Titulo Profesional: | Ingeniera Civil en Ciencia de Datos Ingeniero Civil en Ciencia de Datos |
Grado Académico: | Licenciada en Ciencias de la Ingeniería Licenciado en Ciencias de la Ingeniería |
Duración: | 11 Semestres |
Horario: | Diurno |
Código DEMRE: | 21049 |
Carrera no certificable, ya que no cuenta con egresados de la primera cohorte de ingreso
Dirección: | Campus Macul. Av. José Pedro Alessandri N° 1242, Ñuñoa |
Correo:
| Escríbenos a Postulantes@utem.cl |
Teléfono: | Call Center (+562) 23880976 |
NEM: | 10 |
Ranking: | 25 |
Prueba de Comprensión Lectora | 20 |
Matemática (M1) | 30 |
Historia y Ciencias Sociales o Prueba de Ciencias | 10 |
Matemática (M2) | 5 |
Puntaje Ponderado Mínimo de Postulación | NO |
Puntaje Promedio (C. LECT Y MAT) Mínimo de Postulación | 458 |
Vacantes: | 25 |
Para estimar tu puntaje, debes calcular los puntajes en escala PAES (100 a 1.000 puntos)
Si rendiste la PDT o tienes tu puntaje NEM y Ranking en la escala antigua, recuerda que deberás convertir tus puntos usando las escalas de transformación publicada por DEMRE. Puedes revisarlas Aquí.
Si tienes múltiples rendiciones vigentes de la prueba (PAES de invierno o PAES 2023), podrás elegir el valor máximo para cada tipo de prueba que hayas rendido.
Matrícula Estudiantes Nuevos: | $90.000 |
Arancel Anual: | $4.620.000 |
Ingreso vía PAES El Derecho Básico anual para los alumnos nuevos, será de $90.000.- (Noventa mil pesos), de pago contado. (*) Se entiende pago contado dentro de las fechas del proceso de matrícula determinadas por la Vicerrectoría Académica. |
La persona egresada de Ingeniería Civil en Ciencia de Datos de la Universidad Tecnológica Metropolitana se caracteriza por su capacidad para transformar datos en conocimiento estratégico que impulsa decisiones con impacto real. Posee una formación sólida en matemáticas, programación, inteligencia artificial y modelamiento computacional, junto a una comprensión profunda de la ética y el valor social de la información. Durante su formación, integra la teoría y la práctica en proyectos de analítica avanzada, aprendizaje automático y big data, potenciando la creatividad y el pensamiento crítico. Con una mirada interdisciplinaria y sostenible, quien egresa está preparado para contribuir a la transformación digital de las organizaciones, generando soluciones que promueven eficiencia, innovación y desarrollo inclusivo en todos los sectores productivos.
El campo profesional de la Ingeniería Civil en Ciencia de Datos crece a un ritmo acelerado y ofrece múltiples posibilidades de desarrollo en empresas, organismos públicos, instituciones académicas y startups tecnológicas. Las y los egresados pueden desempeñarse como ingenieros o ingenieras de datos, científicos o científicas de datos, analistas de inteligencia de negocios o líderes de proyectos de analítica avanzada. Su versatilidad y capacidad para integrar herramientas tecnológicas con pensamiento estratégico los posiciona como protagonistas en el diseño de soluciones basadas en datos, aportando al desarrollo sostenible, la innovación y la eficiencia en entornos globales.
I SEMESTRE | II SEMESTRE |
|---|---|
Computación Aplicada | Ciencias de los Materiales |
Química General | Mecánica Clásica |
Taller de Matemáticas | Cálculo Diferencial |
Introducción a la Ingeniería de Datos | Álgebra y Geometría |
Vida y Bienestar | Algoritmos y Programación |
Habilidades de Razonamiento Lógico | |
Habilidades de Trabajo Académico |
III SEMESTRE | IV SEMESTRE |
|---|---|
Teoría de Sistemas | Administración |
Electromagnetismo | Ondas y Óptica |
Cálculo Integral | Cálculo en Varias Variables |
Álgebra y Matricial | Ecuaciones Diferenciales |
Pensamiento Crítico | Estadística y Probabilidades |
Estructuras de Datos | Funcionamientos de Ciencia de Datos |
V SEMESTRE | VI SEMESTRE |
|---|---|
Introducción a la Economía | Ingeniería Ambiental |
Termodinámica | Investigación de Operaciones |
Inglés I | Inglés II |
Procesamiento Digital de la Información | Herramientas para Ciencia de Datos |
Ciudadanía | Sistemas de Bases de Datos |
Lenguajes de Programación | Grafos y lenguaje Formales |
VII SEMESTRE | VIII SEMESTRE |
|---|---|
Visualización de Datos | Redes y Comunicación de Datos |
Infraestructura para Ciencia de Datos | Metodología de Investigación en Ciencia de Datos |
Ingeniería de Software | Inglés III |
Machine Learning | Optimación Heurística |
Ética Profesional | Sustentabilidad |
Análisis de Algoritmos | Práctica Intermedia |
IX SEMESTRE | X SEMESTRE |
|---|---|
Computación Paralela y Distribuida | Trabajo de Título I |
Electivo de Formación Especializada 1 | Electivo de Formación Especializada 2 |
Evaluación de Proyectos Informáticos | Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos |
Deep Learning | Analítica |
Procesamiento de Lenguaje Natural | Tecnología |
Aplicaciones de Inteligencia Artificial |
XI SEMESTRE |
|---|
Trabajo de Título II |
Formación Integral 7 (Empleabilidad) |
Práctica Profesional |