Duración
4 Semestres
Sobre el programa
El Magíster en Data Science de la Universidad Autónoma de Chile es un programa de especialización orientado a formar profesionales con la capacidad de diseñar, implementar y evaluar soluciones basadas en datos para apoyar estratégicamente la toma de decisiones en organizaciones públicas y privadas. Su propuesta curricular integra herramientas avanzadas de probabilidad, métodos cuantitativos, gestión de bases de datos, estadística, econometría, análisis de series de tiempo, modelos lineales generalizados y aprendizaje automático (machine learning), con el propósito de transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento accionable. Asimismo, el programa enfatiza la comunicación efectiva de resultados mediante técnicas de visualización y reportes, promoviendo en todo momento un quehacer analítico sustentado en criterios éticos, responsabilidad social y una fuerte orientación hacia la innovación.
Objetivo general
Formar profesionales especialistas en ciencia de datos, con la capacidad de diseñar, implementar y evaluar estrategias analíticas y modelos predictivos que optimicen la toma de decisiones y generen valor en organizaciones públicas y privadas, operando bajo estándares de ética y gobernanza de datos.
Objetivos específicos
- Diseñar metodologías de ciencia de datos orientadas a la captura, preparación y análisis profundo de la información para la toma de decisiones.
- Implementar modelos estadísticos, econométricos y de aprendizaje automático que resuelvan escenarios complejos en diversos contextos organizacionales.
- Desarrollar tableros, indicadores visuales y estrategias de comunicación de datos que garanticen la calidad de la información y la gobernanza ética.
Profesionales con formación en áreas como ingeniería, economía, administración, ciencias exactas o disciplinas afines, que deseen especializarse en analítica avanzada, modelamiento predictivo y toma de decisiones estratégicas basadas en el ciclo de vida de los datos.
Malla académica
I Semestre
- Módulo 1: Aprendizaje en Entornos Virtuales
- Módulo 2: Probabilidad
- Módulo 3: Estadística
- Módulo 4: Econometría
II Semestre
- Módulo 5: Data Science
- Módulo 6: Series de Tiempo
- Módulo 7: Manejo de Bases de Datos
- Módulo 8: Visualización y Comunicación de Datos
- Módulo 9: Programación para Analítica de Datos
Semestre III
- Módulo 10: Machine Learning
- Módulo 11: Finanzas
- Módulo 12: Modelos Lineales Generalizados
- Módulo 13: Gobernanza de Datos y Calidad de la Información
- Módulo 14: Métodos Cuantitativos
- Módulo 15: Actividad de graduación I
Semestre IV
- Módulo 16: Actividad de Graduación II
Primer Semestre
- Aprendizaje en ambientes virtuales
Este módulo se orienta al fortalecimiento de las competencias para la navegación en la plataforma institucional asegurando así el cumplimiento de las actividades propias del proceso formativo a distancia que requiere, principalmente, de principios como la autorregulación y autogestión del estudiante.
- Probabilidad
Entrega los fundamentos matemáticos necesarios para modelar la incertidumbre, permitiendo fundamentar la construcción de modelos analíticos sólidos.
- Estadística
Desarrolla habilidades fundamentales para describir, inferir y validar hipótesis a partir de grandes conjuntos de datos de forma rigurosa.
- Econometría
Introduce técnicas de modelación para analizar relaciones de causalidad y estimar efectos clave en variables socioeconómicas y del negocio
Segundo Semestre
- Data Science
Aborda el ciclo de vida completo de los datos, enseñando las metodologías centrales para extraer conocimiento accionable en diversos contextos.
- Series de Tiempo
Capacita en técnicas estadísticas orientadas al análisis y pronóstico de información secuencial temporal para la anticipación de escenarios.
- Manejo de Bases de Datos
Desarrolla capacidades para diseñar, estructurar, consultar y gestionar grandes volúmenes de información de manera eficiente y segura.
- Visualización y Comunicación de Datos
Enseña el diseño de tableros e indicadores visuales claros para comunicar hallazgos técnicos a audiencias y tomadores de decisiones.
- Programación para Analítica de Datos
Introduce los lenguajes informáticos esenciales para automatizar procesos analíticos y escalar las soluciones de ciencia de datos.
Tercer Semestre
- Machine Learning
Profundiza en algoritmos predictivos y de aprendizaje automático para resolver problemas organizacionales y optimizar operaciones.
- Finanzas
Aplica metodologías analíticas directamente a la evaluación de mercados, mitigación de riesgos financieros y optimización de recursos.
- Modelos Lineales Generalizados
Expande las técnicas de regresión clásica para abordar una mayor diversidad de variables de respuesta en el análisis organizacional.
- Gobernanza de Datos y Calidad de la Información
Instruye sobre los marcos éticos, normativos y de seguridad necesarios para garantizar la integridad, privacidad y valor estratégico de los datos.
- Métodos Cuantitativos
Proporciona herramientas cuantitativas y criterios metodológicos para estructurar el problema analítico, definir la estrategia de modelamiento y sustentar el diseño del Trabajo Final de Magíster previo a la Actividad de Graduación I.
- Actividad de Graduación I
Constituye el inicio del Trabajo Final de Magíster en modalidad Proyecto, enfocándose en la delimitación del problema, diagnóstico del contexto, formulación metodológica y diseño de la solución analítica.
Cuarto Semestre
- Actividad de graduación II
Involucra el desarrollo, validación, sistematización de resultados y defensa del Trabajo Final de Magíster, materializado en un proyecto analítico aplicado ante la comisión evaluadora institucional.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es Data Science?
Data Science o Ciencia de Datos es la disciplina que recopila, procesa y analiza grandes volúmenes de datos para generar conocimiento, crear modelos predictivos y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
¿En qué consiste el Magíster en Data Science?
El Magíster en Data Science de la Facultad de Administración y Negocios de la Universidad Autónoma de Chile tiene una duración de 4 semestres y se imparte en modalidad online. Las clases se realizan a través del campus virtual en la plataforma Canvas, una vez a la semana, con una duración de 3 horas cada una. Además, las clases quedan grabadas en la plataforma para su posterior consulta. Cada módulo incluye 3 evaluaciones para asegurar el aprendizaje continuo y la comprensión de los contenidos.
¿Cuándo inicia el Magíster en Data Science?
El inicio del magíster dependerá del quórum de inscritos. Completa el formulario de contacto disponible al final de esta página para recibir información actualizada sobre las fechas de inicio y requisitos.
¿Existen becas para el Magíster en Data Science?
Sí, la Universidad Autónoma de Chile ofrece becas y facilidades de pago para este programa. Completa el formulario de contacto para obtener detalles sobre las opciones de financiamiento y cómo acceder a ellas.
¿Necesito un título previo para cursar este magíster?
Sí, es necesario estar en posesión del grado académico de licenciado o título profesional asociado a las áreas de ingeniería, administración y negocios o equivalente, otorgado por una institución de educación superior reconocida oficialmente por el Estado de Chile
¿Qué facilidades de pago entrega la Universidad Autónoma?
Las facilidades de pago dependerá del tipo de programa. Diplomados: 5 cuotas sin interés firmando pagaré | Magíster: 24 cuotas sin interés firmando pagaré | Especialidades: 12 cuotas sin interés firmando pagaré (El programa dura 3 años y el arancel es anual)
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