Magíster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes y Big Data
2º versión
¿En qué consiste el Magíster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes y Big Data?
El Magíster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes y Big Data de la Universidad Bernardo O’Higgins busca desarrollar una formación sólida y transversal en métodos de investigación estadísticos de carácter avanzado y multivariantes. El programa se presenta como un espacio que permite la reflexión y exploración de algunas de las áreas fundamentales de la aplicación de métodos y tecnologías de big data, además de entregar una formación consistente en los fundamentos matemáticos que todos los métodos estadísticos comparten. A través del trayecto formativo, los/las egresados/as del programa de Magíster en Análisis Avanzados de Datos Multivariante y Big Data, son profesionales de nivel avanzado que contribuyen a la investigación, preparado para identificar, hacer arquitectura de datos, analizar, almacenar e interpretar datos multivariantes; gestionar y liderar procesos investigativos mediante la aplicación de métodos y técnicas de análisis de datos multivariantes y Bigdata, aportando con conocimiento, que puede ser usado en diversos campos investigativos propios de áreas como las ciencias sociales, la ingeniería, salud, economía y negocios, entre otras, del sector público y/o privado. Este/a egresado/a puede gestionar y liderar el talento humano del equipo investigativo, mediante el desarrollo de soluciones, toma de decisiones y localización de oportunidades de mejora, basadas en información y análisis de datos, desde una reflexión crítica y un desempeño ético investigativo, usando como pilar los principios de sostenibilidad según el campo investigado. En función a los principios y valores de la Universidad Bernardo O’Higgins, se espera que el/a egresado/a desarrolle proyectos investigativos desde un enfoque colaborativo, con respuesta adecuada, oportuna, adaptativa y efectiva según el problema de investigación, contribuyendo con responsabilidad social al bien común y al desarrollo del país.
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Todos los programas están sujetos, en cuanto a su apertura y fecha de inicio, al logro de la matrícula mínima requerida. Vacantes limitadas. La Universidad Bernardo O’Higgins se reserva el derecho de hacer modificaciones en la fecha de inicio, cuerpo docente y calendarización de los programas.
CUERPO DOCENTE
Dr. (c) Álvaro Toledo San Martín
Estadístico, Licenciado en Matemáticas y Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile. Diplomado en didáctica de la Estadística, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Diplomado en pedagogía para la educación superior, Universidad Bernardo O’Higgins, certificado en Machine Learning, MIT, USA. Doctorándose en Estadística Multivariante Aplicada, Universidad de Salamanca, España. Académico y coordinador de área en el Departamento de Matemáticas y Ciencias de la Ingeniería, Universidad Bernardo O’Higgins, Chile. Se ha desempeñado como profesor en cursos de Estadística, Matemáticas y Ciencia de datos en pregrado y postgrado en Universidades nacionales e internacionales (Guatemala, Panamá y Colombia) en donde ha liderado proyectos de investigación y docencia del área. Ha participado en asesorías para la empresa privada y el Ejército de Chile en áreas relacionadas con la Simulación, Sistemas Dinámicos y Optimización. Evaluador para la Corporación de Fomento de la Producción (CORFO – Chile) en áreas relacionadas con Inteligencia Artificial, Machine Learning y TIC. Desarrolla investigación en Machine Learning con aplicaciones en ingeniera de software, criptografía y educación estadística publicando en revistas indexadas y participando en congresos nacionales e internacionales.
Dr. Marcelo Ruiz Toledo
Dra. Purificación Galindo Villardón
Dr. Cristian Cornejo Gaete
Dra.(c) Inés Vicencio
Requisitos
Para postular a este programa los(as) interesados(as) deberán estar en posesión del grado de Licenciado y/o un Título Profesional equivalente de, a lo menos ocho semestres, otorgado por una institución de educación superior reconocida por el Estado.