Ciencia de Datos

Plan de Estudios

1

er.

Semestre

Autonomía, Carácter y Propósito
Fundamentos de Diseño y Pensamiento Sistémico
Álgebra Vectorial y Tensorial
Pensamiento Algorítmico
Cálculo Diferencial
Primera Lengua Extranjera I
Álgebra Lineal

2

do.

Semestre

Economía para la Toma de Decisiones
Estructura de Datos
Fundamentos de Programación
Probabilidad
Primera Lengua Extranjera II
Cálculo Integral
Narrativa de Ideas y Argumentos

3

er.

Semestre

Bases de Datos
Sistemas Operativos y Concurrencia
Programación Orientada a Objetos
Cálculo Multivariable
Primera Lengua Extranjera III
Estadística
Entornos Digitales de Trabajo

4

to.

Semestre

Seguridad y Privacidad Criptográfica de Datos
Ingeniería de Datos I
Diseño y Análisis de Algoritmos
Ecuaciones Diferenciales
Primera Lengua Extranjera IV
Modelos Estocásticos y Aprendizaje Estadístico
Sociedad Contemporánea y Desafíos Sociales

5

to.

Semestre

Laboratorio Integrador de Ingeniería
Diseño y Arquitectura de Sistemas de Datos
Aprendizaje Automático
Optimización para Aprendizaje Automático
Segunda Lengua Extranjera
Series de Tiempo y Simulación Estocástica
Investigación Aplicada

6

to.

Semestre

Optativa I
Sistemas Distribuidos, Microservicios y Cómputo en el Borde
Ingeniería de Datos II
Aprendizaje Profundo y Sistemas Eficientes
Visión por Computadora y Aprendizaje Multimodal
Inferencia Causal y Diseño de Experimentos
Innovación, Diseño de Soluciones y Emprendimiento

7

mo.

Semestre

Optativa II
Proyecto Integrador Terminal I
Procesamiento de Lenguaje Natural y Modelos de Lenguaje
Analítica Visual y Comunicación de Datos
Ingeniería de Sistemas de Aprendizaje Automático
Inteligencia Artificial Generativa y Sistemas Multiagente
Ética, Gobernanza e Interpretabilidad de la Inteligencia Artificial
Comunicación Estratégica y Gestión de Equipos

8

vo.

Semestre

Proyecto Integrador Terminal II
Operación y Ciclo de Vida de Modelos
Diseño de Sistemas de Inteligencia Artificial
Experiencia Profesional Aplicada
Ética y Responsabilidad Profesional
Optativa III

Perfil Ingreso

Esta carrera está dirigida a jóvenes con bases matemáticas, álgebra, cálculo, estadística, probabilidad y programación para comprender modelos cuantitativos, interpretar datos y resolver problemas. Requiere tener razonamiento lógico, pensamiento sistémico, comunicación clara en español e inglés, gestión de entornos digitales, búsqueda de fuentes confiables, aprendizaje autónomo, curiosidad científica, trabajo en equipo, adaptación, innovación y uso responsable de la tecnología.

Perfil de Egreso

El egresado de Ingeniería en Ciencia de Datos de la UVP domina matemáticas, estadística, programación, aprendizaje automático, lenguaje natural y visión por computadora para crear modelos predictivos e inteligentes. Diseña flujos de procesamiento, análisis y visualización de datos; construye, optimiza y despliega soluciones de inteligencia artificial escalables, éticas y orientadas al valor. Lidera proyectos con gobernanza de datos, comunica hallazgos y aprende ante la transformación digital vigente.

Costos

Intercambios

Becas

Contacto

Requisitos

Calendario