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Minor

en ciencia de datos 

Descubre el Poder de la Ciencia de Datos en la Era de la IA

La ciencia de datos es la clave para desbloquear el poder de la información en la era digital. Se trata de un área interdisciplinaria que combina matemáticas, estadística, informática y conocimientos específicos de diversas áreas para extraer información valiosa a partir de datos. Con la explosión de la inteligencia artificial (IA), la ciencia de datos ha adquirido un rol aún más crucial, permitiendo a las y los profesionales de todas las áreas transformar grandes volúmenes de datos en decisiones informadas y estrategias innovadoras.

 

En un mundo donde la IA está revolucionando industrias enteras, desde la salud hasta el entretenimiento, tener habilidades en ciencia de datos te permite estar a la vanguardia de esta transformación. Los cientistas de datos utilizan técnicas avanzadas de análisis y aprendizaje automático para interpretar datos complejos, prever tendencias y construir modelos predictivos que impulsan el progreso tecnológico.

La ciencia de datos y la inteligencia artificial están intrínsecamente relacionadas dado que la IA se alimenta de datos para funcionar eficazmente. Sin datos, los algoritmos de IA no pueden aprender ni mejorar. Aquí es donde la ciencia de datos juega un papel fundamental:

  • Recopilación y Preparación de Datos: Los cientistas de datos recopilan, limpian y organizan grandes conjuntos de datos, asegurando que la información sea precisa y utilizable.
  • Análisis y Modelado: Utilizan técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos y construir modelos predictivos que la IA utiliza para tomar decisiones y realizar tareas.
  • Evaluación y Optimización: Los modelos de IA necesitan ser evaluados y optimizados constantemente. La ciencia de datos proporciona las herramientas y metodologías para esta evaluación continua, mejorando la precisión y eficiencia de las soluciones basadas en IA.

Conecta con el Futuro a través del Minor en Ciencia de Datos

Nuestro Minor en Ciencia de Datos está diseñado para estudiantes de pregrado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Santiago de Chile, ofreciéndote las herramientas necesarias para navegar y liderar en un mundo impulsado por datos. Ya sea que estudies ingeniería, negocios, humanidades o cualquier otra disciplina, este programa te permitirá integrar conocimientos de ciencia de datos e inteligencia artificial en tu campo de estudio, ampliando tus horizontes profesionales y académicos.

El Minor en Ciencia de Datos está diseñado para entregar a las y los estudiantes de las carreras de la Facultad de Ingeniería de la universidad, herramientas fundamentales y avanzadas en el campo de la ciencia de datos. En un mundo cada vez más impulsado por la información, este Minor proporciona conocimientos esenciales en programación, estadística e inteligencia computacional, preparando a las y los estudiantes para enfrentar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece la era digital.

Objetivos del Programa

  • Desarrollar Competencias Técnicas: Proporcionar habilidades prácticas en programación, análisis estadístico y técnicas de inteligencia computacional.
  • Fomentar el Pensamiento Crítico: Enseñar a los estudiantes a interpretar y analizar grandes volúmenes de datos para tomar decisiones informadas.
  • Preparar para el Futuro: Entregar a las y los estudiantes con conocimientos que son altamente valorados en el mercado laboral actual y futuro.

Estructura del Minor

El programa se divide en dos tipos de Minor:

  1. Minor en Ciencia de Datos
  2. Minor en Ciencia de Datos Avanzado

1.- Minor en Ciencia de Datos (4 Asignaturas):

  • Duración: 4 semestres
  • Asignaturas:
    1. Fundamentos de Programación para Ciencia de Datos.
    2. Estadística Computacional e Inferencial.
    3. Técnicas de Inteligencia Computacional I.
    4. Taller de Aprendizaje Automático Aplicado.

2.- Minor en Ciencia de Datos Avanzado (5 Asignaturas): 

  • Duración: 5 semestres
  • Asignaturas:
    1. Fundamentos de Programación para Ciencia de Datos.
    2. Estadística Computacional e Inferencial.
    3. Técnicas de Inteligencia Computacional I.
    4. Técnicas de Inteligencia Computacional II.
    5. Taller de Aprendizaje Automático Aplicado.

Requisitos y Modalidades

  • Requisitos de Admisión:
    • Ser estudiante regular de cualquier carrera de la facultad de ingeniería USACH.
    • Contar con la cantidad de semestres disponibles para cursar el programa elegido, asegurando que no finalizarán sus estudios de pregrado antes de completar el Minor.
    • Debe existir una Resolución de Articulación entre su carrera y el Minor en Ciencia de Datos.
  • Modalidad: Presencial

Beneficios del Minor

  • Versatilidad Profesional: Aumenta tus oportunidades laborales al adquirir habilidades demandadas en diversas industrias.
  • Enfoque Interdisciplinario: Aplica conocimientos de ciencia de datos en tu campo de estudio, enriqueciendo tu formación académica.
  • Competitividad en el Mercado Laboral: Mejora tu perfil profesional con competencias muy demandadas en el mercado laboral actual y futuro.
  • Innovación y Liderazgo: Forma parte de la transformación digital, liderando proyectos innovadores que aprovechan el poder de los datos y la IA.
  • Certificación Oficial: Al completar el programa, recibirás un certificado que valida tus competencias en ciencia de datos, dándote una ventaja competitiva en el mercado laboral.

La resolución de articulación define cómo se integra el Minor en Ciencia de Datos en la carrera del estudiante. Es un documento que especifica los requisitos y condiciones para los estudiantes, incluyendo la validación de asignaturas previamente cursadas y la identificación de prerequisitos específicos de la carrera que pueden ser reconocidos por el Minor. Esta resolución asegura una integración fluida y eficiente del programa dentro del plan de estudios del estudiante.


Carrera Facultad
Ingeniería Eléctrica Civil Facultad de Ingeniería
Ingeniería Eléctrica Ejecución Facultad de Ingeniería
Ingeniería Informática Ejecución Facultad de Ingeniería
Ingeniería Informática Ejecución (V) Facultad de Ingeniería
Ingeniera Química Civil Facultad de Ingeniería
Ingeniera Química Ejecución Facultad de Ingeniería
Ingeniería Industrial Civil Facultad de Ingeniería
Ingeniería Industrial Ejecución Facultad de Ingeniería
Ingeniería Industrial Civil (V) Facultad de Ingeniería
Ingeniería Industrial Ejecución (V) Facultad de Ingeniería
Ingeniería en Minas Civil Facultad de Ingeniería
Ingeniería en Minas Ejecución Facultad de Ingeniería
Ingeniera en Biotecnología Facultad de Ingeniería

1. Fundamentos de Programación para Ciencia de Datos

  • Descripción: Este curso teórico/práctico introduce a las y los estudiantes a las herramientas básicas de programación utilizando el lenguaje Python. Se cubren temas como la introducción a la programación, modelamiento algorítmico, fundamentos de programación y bibliotecas para la gestión de datos.
  • Objetivos del Curso: Adquirir habilidades fundamentales en programación necesarias para manipular y analizar datos de manera efectiva.
  • Metodología de Enseñanza: Sesiones teóricas complementadas con ejercicios prácticos en laboratorio.
  • Aplicaciones Prácticas: Las y los estudiantes aplicarán los conceptos aprendidos para la manipulación y análisis de datos reales.
  • Importancia en el Contexto del Minor: Este curso sienta las bases para que las y los estudiantes puedan desarrollar habilidades de programación necesarias en ciencia de datos y análisis de datos.

2. Estadística Computacional e Inferencial

  • Descripción: Curso teórico/práctico que enseña herramientas estadísticas para la toma de decisiones basadas en datos. Se cubren temas como estadística para la ciencia de datos, estadística descriptiva, distribución de probabilidades e inferencia estadística.
  • Objetivos del Curso: Capacitar a los estudiantes en el uso de técnicas estadísticas para analizar datos y tomar decisiones informadas.
  • Metodología de Enseñanza: Clases teóricas combinadas con ejercicios prácticos utilizando software estadístico.
  • Aplicaciones Prácticas: Las y los estudiantes aplicarán técnicas estadísticas aprendidas para analizar conjuntos de datos reales y extraer conclusiones significativas.
  • Importancia en el Contexto del Minor: La estadística es fundamental en ciencia de datos para interpretar datos y validar conclusiones basadas en evidencia estadística.

3. Técnicas de Inteligencia Computacional I

  • Descripción: Curso teórico/práctico que introduce a las y los estudiantes a las técnicas fundamentales de inteligencia computacional. Se cubren temas como análisis exploratorio de datos, aplicación básica de machine learning y aplicación básica de redes neuronales.
  • Objetivos del Curso: Familiarizar a los estudiantes con las técnicas iniciales de inteligencia computacional utilizadas para analizar y procesar datos.
  • Metodología de Enseñanza: Clases teóricas combinadas con ejercicios prácticos en laboratorio utilizando herramientas de software especializado.
  • Aplicaciones Prácticas: Las y los estudiantes aplicarán técnicas de machine learning y redes neuronales en la resolución de problemas de análisis de datos.
  • Importancia en el Contexto del Minor: Introduce habilidades esenciales en inteligencia computacional necesarias para la aplicación de métodos avanzados en ciencia de datos.

4. Técnicas de Inteligencia Computacional II

  • Descripción: Curso teórico/práctico que aborda técnicas avanzadas de inteligencia computacional. Se exploran temas como análisis avanzado de datos, redes neuronales y redes neuronales profundas.
  • Objetivos del Curso: Profundizar en técnicas avanzadas de inteligencia computacional para el análisis y procesamiento de datos complejos.
  • Metodología de Enseñanza: Clases teóricas avanzadas y proyectos prácticos de investigación utilizando herramientas y técnicas de vanguardia.
  • Aplicaciones Prácticas: Las y los estudiantes aplicarán técnicas avanzadas de redes neuronales en problemas reales de análisis de datos y aprendizaje automático.
  • Importancia en el Contexto del Minor: Prepara a las y los estudiantes para abordar desafíos complejos en ciencia de datos mediante el dominio de técnicas avanzadas de inteligencia computacional.

5. Taller de Aprendizaje Automático Aplicado

  • Descripción: Asignatura práctica donde las y los estudiantes aplican conocimientos adquiridos durante el Minor en un proyecto práctico de aprendizaje automático. Se desarrolla una definición del problema, el modelado basado en datos y la extracción de conocimiento a partir de los datos.
  • Objetivos del Curso: Capacitar a los estudiantes en la aplicación práctica de técnicas de aprendizaje automático para resolver problemas reales.
  • Metodología de Enseñanza: Desarrollo de proyectos en equipo con presentaciones periódicas y retroalimentación por parte de los instructores.
  • Aplicaciones Prácticas: Las y los estudiantes desarrollarán habilidades en la implementación y evaluación de modelos de aprendizaje automático en contextos prácticos.
  • Importancia en el Contexto del Minor: Culmina el programa permitiendo a las y los estudiantes integrar y aplicar todos los conocimientos adquiridos en un proyecto aplicado de ciencia de datos.
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DIRIGIDO A


  • Estudiantes de pregrado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Santiago de Chile.
 

DOCUMENTOS PARA POSTULACIÓN


  • Completar el formulario de postulación
  •  Asegurarse que su carrera cuenta con Resolución de Articulación con el Minor. 
  • Se recomienda hablar con su jefatura de carrera previo a la postulación ya que esta debe firmar la aceptación en el Minor

 

FECHAS Y MODALIDAD DE ESTUDIO


  • Fecha de inicio: Segundo semestre de 2024 
  • Modalidad: Clases presenciales
Director

Miguel Cárcamo

Coordinador

Gabriel Godoy León

<span”>SECRETARIA MINOR
</span”>

Romina Labrín Valenzuela

+562 2718 0905