Master of Data Science
Malla de Cursos (versión 5)
Contiene cursos obligatorios y algunos de los electivos incorporados en Ucampus.
Number of courses per period may vary, and they are sorted by requisites.
Course List, displaying 8 courses of Master of Data Science
Los indicadores de alumnos por curso, tasa de aprobación, módulos semanales, etc. se obtienen con la información histórica de todas las realizaciones del curso.
EL4106
93% approval 31 students/courseComputational Intelligence Búscalo
Dictándose AhoraPropósito del Curso
El curso tiene como propósito que el estudiantado comprenda, diseñe, aplique y evalúe técnicas de inteligencia artificial en la solución de problemas, asociados a la ingeniería eléctrica, de clasificación de patrones, regresión, predicción y clustering.
Javier Ruiz del Solar 2025
Pablo Estevez V. 2025
Pablo Huijse Heise 2017
Claudio Held B. 2012
- Requisites
- (EL3204/EL4003),(EL3203/EL3005)
- Week Modules
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
Propósito del Curso
El propósito del curso es que los y las estudiantes aprendan a modelar, gestionar, consultar y analizar datos estructurados, usando las técnicas principales de Bases de Datos (modelos de datos, el modelo relacional, el modelo entidad-relación, el álgebra relacional, el lenguaje SQL, sistemas de bases de datos). Al finalizar el curso, los/las estudiantes serán capaces de, a partir de diferentes conjuntos o fuentes de datos, extraer determinados datos, elegir un modelo apropiado, diseñar un esquema y estructura conceptual, usar un sistema, para manejar y consultar dichos datos, que favorezca la construcción de aplicaciones eficientes y seguras a partir de la base de datos resultante. Además, los y las estudiantes utilizarán modelos de datos no tradicionales, basados en árboles y grafos, para representar datos diversos e incompletos. Para impartir estas habilidades, se complementarán clases teóricas con tareas prácticas en clase y proyectos grupales que incorporen datos diversos y fomenten familiaridad con los sistemas de bases de datos más populares en la práctica. Además, se reforzarán los requisitos importantes de los sistemas de datos, que van más allá de su eficiencia, como por ejemplo la importancia de tomar medidas de seguridad para asegurar la privacidad de sus usuarios, etc.
Claudio Gutiérrez 2025
Aidan Hogan 2025
Eduardo Godoy Vega 2025
Cristian Salazar De la Fuente 2025
Matías Toro I. 2024
- Requisites
- CC3001
- Equivalences
- CC42A/CC432/CC705
- Week Modules
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
Sebastián Ferrada Aliaga 2025
Héctor Álvarez Gómez 2024
Felipe E. Vildoso Castillo 2024
- Requisites
- CC3001/FI2002
- Week Modules
- Cátedra: 2
Rodolfo Núñez U. 2025
Francisco Forster Buron 2025
Constanza Contreras Piña 2023
Ricardo Muñoz C. 2023
Sebastián Santana R. 2022
- Requisites
- AUTOR/((CC5206/IN6531/MDS7102/CC5205),(CC3201/MDS7103))
- Equivalences
- CC5214
- Week Modules
- Cátedra: 2
Francisco Vásquez L. 2025
Felipe Tobar 2024
- Requisites
- MA3401/IN3141/MA3403/EL4003/(CC3301,CC3201)
- Equivalences
- MA5204
- Week Modules
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
MDS7202
99% approval 33 students/courseLaboratory of Scientific Programming for Data Science Búscalo
Dictándose Ahora
Diego Cortez M. 2025
Gabriel Iturra Bocaz 2025
Sebastián Tinoco 2025
Stefano Schiappacasse 2025
Ignacio Meza De la Jara 2024
- Requisites
- AUTOR/((EL4106/MA5204/MDS7104),(MDS7101/MA3402/IN3242/IN3401/CC6104))
- Equivalences
- MA6202
- Week Modules
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
Geraldine Arce R. 2025
Jorge Díaz M. 2024
Francisco Forster Buron 2023
Felipe Tobar 2022
- Requisites
- MDS7201,MDS7202
- Week Modules
- Cátedra: 1
Geraldine Arce R. 2025
Jorge Díaz M. 2024
Francisco Forster Buron 2023
Felipe Tobar 2022
- Requisites
- MDS7305
- Week Modules
- Cátedra: 1
Electivos Mds
Es necesario aprobar 30 créditos de una lista definida por la institución.