actividades y sectores productivos, lo que incrementa la probabilidad de éxito al encontrar empleo.
- Fotocopia de la cédula de identidad por ambos lados.
- Presentar Curriculm Vitae
- Certificado de nacimiento.
- Poseer el título de Licenciatura o equivalente, con un mínimo de 8 semestres de formación, ya sea en una carrera de pregrado o un Magíster.
- Declaración de compromiso e interés profesional en el programa (carta de Intención).
- Presentar un documento que acredite un nivel de inglés A2.
- Proporcionar dos cartas de recomendación de académicos/as de la institución en la cual realizó sus estudios de pregrado y/o postgrado.
- En caso de estudiantes de pregrado, debe presentar un certificado de alumno regular que acredite que es estudiante de último año de la carrera.
- Entrevista personal
- Aprobación del Comité Académico del Programa
- Firmar una declaración en que manifieste conocer y aceptar el reglamento, programa y valor del curso
Los/as graduados/as del programa de Magíster en Data Science de la Universidad Católica del Maule, serán profesionales capaces de comprender los fundamentos y metodologías de la ciencia de los datos, en base a los saberes teóricos, prácticos y computacionales de la disciplina, lo cual, les permitirá generar conocimiento científico para la resolución de problemas y toma de decisiones basadas en datos que demandan las diversas áreas, tanto del sector público como privado. A partir de la información recibida, se espera que los graduados del programa de Magíster en Data Science de la Universidad Católica del Maule, contribuyan a la investigación aplicada al desarrollo social y económico del país mediante la capacidad de trabajar y/o liderar equipos interdisciplinarios, comunicando ideas de manera efectiva a un público diverso con sentido de responsabilidad social y ética.
- Requisitos de Graduación
- Haber aprobado las actividades curriculares del Plan de Estudios.
- Haber cancelado los derechos de titulación correspondientes, de acuerdo con el valor estipulado por la Universidad Católica del Maule.
- Actas de aprobación de las asignaturas de la malla curricular
Postulaciones, Fechas y Aranceles | |
Postulaciones | Noviembre 2023 a marzo 2024 |
Entrevistas Preseleccionados | Enero 2024 |
Informe de Seleccionados | Enero 2024 |
Inicio de clases | Abril 2024 |
Horarios |
Por confirmar |
Arancel de matrícula anual 2024 | $211.000 |
Arancel del programa 2024 | $5.620.000 |
Documentos de postulación | Por confirmar |
Información y envío de antecedentes | Asistente Programa Saryluz Leal / slealm@ucm.cl |
NOMBRE | GRADO ACADÉMICO | ÁREA DE DESARROLLO | PROYECTO ASOCIADO |
Felipe Lillo Viedma | Dr. Ciencias de la Computación y Matemática | Modelamiento Estadístico y Machine learning | FONDECYT 1210450, El efecto de la segregación espacial y escolar sobre el rendimiento académico de los niños en Chile: Un análisis en el contexto de la pandemia del COVID19 e implementación del sistema de asignación escolar. (2021) |
Carolina Marchant Fuentes | Dra. Estadística | Modelamiento Estadístico y Machine learning | Fondecyt iniciación 11190636 “New multivariate models based on Birnbaum- Saunders distributions with applications to air pollution” (2019) |
María Haydée Fonseca Mairena | Dra. Economía | Inteligencia de Negocios | Proyecto ANID: “Prácticas comunitarias, políticas locales y gobernanza para la gestión de la crisis por COVID-19 en ciudades intermedias” (2020) |
Marcelo Rodríguez Gallardo | Dr. Estadística | Inteligencia de Negocios | Proyecto Fonide N°1700070: “Atendiendo A La Diversidad De Género. Caracterización de Las Habilidades Matemáticas/Científicas/Tecnológi cas en Establecimientos Municipalizados Mediante La Intervención De Futuros(As) Profesores” (2018). |
NOMBRE | GRADO ACADÉMICO | ÁREA DE DESARROLLO |
Cristián Camaño Carrillo | Dr. En estadística | Modelamiento estadístico y machine Learning |
Sergio Espinoza Meza | Dr. En Ciencias Agrarias | Inteligencia de negocios |
Mauricio Huerta Aguiar | Dr. Ingeniería Industrial | Modelamiento estadístico y machine Learning |
Fabián Silva Aravena | Dr. En sistemas de ingeniería | Inteligencia de Negocios |
NOMBRE | GRADO ACADÉMICO | ÁREA DE DESARROLLO |
Gustavo Gómez | Dr. Economía | Inteligencia de Negocios |
Victor Morales | Dr. En estadística | Modelamiento Estadístico y Machine Learning |
Juan Carlos Saavedra | Dr. En estadística | Inteligencia de Negocios |
Matteo Triosii | Dr. Economía | Modelamiento Estadístico y Machine Learning |