El propósito del Minor en Ciencia de Datos, será entregar herramientas clásicas de Inteligencia Computacional que permitan realizar gestión sobre datos, para así generar recomendaciones en diferentes áreas del saber profesional. Los y las estudiantes conocerán técnicas de Machine Learning, mientras que para el caso del Minor en Ciencia de Datos Avanzado se integrará el uso de herramientas más complejas asociadas a Deep Learning.
Los Minors en Ciencia de Datos y Ciencia de Datos Avanzado, serán complementación para los planes de estudio de pregrado cuya duración no sea menor a 4 años.
La necesidad de promover nuevos procesos de flexibilidad curricular en los planes de estudio de pregrado de la Universidad de Santiago llevó a la Facultad de Ingeniería, en colaboración con las demás unidades académicas, a hacerse cargo de una propuesta de Prorrectoría relacionada con poner a disposición de las distintas carreras un programa formativo en un área complementaria a la disciplina principal.
De esta concepción nace el Minor en Ciencia de Datos, que es en esencia un conjunto coherente de asignaturas, que tendrá el propósito de entregar a las y los estudiantes de nuestro Plantel, herramientas de Inteligencia Computacional para potenciar su desempeño profesional. Tendrá admisión a partir del primer semestre de 2021.
La diversidad de carreras y estructuras curriculares del Plantel, motivó además la creación de manera articulada de un Minor en Ciencia de Datos Avanzado para quienes quieran profundizar más en esta área del conocimiento.
Los Minors en Ciencia de Datos y Ciencia de Datos Avanzado, serán complementación para los planes de estudio de pregrado cuya duración no sea menor a 4 años.
El propósito será entregar herramientas clásicas de Inteligencia Computacional que permitan realizar gestión sobre datos, para así generar recomendaciones en diferentes áreas del saber profesional. Los y las estudiantes conocerán técnicas de Machine Learning, mientras que para el caso del correspondiente a Ciencia de Datos Avanzado se integrará el uso de herramientas más complejas asociadas a Deep Learning.
Hay varias formas de implementación del Minor, las que dependen de la estructura curricular de la carrera de origen y sus espacios de flexibilidad curricular. Así las asignaturas, en ambos Minors pueden ser electivas del plan curricular del alumnado; algunas pueden ser parte del plan regular de la carrera de origen y las restantes electivas del plan curricular del alumnado; puede que se requiera cursar asignaturas fuera del plan curricular para completar los resultados de aprendizaje; y las asignaturas electivas y/o extracurriculares serán dictadas por el Departamento de Ingenierías Multidisciplinares de la Facultad de Ingeniería.
Las asignaturas son: Fundamentos de Programación para Ciencia de Datos; Estadística Computacional e Inferencial; Técnicas de Inteligencia Computacional I y II y Taller de Aprendizaje Automático Aplicado.
Se utilizará metodología Flipped Learning; y en sala, se realizarán exposiciones de los tópicos de cada asignatura. También, de forma grupal, se construirán soluciones, junto a actividades de aprendizaje basado en problemas.
Postulación
Podrán postular todos y todas quienes estén cursando alguna carrera en la Universidad de Santiago de Chile, cuya duración no sea menor a 4 años.
En caso de superar los cupos disponibles, se seleccionarán sobre la base del promedio de notas hasta el semestre previo a su postulación. En el caso que el promedio de notas sea equivalente, la selección considerará una entrevista personal.
La vía de postulación, fechas y requisitos, será publicada a través de los canales oficiales de la Universidad.
Autor:
Macarena Polanco Gálvez
Fotografía:
Internet