ciencia de datos

Inteligencia artificial desde Chile para el universo: ALeRCE será clave en el Observatorio Rubin

Desde lo alto del norte de Chile, el nuevo Observatorio Vera C. Rubin comenzará a explorar el universo con la cámara digital más grande jamás construida: 3.200 megapíxeles que capturarán el cielo del hemisferio sur cada 40 segundos, durante 10 años. Viene con la ambiciosa misión de estudiar la evolución del cosmos, detectar supernovas, rastrear asteroides, observar objetos transitorios, y profundizar en uno de los mayores enigmas de la ciencia, la materia oscura. Pero el verdadero desafío no es solo mirar el cielo, sino entender en tiempo real los millones de datos que este telescopio generará cada noche. Y ahí es donde entra en escena ALeRCE, el sistema chileno de inteligencia artificial seleccionado como uno de los siete brókers astronómicos del mundo -único en el hemisferio sur- con la misión de procesar esa avalancha de información. “Este logro tiene que ver con la apuesta que han hecho varias instituciones desde hace más de una década en la formación de capital humano avanzado en preparación para Rubin, en particular el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y el Centro de Modelamiento Matemático (CMM). Sin este financiamiento ALeRCE no existiría”, comentó el cofundador y miembro del comité científico y estratégico del bróker, Francisco Förster. Por otro lado, Guillermo Cabrera, investigador principal de ALeRCE, destacó que esto los posiciona como actores clave en una de las iniciativas más ambiciosas de la astronomía moderna. “Asumir este rol ha implicado enormes desafíos: construir infraestructura capaz de procesar millones de alertas por noche, desarrollar algoritmos de inteligencia artificial de última generación y colaborar estrechamente con equipos internacionales. Pero también representa una oportunidad única para que Chile lidere en la ciencia de datos aplicada al universo”, comentó. Un puente entre el cielo y los datos Desarrollado en 2019 por el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, el Data Observatory y la Universidad de Concepción, ALeRCE opera como un intermediario inteligente entre los grandes sondeos astronómicos y los telescopios de seguimiento, permitiendo la rápida clasificación y priorización de fenómenos celestes. Utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, el bróker ya procesa más de 300 mil alertas cada noche, logrando identificar más de 23 mil supernovas hasta la fecha. “El desarrollo más importante ha sido la pipeline de procesamiento de datos masivos con un survey precursor (Zwicky Transient Facility), utilizando herramientas avanzadas de la industria como Kafka y Kubernetes. Este desarrollo se ha hecho operando en AWS usando a créditos otorgados por DO”, comentó Forster. De cara a Rubin, ALeRCE migrará a infraestructura propia, gracias al fondo concursable Quimal, lo que permitirá reducir costos y aumentar la autonomía tecnológica. Además, el equipo ha creado diversas APIs e interfaces web que permiten a investigadores y usuarios acceder fácilmente a sus productos astronómicos. Gestionar millones de alertas por noche requiere una combinación de infraestructura computacional robusta y algoritmos de inteligencia artificial altamente optimizados. “En ALeRCE hemos desarrollado en Chile una arquitectura de software escalable y un conjunto de modelos de clasificación que nos permiten procesar la información en segundos, priorizando lo más interesante para la comunidad científica. Todo esto se ha logrado gracias al trabajo conjunto de astrónomos, ingenieros y científicos de datos, y demuestra que desde Chile podemos crear tecnología de frontera para resolver desafíos mundiales”, destacó Cabrera, quien también es director del Centro de Datos e Inteligencia Artificial (CDIA) UdeC. Un nuevo capítulo para la astronomía chilena La participación de ALeRCE en el Observatorio Rubin marca un hito para la ciencia chilena: no solo por su rol estratégico en una de las misiones astronómicas más ambiciosas del siglo, sino por demostrar que Chile no solo observa el cielo, también lo interpreta con tecnología propia.

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Decisiones informadas

Biobío: menos inversión, más desempleo… y una oportunidad para decidir mejor

En enero de 2024, la CPC Biobío publicó su informe de actividad económica. Los resultados alertan sobre una tendencia que ya no puede ignorarse: la necesidad urgente de tomar decisiones basadas en datos en el Biobío. Las cifras son claras: Las inversiones aprobadas en la región cayeron un 55% respecto a 2019. El desempleo alcanzó el 7,8%, una de las tasas más altas en los últimos años. Las empresas están priorizando la mantención de operaciones, dejando de lado la expansión. Esta situación no solo refleja una economía contenida, sino también una falta de estrategias basadas en evidencia. El Biobío tiene datos. ¿Por qué no los usa? En muchos niveles de decisión, públicos y privados, la información está disponible: presupuestos, proyecciones, catastro de proyectos, productividad, empleo. Sin embargo, los datos no se transforman en acción. Desde el Centro de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción (CDIA UdeC) impulsamos el uso estratégico de información mediante inteligencia artificial, ciencia de datos y modelamiento predictivo. Herramientas que permiten avanzar de la intuición a la planificación efectiva. ¿Qué se puede hacer diferente? Aquí algunos ejemplos donde decisiones basadas en datos en el Biobío pueden marcar una diferencia: Definir sectores prioritarios para inversión con impacto en empleo y encadenamientos productivos. Evaluar políticas públicas antes de implementarlas, modelando escenarios. Medir impacto real de subsidios e incentivos en tiempo real. Anticipar brechas territoriales para distribuir recursos con mayor justicia. No se trata de tener más datos, sino de usarlos bien El desafío no es solo técnico, sino cultural. Durante años, la región ha confiado en decisiones replicadas por costumbre o percepción. Pero los desafíos actuales requieren evidencia, análisis y tecnología aplicada. Por eso, desde el CDIA UdeC trabajamos junto a instituciones públicas, empresas e investigadores para transformar datos en conocimiento útil. El Biobío está frente a una oportunidad. La evidencia existe. La tecnología también. Lo que falta es hacer de los datos una herramienta central en cada decisión relevante.  

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Mantenimiento predictivo con inteligencia artificial: menos fallos y más eficiencia

En la industria, cada minuto de inactividad cuesta dinero. En ese contexto, el mantenimiento predictivo con inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave para mantener la continuidad operativa, reducir costos y mejorar la seguridad. Mientras algunas empresas siguen reaccionando ante fallas, otras ya están implementando modelos predictivos basados en datos que permiten anticiparse a los problemas antes de que ocurran. ¿Qué es el mantenimiento predictivo? A diferencia del mantenimiento correctivo (reparar tras la falla) o el preventivo (intervenciones programadas), el mantenimiento predictivo usa inteligencia artificial, sensores e historial de datos para identificar patrones y predecir fallas en tiempo real. Esto permite intervenir justo cuando es necesario y evitar tanto fallos imprevistos como intervenciones innecesarias. Beneficios directos para tu empresa Implementar una estrategia de mantenimiento predictivo ofrece ventajas concretas y cuantificables: Ahorro en costos: menos reparaciones de urgencia, mejor planificación de repuestos y servicios. Menos interrupciones: los equipos se mantienen operativos por más tiempo. Uso eficiente de recursos: intervenciones solo cuando realmente se necesitan. Mayor seguridad: se reducen los riesgos asociados a fallos catastróficos. Vida útil extendida: los activos duran más gracias a un monitoreo inteligente. Mejores decisiones: los datos en tiempo real permiten planificar estratégicamente. El impacto no es solo técnico: mejora la competitividad, optimiza la logística interna y permite una mejor gestión de activos a largo plazo. ¿Cómo se implementa? En el Centro de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad de Concepción, trabajamos con empresas para diseñar soluciones personalizadas de mantenimiento predictivo, basadas en: Integración de sensores industriales (IoT). Modelos de machine learning entrenados con datos históricos. Plataformas de monitoreo en tiempo real. Visualización de alertas e informes predictivos. Cada empresa es distinta. Por eso, las soluciones deben adaptarse a los activos, procesos y ciclos de operación propios de cada una. ¿Quieres saber cómo implementarlo en tu empresa? Contáctanos y exploremos una solución hecha a medida. Contacto  

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inteligencia artificial tribunal laboral

Académico del Doctorado en Inteligencia Artificial expone en el Poder Judicial sobre el impacto de la IA en tribunales laborales

El Dr. Pedro Salcedo Lagos, académico de la Universidad de Concepción y miembro del Doctorado en Inteligencia Artificial del CRUCH Biobío-Ñuble, fue invitado por el Tribunal Laboral de Concepción para dictar la charla “Transformando el trabajo judicial: el poder de la IA en los tribunales laborales”. La actividad abordó el potencial de la inteligencia artificial (IA) como herramienta de apoyo en la labor de jueces, abogadas y abogados, en un contexto de creciente carga de trabajo y complejidad jurídica. Aplicaciones de la IA en los procesos judiciales La presentación, solicitada directamente por el tribunal, respondió al interés institucional por explorar cómo la IA puede contribuir a la mejora de procesos judiciales. El Dr. Salcedo expuso los fundamentos tecnológicos de la IA, sus aplicaciones en el ámbito jurídico y los principales desafíos éticos asociados a su adopción. Entre los beneficios destacados, mencionó la automatización de tareas como la revisión documental, la gestión de expedientes y la programación de audiencias. Estas herramientas permitirían optimizar recursos humanos y enfocar el trabajo en aquellas decisiones que requieren análisis crítico y juicio humano. Más eficiencia, mayor acceso y transparencia Además de la mejora operativa, el Dr. Salcedo subrayó el potencial de la IA para fortalecer el acceso a la justicia y la transparencia institucional. “El interés del Poder Judicial en explorar las aplicaciones de la inteligencia artificial es de vital relevancia”, señaló el Dr. Salcedo, y agregó: “Imagina asistentes virtuales que traduzcan resoluciones complejas a lenguaje claro, o motores de búsqueda inteligentes que permitan a cualquier ciudadano encontrar jurisprudencia relevante. Todo esto contribuye a una justicia más abierta y cercana”. Herramientas concretas para el derecho laboral Durante su exposición, el académico presentó casos de uso aplicados a procesos laborales, incluyendo herramientas como Gemini Flash, Gemini 2.5 Pro, NotebookLM y Deep Research. Mostró cómo estas soluciones pueden ser útiles en etapas como la tramitación de demandas, el análisis de contratos o la elaboración de informes que acompañen la deliberación judicial. En un caso hipotético sobre despido por actividad sindical, demostró cómo la IA puede ayudar a identificar patrones jurídicos y evaluar escenarios posibles. En este contexto, enfatizó: “La IA no toma decisiones judiciales. Lo que hace es aportar evidencia estructurada, contexto jurídico y análisis de datos, siempre como un complemento al juicio humano”. Ética, riesgos y responsabilidad Consultado sobre los temores que genera la implementación de IA en instituciones como el Poder Judicial, el Dr. Salcedo no esquivó el tema: “Uno de los mayores riesgos es el sesgo en los datos. Si los algoritmos se entrenan con información histórica que reproduce desigualdades, se pueden perpetuar decisiones injustas”. También advirtió: “Los jueces deben poder entender por qué una herramienta sugiere determinada información. Si no lo entienden, no pueden confiar en ella”. Entre otros riesgos, mencionó la automatización excesiva, la vulneración de la privacidad, la dificultad para determinar responsabilidades legales en caso de error, y la resistencia cultural al cambio. Y puntualizó: “Por eso es vital mantener la supervisión humana, establecer marcos éticos claros y promover capacitación constante en IA aplicada a contextos públicos”. Modelos de mundo: los límites del conocimiento artificial Uno de los conceptos que más resonó entre las y los magistrados asistentes fue el de “modelo del mundo”. El Dr. Salcedo explicó: “Las máquinas no pueden captar el conocimiento que callamos: intuiciones, contradicciones internas, sentido común construido socialmente. Por eso, la IA no puede —ni debe— reemplazar la deliberación humana en justicia”. Vinculación entre academia y sociedad La participación del Dr. Salcedo como académico del Doctorado en Inteligencia Artificial del CRUCH Biobío-Ñuble refuerza la misión de este programa: desarrollar conocimiento avanzado en IA con un enfoque interdisciplinario y al servicio de los desafíos sociales del país. Con una destacada trayectoria en investigación aplicada —en áreas como salud mental, lingüística, educación y ética de la tecnología—, el Dr. Salcedo aporta una mirada integral al desarrollo responsable de la inteligencia artificial.

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Impulso a la investigación en IA y ciencia de datos en la UdeC: Mabel Vidal se une al Departamento de Informática y Ciencias de la Computación y al Doctorado en IA

Colaboradora constante del CDIA UdeC con charlas en ciencia de datos e IA, Mabel Vidal entra de lleno a la Universidad de Concepción para entregar sus conocimientos en un área de alta demanda y gran potencial.  Con una sólida trayectoria de investigación aplicada al aprendizaje automático y aprendizaje profundo, Mabel Vidal, Ingeniera en Bioinformática y Dra. en Ciencias de la Computación, se une al Departamento de Informática y Ciencias de la Computación, y al Doctorado en Inteligencia Artificial. Centrado en la secuenciación masiva de datos para la detección del cáncer, el análisis de variaciones genéticas y el bienestar animal, su trabajo y enfoque innovador en la biología computacional ofrece nuevas perspectivas sobre la relación entre la genómica, la sociedad y el medio ambiente, proporcionando conocimiento fundamental sobre procesos biológicos y los efectos del cambio ambiental en los seres vivos. Respecto a su experiencia en la enseñanza y supervisión de estudiantes, Mabel comenta que: “me ha brindado las habilidades necesarias para formar graduados con competencias teóricas y prácticas en IA aplicadas tanto en salud, minería, acuicultura, educación, finanzas, transporte y seguridad, entre otras áreas. Como así también, fomentar el pensamiento crítico y la resolución de problemas preparándolos para enfrentar desafíos complejos con responsabilidad social”. Además de sus áreas de investigación, Mabel es miembro de organizaciones como el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) y de la Fundación Niñas Pro. También colabora activamente en iniciativas como Par Explora e Ingeniosas para fomentar la participación de niñas en carreras STEM. Por ello, es que trae consigo importantes desafíos clave para la UdeC y su programa de Doctorado en IA -ejecutado en conjunto con la UCSC, U. del Bio-Bío y la USM- entre los que se encuentran impulsar la investigación interdisciplinaria utilizando IA para abordar problemas biológicos enfocándose en ciencia aplicada a salud en humanos y bienestar animal y; desarrollar programas de formación avanzada en IA, adaptados a las necesidades de los estudiantes del doctorado, con énfasis en la aplicación práctica en proyectos de investigación. También, fomentar la colaboración con otros departamentos y centros de investigación tanto a nivel nacional como internacional para enriquecer el ambiente académico y promover proyectos interdisciplinarios y; contribuir al fortalecimiento de la enseñanza de la IA en la Región, apoyando iniciativas de extensión y capacitación dirigidas a la comunidad académica y el sector industrial. Además de proponer proyectos con enfoque de equidad de género; y participar en seminarios, conferencias y actividades de divulgación. Cabe mencionar su activa participación en actividades de difusión para el CDIA UdeC, colaborando en charlas sobre ciencia de datos e inteligencia artificial. “En resumen, mi propuesta se centra en integrar la IA de manera transversal en el Doctorado en Inteligencia Artificial/DIICC/FI potenciando la investigación interdisciplinaria y la formación de profesionales altamente capacitados, con el objetivo de impulsar el desarrollo científico, tecnológico y socioeconómico de la región y el país. Estoy comprometida a apoyar y aportar mi experiencia y pasión por la ciencia para el beneficio de la comunidad académica y la sociedad en su conjunto” destacó.

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Centro de Datos e Inteligencia Artificial UdeC presenta nuevo directorio compuesto por seis académicos FI UdeC

Con el objetivo de optimizar la gestión del Centro y fortalecer sus vínculos con la industria y la comunidad académica, es que el CDIA UdeC reestructuró su modelo de gestión, pasando de un único director a un directorio compuesto por seis académicos. Dicha estructura permitirá establecer redes más directas con investigadores y profesionales del área, aumentando así, la capacidad del Centro para conectar con actores clave. Además, dicha modificación permitirá una mejor alineación con las estrategias tanto de la Facultad de Ingeniería como de la Universidad de Concepción, para una mejor gestión. El nuevo directorio lo integran los siguientes académicos y académica de amplia trayectoria: Guillermo Cabrera Vives, Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Chile Marcela Varas Contreras, Magíster en Ciencias de la Computación, Universidad de Concepción Julio Godoy del Campo, Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Minnesota Gonzalo Rojas Durán, Doctor en Ingeniería de Software, Universidad Politécnica de Valencia José Fuentes Sepúlveda, Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Concepción Hugo Garcés Hernández, Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Universidad de Concepción Este cambio representa un paso significativo para el Centro, que continúa su misión de impulsar la transferencia tecnológica, desde la academia hacia organizaciones públicas y privadas, permitiendo explotar su conocimiento a través de los datos.  

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A la vanguardia de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica: El rol clave de los centros de datos y talento especializado en Chile

Liderando por segundo año consecutivo, Chile se posicionó en el primer lugar con 73,07 puntos sobre 100 en la 2° edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2024). Este ranking, encabezado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), evaluó la situación de 19 países de la región. En segundo y tercer lugar se ubicaron Brasil (69,30 puntos) y Uruguay (64,98 puntos), respectivamente. Apoyado por la Unión Europea en el marco de la Alianza Digital UE-LAC, este índice analiza 76 variables agrupadas en tres dimensiones clave: Factores Habilitantes, Investigación, Desarrollo y Adopción, y Gobernanza. Chile destacó entre los líderes regionales, sobresaliendo en áreas como gobernanza, infraestructura, talento humano, investigación, desarrollo y adopción de IA. Liderazgo de Chile en IA En particular, Chile se encuentra sobresaliendo en infraestructura, ítem crucial para el avance de la IA en cualquier nación. “Los centros como el nuestro aportan a su desarrollo, ya que a partir de ellos se generan fondos que sirven para comprar nuevas máquinas, más potentes y más poderosas. Y partir de estas, se pueden entrenar nuevos modelos, con nuevas capacidades o incorporando mayor cantidad de datos”, señaló Manuel Pérez, CTO del Centro de Datos e Inteligencia Artificial UdeC. “Desde el CDIA, por ejemplo, a partir de fondos como los del proyecto Deep-Hub, hemos comprado computadores que hoy están alojados en Ingeniería de Sistema de la UdeC, y parte de nuestros estudiantes también pueden hacer uso de esos recursos para poder desarrollar sus memorias de títulos, tesis, y aprender sobre el tema”, añadió Manuel. Por otro lado, en la dimensión de investigación, desarrollo y adopción (I+D+A), Chile comparte posiciones de liderazgo junto a potencias regionales como Brasil y Uruguay. Espacios como el CDIA UdeC son clave para impulsar la investigación avanzada y fomentar la innovación tecnológica. “Somos un centro donde se genera innovación e investigación que permite desarrollar proyectos de vanguardia que se adopten dentro de distintas organizaciones para sacar provecho de ello. Entonces esta comunicación con la industria ayuda a que se genere innovación en la misma” comentó Manuel. “Por otra parte también tenemos nuestros programas académicos que ayudan en la formación de nuevos talentos y nuevas capacidades en inteligencia artificial, que ayudan a que más personas estén desarrollando y solucionando problemas con este tipo de tecnología”, concluyó.

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Ignacio Loyola: “El Diploma en Ciencia de Datos Avanzado llenó el espacio que me faltaba en mi formación profesional»

Ingeniero Civil Biomédico, pero dedicado a la ingeniería de Datos, Ignacio Loyola Hernández realiza procesos de extracción, transformación y carga de datos, además, trabaja con machine learning, modelos de IA y bases de datos, y nos cuenta su experiencia cursando el diploma en Ciencia de Datos Avanzado UdeC. ¿Qué te motivó a inscribirte en el Diploma en Ciencia de Datos Avanzado? Estudié Biomédica en UdeC, y si bien teníamos un fuerte en informática, sentía que me faltaba, porque tenía una diferencia todavía que cubrir frente a mi competencia en informáticos. Y eso fue lo primero que me motivó. Después vi el programa, ya sabiendo cómo es la educación en la UdeC, vi el programa, me tincó mucho. Era lo que andaba buscando, así que me inscribí. ¿Cómo fue la experiencia de cursarlo? Fue muy, muy buena. Me gustó cómo estaba dividido en tres módulos, y cómo de forma progresiva fue aumentando la complejidad, también fueron aumentando los desafíos de los proyectos al final de cada módulo. Los tres profesores que tuvimos y los ayudantes tenían mucha experiencia y siempre con la mejor disposición a repetir todas las veces necesarias las cosas. Así que todo muy, muy bien. ¿Qué destacarías? Destacaría la división por módulos, encontré que estaba muy bien hecho porque son temas complejos, pero al estar así dividido era más fácil abarcarlo y trabajarlo. ¿Cómo han impactado los conocimientos que adquiriste en el programa en tu vida profesional? Bueno, llenaron ese espacio en el que, tal vez sí tenía los conocimientos, pero me faltaba el respaldo. Me decían, pero tú vienes de la biomédica, ¿qué tiene que ver con esto? Entonces ahora tengo ese respaldo. Además, siento que es un buen paso igual entre el título profesional y un magíster, por ejemplo, en mi caso quiero continuar mis estudios, entonces es un buen paso intermedio. ¿Recomendarías este programa? De todas maneras. Porque, primero, es un programa de muy alta calidad. Segundo, las conexiones que uno hace, no creo que se puedan hacer en otro lado. Está codo a codo con gerentes de grandes empresas o jóvenes recién titulados. Entonces, esa gama yo creo que es difícil de encontrar. Y si está esa oportunidad, yo creo que todos deberían tomarla. Según tu punto de vista, ¿Cuál es el potencial de la ciencia de datos? Bueno, tiene un potencial altísimo. Se está ocupando en cada una de las cosas que hacemos, y lo veo igual en el trabajo, está en todas las áreas. La medicina, los deportes, marketing está en todos lados, entonces yo creo que hoy en día es una herramienta como antes lo fue alguna vez, no sé el saber Excel, que era obligatorio. Yo creo que ahora todos tendrían que tener por lo menos nociones de ciencia de datos y ahí poder aplicarlo a su trabajo. Conoce más información del DIPLOMA EN CIENCIA DE DATOS AVANZADO AQUÍ

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Alexis Jara: “Quería aportar valor y generar información útil para la toma de decisiones, con el objetivo de beneficiar a la ciudadanía”

Diploma en Ciencia de Datos Avanzado Alexis Jara Contreras es ingeniero Civil Informático, trabaja como analista de procesos y sistemas en una institución pública, con un enfoque principal en la automatización de procesos, y nos cuenta su experiencia tras cursar y obtener el Diploma en Ciencia de Datos Avanzados de la Universidad de Concepción. En su área de trabajo, utiliza herramientas asociadas a RPA (Automatización Robótica de Procesos) y desarrollo de aplicaciones utilizando lenguajes como Python y Java.  ¿Qué te motivó a cursar el diploma en Ciencia de Datos Avanzado? En mi trabajo, se maneja una gran cantidad de información en diversos orígenes y formatos. Esta información se solicita regularmente para ser analizada y generar diferentes tipos de reportes. Sentí la necesidad de aprender herramientas que me permitan recolectar y analizar estos datos de una manera más eficiente. Además, quería aportar valor y generar información útil para la toma de decisiones, con el objetivo de beneficiar a la ciudadanía. Alexis destaca “la expertise de los profesores al impartir las clases y su disposición para aclarar las dudas. Además, el programa se enfocaba en los aspectos principales asociados a la ciencia de datos, permitiéndonos recoger lo esencial de esta disciplina para aplicarlo en nuestra vida laboral”. ¿Cómo han impactado los conocimientos adquiridos y cómo los has ido aplicando en tu vida profesional? Los conocimientos adquiridos me han permitido aportar en distintos ámbitos de mi trabajo en el instituto. He podido aplicar herramientas que facilitan la recolección de información y organizar mejor estos aplicativos. Además, me han dado la expertise para proponer la creación de reportes dinámicos que ayudan en la toma de decisiones. ¿Recomendarías este programa a otros profesionales interesados en la Ciencia de Datos? Definitivamente sí. Es un excelente punto de partida para sumergirse en la ciencia de datos. El programa abarca los puntos principales de esta disciplina y los explica con detalle, proporcionando un conocimiento concreto y sólido que es esencial para el futuro en este campo. Conoce más información del DIPLOMA EN CIENCIA DE DATOS AVANZADO AQUÍ

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Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación da inicio a su cuarta versión

El Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación (MACI), junto al Diploma en Ciencia de Datos (DCD), dieron inicio a su cuarta generación de estudiantes, marcando así el comienzo de su camino por la especialización en datos. Buscando equipar a quienes lo cursan, con las habilidades necesarias para liderar la implementación y gestión de innovaciones utilizando ciencia de datos como su principal herramienta, el MACI cuenta con clases online, además, de jornadas presenciales en la Universidad de Concepción. De acuerdo al director del programa, Dr. José Fuentes, “los datos son la base de la sociedad actual, pero no basta sólo con tenerlos, sino que hay que saber qué hacer con ellos para transformarlos en información útil y oportuna”. “Este programa entrega herramientas para poder lidiar con esos datos, para obtener información que no es trivial conseguir. Una vez que se sabe cómo obtenerla el siguiente desafío es en qué aplicarla.”, agregó. En un mundo cada vez más orientado hacia la tecnología y la información, el poder de los datos para transformar y resolver problemas complejos es importante y estos programas preparan para abordarlos a diferente nivel. Con mucha curiosidad y ganas de mantenerse actualizada, la ingeniera Civil en Obras Civiles, Fabiana Rubio, es consciente de la cantidad de datos que existen en la vida digital. “Una de las falencias de la industria de la Construcción son sus bajos niveles de digitalización y desde mi perspectiva profesional he visto que se da porque los profesionales tienen un gran nivel técnico en el área, pero no sabemos comunicarlo y plasmarlo en iniciativas de digitalización y automatización”. “Ofrecer la ciencia de datos con innovación es el mayor atractivo, en general ya me siento muy cómoda desde el punto de vista técnico, pero en varias ocasiones he visto iniciativas que no dan fruto, porque no se abordan como un proyecto -con todo lo que ello implica- entonces abordar la ciencia de datos pensándolo como procesos de innovación, considero que permitiría tener éxito en la implementación de iniciativas de ciencias de datos” destacó. El amplio perfil de ingreso -tanto para el magíster como para el diploma- permite el intercambio de ideas y experiencias provenientes de diversos ámbitos, enriqueciendo de esta manera la formación del profesional. Es así como la ingeniera Civil en Biotecnología, Claudia Martínez, se interesó por el MACI, “Es un tema muy fuerte que he estado fortaleciendo a través de capacitaciones y cursos, sin embargo, el optar a un magíster donde te entreguen todas las materias asociadas y vinculándolo a innovación es lo ideal para la vida y el trabajo al cual me dedico”. Por otro lado, el Diploma en Ciencia de Datos -100% online- permite comprender el proceso de la ciencia de datos como una herramienta que facilite la resolución de problemas, por medio del conocimiento subyacente en los datos. A sus 55 años, el ingeniero Civil Industrial, Felipe Gacitúa, señala que se encuentra en su último tercio de vida laboral, por lo que tomar el diploma en Ciencia de Datos significa actualizarse. “Si recupero musculatura mental, puedo pensar en continuar el ciclo con capacidades para enfrentar proyectos. Con este upgrade, puedo continuar pensando en vida profesional en 10 años más”.   Conoce los programas aquí: Diploma en Ciencia de Datos  Magíster en Ciencia de Datos para la Innovación      

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CRÉDITOS 6 / 48 HORAS

Fundamentos de bases de datos y algoritmos

Esta asignatura está orientada a la formación de competencias básicas para la solución de problemas de naturaleza algorítmica elemental, junto con el diseño y consulta de bases de datos relacionales de baja complejidad. Contempla el desarrollo de habilidades básicas en programación y algoritmos e incluye conceptos fundamentales para el trabajo con bases de datos.