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Ingeniería Civil en Ciencia de Datos

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Información General

Titulo 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

De acuerdo a la Nueva ley de Educación Superior (N° 21.091), la acreditación voluntaria de carrera, se encuentra suspendida hasta el 31 de diciembre de 2024. Sólo las carreras y programas de estudio conducentes a los títulos profesionales de Médico Cirujano, Cirujano Dentista, Profesor de Educación Básica, Profesor de Educación Media, Profesor de Educación Diferencial o Especial y Educador de Párvulos, serán acreditables de manera obligatoria.

Informaciones

Dirección:

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

Ponderaciones Admisión 2021

NEM:

10%

Ranking:

25%

 Nueva Prueba de Acceso obligatoria de Competencia Lectora

20%

Nueva Prueba de Acceso Obligatoria de Matemáticas

35%

Prueba Electiva Historia y Ciencias Sociales o Prueba Electiva de Ciencias

10%

Puntaje Promedio Mínimo de Postulación

entre nuevas pruebas de transición Competencia Lectoras y Matemática

450

Vacantes:

60

Puntajes Matriculados 2020

Primero:

614

Último:

448

Arancel 2021

Matrícula Estudiantes Nuevos:

$164.200 (pago contado*)

Matrícula Estudiantes Antiguos:

$107.900 (pago contado)

$134.500 (una letra de cambio)

$83.300 (dos letras de cambio)

Arancel Anual:

$3.467.439

(*) Se entiende contado dentro de las fechas del proceso de matrícula

determinadas por la Vicerrectoría Académica

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
  • 2° Año
  • 3° Año
  • 4° Año
  • 5° Año
  • 6° Año

I SEMESTRE

II SEMESTRE

Química General

Cálculo Diferencial

Taller de Matemáticas

Álgebra Clásica

Introducción a la Ingeniería de Datos

Algoritmos y Programación

Taller para el Desarrollo del Pensamiento Lógico

Taller de Ciencia y Tecnología

Taller de Comunicación Efectiva

Taller de Principios de Sustentabilidad

Inglés I

Inglés II

III SEMESTRE

IV SEMESTRE

Mecánica Clásica

Electromagnetismo

Cálculo Integral

Cálculo Avanzado

Álgebra Superior

Ecuaciones Diferenciales Clásicas

Estructuras de Datos

Mecánica para Ingeniería

Fundamentos de Ciencia de Datos

Lenguajes de Programación

V SEMESTRE

VI SEMESTRE

Óptica y Ondas

Sistemas Económicos

Estadística y Probabilidades

Optimización Heurística

Métodos Numéricos Clásicos

Sistemas de Bases de Datos

Circuitos Eléctricos

Grafos y Lenguajes Formales

Herramientas para Ciencia de Datos

Procesamiento Digital de la Información

Electivo de Formación Deportiva

VII SEMESTRE

VIII SEMESTRE

Investigación de Operaciones

Ingeniería Ambiental

Evaluación de Proyectos

Redes y Comunicación de Datos

Infraestructura para Ciencia de Datos

Ingeniería de Software

Machine Learning

Deep Learning

Análisis de Algoritmos

Evaluación de Proyectos Informáticos

Visualización de Datos

Electivo de Formación General I

IX SEMESTRE

X SEMESTRE

Computación Paralela y Distribuida

Electivo de Formación Especializada I

Metodología de Investigación en Ciencia de Datos

Analítica

Sistemas de Inf. en ambientes Big Data

Gestión de Proyectos en Ciencia de Datos

Big Data

Inteligencia Competitiva

Procesamiento de Lenguaje Natural

Aplicaciones de Inteligencia Artificial

Electivo de Formación General II

Electivo de Formación Especializada II

XI SEMESTRE

Electivo de Formación Especializada III

Práctica Profesional

Trabajo de Título

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