Ingeniería Civil en Ciencia de Datos

 

Información General

Título profesional:

  • Ingeniero Civil en Ciencia de Datos

Grado académico:

  • Licenciado en Ciencias de la Ingeniería

Duración:

  • 11 semestres

Horario:

  • Diurno

Código DEMRE:

  • 21049

Estado de Acreditación

  • Carrera no Certificable, ya que no cuenta con egresados de la primera cohorte de ingreso.

Informaciones:

Dirección:

  • Campus Macul. Av. José Pedro Alessandri N° 1242, Ñuñoa

Teléfono:

  • [+56 2] 2787 7100

Ponderaciones Admisión 2022

NEM:

  • 10%

Ranking:

  • 25%

Prueba Comprensión Lectora:

  • 20%

Prueba de Matemáticas:

  • 35%

Prueba Electiva Historia y Ciencias Sociales o Prueba Electiva de Ciencias:

  • 10%

Puntaje Promedio Mínimo de Postulación entre las pruebas de Comprensión Lectora y Matemáticas:

  • 450

Vacantes:

  • 30

Postulación:

  • La Universidad Tecnológica Metropolitana acepta hasta la décima postulación.
  • El puntaje promedio mínimo para postular entre comprensión lectora y matemática es de 450.
  • No se exige puntaje mínimo ponderado (El puntaje ponderado es el resultado de la suma de las distintas ponderaciones, porcentajes preestablecidos indicados en la tabla (Ranking, NEM y PDT).

Arancel 2022

Matrícula Estudiantes Nuevos:

  • $175.000 (pago contado*)

Arancel Anual:

  • $3.692.800
  • (*) Se entiende contado dentro de las fechas del proceso de matrícula determinadas por la Vicerrectoría Académica.

Arancel Acceso Directo:

INGRESE AQUÍ ADMISIÓN ACCESO DIRECTO

 

Perfil de egreso

El Ingeniero Civil en Ciencia de Datos UTEM es un profesional de excelencia que, humana, científica y tecnológicamente está preparado/a tanto para generar, transferir, aplicar y difundir el conocimiento científico y tecnológico, en consonancia con el desarrollo sustentable del país. Su formación en las áreas de Gestión del conocimiento, Ingeniería Computacional e Ingeniería de Datos, le permiten desempeñarse en organizaciones públicas y privadas en áreas tales como comercial, industrial, académico y de servicios, con una visión integradora, proactiva, participativa y ética, desenvolviéndose como consultor o ejecutivo en área de inteligencia de negocios, consultor de sistemas de información en ambiente de Big Data, Ingeniero de Datos o jefe de proyectos en innovación tecnológica y desarrollo de productos inteligentes en las organizaciones.

Campo ocupacional

El Ingeniero Civil en Ciencia de Datos, por el hecho de poseer un grado académico y un título profesional en el ámbito de la computación, la informática, la ciencia de datos y las tecnologías de las comunicaciones, tiene enormes posibilidades de ocupación tanto en el campo académico universitario como en el campo empresarial comercial, industrial y de servicios, en la gestión de datos y en la administración de recursos computacionales, pudiendo desempeñarse en cualquier organización como director/a de proyectos de ingeniería de datos, consultor/a de sistemas en ambientes big data, planificador/a estratégico/a de sistemas computacionales y de gestión de datos, y ejecutivo/a en las áreas de desarrollo y producción de software sobre datos masivos.

Entre los roles y funciones más destacables que puede cumplir el/la Ingeniero Civil en Ciencia de Datos en el campo ocupacional están los siguientes:

  • Gestionar proyectos de análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados.
  • Dirigir equipos tanto de desarrollo de sistemas big data como de operación y soporte de plataformas destinadas al procesamiento de datos masivos.
  • Planificar el desarrollo de sistemas de información y los procesos de adaptación de nuevas tecnologías de la información.
  • Administrar arquitecturas de almacenamiento y sistemas de procesamiento a gran escala.
  • Evaluar mejoras efectivas y eficaces a procedimientos y estrategias existentes en una organización utilizando el conocimiento obtenido de los datos.
  • Investigar nuevas metodologías, potenciales problemas, tendencias de la oferta de tecnologías y tendencias del crecimiento de los volúmenes de datos.
  • Desarrollar modelos y sistemas de software de aprendizaje automático.
  • Diseñar algoritmos analíticos y exploratorios que actúan sobre grandes conjuntos de datos.
  • Ejecutar políticas de mejoramiento de las tecnologías de la información con base en el procesamiento de datos centralizados y distribuidos.
  • Construir nuevas herramientas para extraer conocimiento de la información disponible estimando posibles debilidades, tendencias y oportunidades.

MALLA CURRICULAR

1° Año

I Semestre

  • Química General
  • Taller de Matemáticas
  • Introducción a la Ingeniería de Datos
  • Taller para el Desarrollo del Pensamiento Lógico
  • Taller de Comunicación Efectiva
  • Inglés I

II Semestre

  • Cálculo Diferencial
  • Álgebra Clásica
  • Algoritmos y Programación
  • Taller de Ciencia y Tecnología
  • Taller de Principios de Sustentabilidad
  • Inglés II

2° Año

III Semestre

  • Mecánica Clásica
  • Cálculo Integral
  • Álgebra Superior
  • Estructuras de Datos
  • Fundamentos de Ciencia de Datos

IV Semestre

  • Electromagnetismo
  • Cálculo Avanzado
  • Ecuaciones Diferenciales Clásicas
  • Mecánica para Ingeniería
  • Lenguajes de Programación

3° AÑO

V Semestre

  • Óptica y Ondas
  • Estadística y Probabilidades
  • Métodos Numéricos Clásicos
  • Circuitos Eléctricos
  • Herramientas para Ciencia de Datos

VI Semestre

  • Sistemas Económicos
  • Optimización Heurística
  • Sistemas de Bases de Datos
  • Grafos y Lenguajes Formales
  • Procesamiento Digital de la Información
  • Electivo de Formación Deportiva

4° Año

VII Semestre

  • Investigación de Operaciones
  • Evaluación de Proyectos
  • Infraestructura para Ciencia de Datos
  • Machine Learning
  • Análisis de Algoritmos
  • Visualización de Datos

VIII Semestre

  • Ingeniería Ambiental
  • Redes y Comunicación de Datos
  • Ingeniería de Software
  • Deep Learning
  • Evaluación de Proyectos Informáticos
  • Electivo de Formación General I

5° Año

IX Semestre

  • Computación Paralela y Distribuida
  • Metodología de Investigación en Ciencia de Datos
  • Sistemas de Inf. en ambientes Big Data
  • Big Data
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Electivo de Formación General II

X Semestre

  • Electivo de Formación Especializada I
  • Analítica
  • Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos
  • Inteligencia Competitiva
  • Aplicaciones de Inteligencia Artificial
  • Electivo de Formación Especializada II

6° Año

XI Semestre

  • Electivo de Formación Especializada III
  • Práctica Profesional
  • Trabajo de Título

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