Preguntas Frecuentes
Es un programa de carácter académico, liderado por la Facultad de Ingeniería y Negocios de Universidad de Las Américas, orientado a formar investigadoras e investigadores capaces de realizar investigación original y autónoma, generar nuevo conocimiento y contribuir a su aplicación, con impacto tanto en el ámbito científico como en el sector productivo.
El programa tiene una duración de 8 semestres y se imparte en modalidad presencial, en jornada diurna.
Se imparte en el Campus Santiago Centro, ubicado en República 71.
Se distingue por la articulación equilibrada de fundamentos matemáticos, estadísticos y computacionales; métodos avanzados de aprendizaje automático y otros paradigmas de Inteligencia Artificial; y dominios de aplicación de alta relevancia para el contexto nacional.
El programa se organiza en dos líneas: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para el descubrimiento científico, y Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para agregar valor en sistemas complejos de ingeniería.
La línea de descubrimiento científico busca acelerar los procesos de descubrimiento, análisis y validación en disciplinas intensivas en datos como la bioinformática, la química computacional y la astroinformática, incluyendo el descubrimiento de patrones ocultos en grandes volúmenes de datos y la predicción de propiedades.
La línea de sistemas complejos de ingeniería estudia sistemas donde los datos y los modelos permiten comprender y mejorar la toma de decisiones, mediante analítica predictiva y prescriptiva, con aplicación principalmente en sistemas medioambientales y organizacionales.
Está dirigido a quienes posean el grado de licenciatura en áreas de las Ciencias de la Ingeniería, Estadística, Matemática, Computación u otras disciplinas afines. También pueden postular quienes provengan de campos relacionados, siempre que acrediten conocimientos en análisis, modelamiento y procesamiento de datos en contextos de investigación y desarrollo.
Se requiere una formación sólida en métodos cuantitativos y competencia en al menos un lenguaje de programación utilizado en el procesamiento de datos. Adicionalmente, se requiere un dominio del idioma inglés que permita la comprensión de literatura científica y la comunicación en contextos académicos.
Las y los graduados son investigadores capaces de generar conocimiento original mediante los fundamentos y métodos de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial, con habilidades para modelar, analizar datos, extraer conocimiento valioso, diseñar soluciones y resolver problemas complejos, integrando fundamentos matemáticos y computacionales con técnicas avanzadas de IA.
El ciclo inicial abarca los semestres 1 a 4 e incluye asignaturas fundamentales, metodológicas y de investigación, entre ellas Métodos Probabilísticos Avanzados, Modelos y Algoritmos de Optimización, Paradigmas de Inteligencia Artificial, Tópicos Avanzados de Aprendizaje Automático, Arquitecturas Modernas de Redes Neuronales, Analítica Avanzada Prescriptiva y Desarrollo Responsable de IA. Al término de ese ciclo se rinde el Examen de Candidatura. El ciclo de tesis abarca los semestres 5 a 8 con Tesis I a IV, con un Examen de Avance de Tesis (entre el sexto y el séptimo semestre), y un Examen Final de Grado.
Las asignaturas fundamentales tienen en general 8 SCT; Analítica Avanzada Prescriptiva tiene 6 SCT; los Talleres de Investigación I y II tienen 6 SCT cada uno; el Seminario de Investigación 8 SCT; el Proyecto de Tesis 14 SCT; y cada una de las cuatro Tesis tiene 30 SCT.
Se cursan dos optativos de profundización. El Optativo I ofrece Algoritmos evolutivos en ciencias de la vida: fundamentos y aplicaciones, Análisis de Redes Complejas para Ciencias de la Vida, Series de Tiempo y Ciencia de Datos para Sistemas Medioambientales Complejos. El Optativo II ofrece Inteligencia Artificial en Datos Ómicos, Redes Neuronales informadas por conocimiento físico, Agentes de Inteligencia Artificial y Modelado de Sistemas Ciber-Físicos e Inteligencia Artificial Embebidas. Se ofrece un optativo por línea de investigación, por semestre.
El claustro está integrado por investigadoras e investigadores con grado de doctor en áreas como fisicoquímica molecular, genómica integrativa, ciencias de la ingeniería, matemáticas, estadística, energías y ciencias, formados en universidades chilenas, distribuidos en las dos líneas de investigación del programa.
Son obligatorios: fotocopia legalizada ante notario del grado de licenciatura y/o magíster; concentración de notas original o legalizada ante notario; carta de motivación destacando cómo su trayectoria está alineada con un doctorado académico; un resumen de una página con la idea aproximada de investigación, indicando la línea del programa con la que se relaciona y posibles directores del proyecto dentro del claustro; dos cartas de recomendación de profesionales o académicos destacados del área de Ciencia de Datos y/o Inteligencia Artificial; copia de la cédula de identidad chilena o pasaporte vigente; certificado de nacimiento; y currículum vitae que dé cuenta de la experiencia en docencia, investigación, publicaciones, ponencias en congresos o emprendimientos. La falta de alguno de estos documentos es causal de inadmisibilidad de la postulación.
Sí. No son obligatorios, pero permiten validar de mejor forma la pertinencia del postulante: fotocopia legalizada del título profesional, fotocopia legalizada de postítulos, diplomados o cursos que avalen la formación solicitada, ranking de egreso de pregrado y un certificado que dé cuenta de un nivel intermedio de inglés.
Si no se presenta el documento, el nivel de inglés se evaluará a través de un instrumento administrado por el programa, que consiste en la lectura y comprensión de un texto científico en ese idioma.
Para las y los postulantes extranjeros, los documentos deben venir apostillados o debidamente legalizados de acuerdo con la legislación chilena, y los grados y títulos emitidos por universidades extranjeras deberán legalizarse o apostillarse conforme a las disposiciones chilenas y las establecidas por la Vicerrectoría de Investigación y Postgrado.
El programa forma investigadoras e investigadores capaces de generar conocimiento original en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y de resolver desafíos científicos y productivos basados en datos. Es liderado por la Facultad de Ingeniería y Negocios de UDLA y articula fundamentos matemáticos, estadísticos y computacionales con métodos avanzados de aprendizaje automático y otros paradigmas de Inteligencia Artificial.
El doctorado se organiza en dos líneas. La primera, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para el descubrimiento científico, aplica estos métodos a disciplinas intensivas en datos como la bioinformática, la química computacional y la astroinformática. La segunda, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para agregar valor en sistemas complejos de ingeniería, trabaja con analítica predictiva y prescriptiva en sistemas medioambientales y organizacionales.
Está dirigido a quienes posean el grado de licenciatura en Ciencias de la Ingeniería, Estadística, Matemática, Computación u otras disciplinas afines. También pueden postular personas de campos relacionados que acrediten conocimientos en análisis, modelamiento y procesamiento de datos. Se requiere una formación sólida en métodos cuantitativos, competencia en al menos un lenguaje de programación y un dominio del inglés que permita comprender literatura científica.
El programa es presencial, de jornada diurna, y tiene una duración de 8 semestres. Las clases se imparten en el Campus Santiago Centro, ubicado en República 71. La estructura contempla un ciclo inicial y un ciclo de tesis, con examen de candidatura, examen de avance de tesis y examen final de grado.
Debes presentar fotocopia legalizada del grado de licenciatura y/o magíster, concentración de notas, carta de motivación, un resumen de una página con tu idea de investigación indicando la línea y posibles directores, dos cartas de recomendación del área, copia de cédula de identidad o pasaporte, certificado de nacimiento y currículum vitae. La falta de alguno de estos documentos es causal de inadmisibilidad de la postulación.
