Magíster en Ciencia de Datos
Malla de Cursos (versión 5)
Contiene cursos obligatorios y algunos de los electivos incorporados en Ucampus.
La cantidad de cursos por periodo es variable, y el orden se construye de acuerdo a los requisitos.
Lista de Cursos, mostrando 8 cursos de Magíster en Ciencia de Datos
Los indicadores de alumnos por curso, tasa de aprobación, módulos semanales, etc. se obtienen con la información histórica de todas las realizaciones del curso.
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
- Requisitos
- CC3001
- Equivalencias
- CC42A/CC432/CC705
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
Sebastián Ferrada Aliaga 2025
Héctor Álvarez Gómez 2024
Felipe E. Vildoso Castillo 2024
- Requisitos
- CC3001/FI2002
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2
EL4106
93% aprobación 31 alumnos/cursoInteligencia Computacional 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.
Pablo Estevez V. 2025
Javier Ruiz del Solar 2025
Pablo Huijse Heise 2017
Claudio Held B. 2012
- Requisitos
- (EL3204/EL4003),(EL3203/EL3005)
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
Francisco Vásquez L. 2025
Felipe Tobar 2024
- Requisitos
- MA3401/IN3141/MA3403/EL4003/(CC3301,CC3201)
- Equivalencias
- MA5204
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
MDS7201
100% aprobación 31 alumnos/cursoProyecto de Ciencia de Datos Búscalo
Dictándose Ahora
Rodolfo Núñez U. 2025
Francisco Forster Buron 2025
Constanza Contreras Piña 2023
Ricardo Muñoz C. 2023
Sebastián Santana R. 2022
- Requisitos
- AUTOR/((CC5206/IN6531/MDS7102/CC5205),(CC3201/MDS7103))
- Equivalencias
- CC5214
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2
MDS7202
99% aprobación 33 alumnos/cursoLaboratorio de Programación Científica para Ciencia de Datos Búscalo
Dictándose Ahora
Gabriel Iturra Bocaz 2025
Sebastián Tinoco 2025
Stefano Schiappacasse 2025
Diego Cortez M. 2025
Ignacio Meza De la Jara 2024
- Requisitos
- AUTOR/((EL4106/MA5204/MDS7104),(MDS7101/MA3402/IN3242/IN3401/CC6104))
- Equivalencias
- MA6202
- Módulos Semanales
- Cátedra: 2, Auxiliar: 1
Geraldine Arce R. 2025
Jorge Díaz M. 2024
Francisco Forster Buron 2023
Felipe Tobar 2022
- Requisitos
- MDS7201,MDS7202
- Módulos Semanales
- Cátedra: 1
Geraldine Arce R. 2025
Jorge Díaz M. 2024
Francisco Forster Buron 2023
Felipe Tobar 2022
- Requisitos
- MDS7305
- Módulos Semanales
- Cátedra: 1
Electivos Mds
Es necesario aprobar 30 créditos de una lista definida por la institución.