Magíster en Ciencia de Datos y Medio Ambiente

Presentación

El Magíster en Ciencia de Datos y Medio Ambiente de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Playa Ancha, responde a la creciente necesidad de profesionales capacitados en el uso de ciencia de datos para abordar los desafíos ambientales actuales.

Su objetivo es formar profesionales e investigadores e investigadoras con habilidades y conocimiento en la aplicación de técnicas avanzadas de la ciencia de datos en el ámbito del medio ambiente, específicamente, para abordar las problemáticas ambientales, sus consecuencias y desafíos desde la perspectiva del manejo y conservación de los recursos naturales; y en la implementación y desarrollo de procesos productivos más sostenibles.

Este programa es de carácter académico y tiene una duración de cuatro semestres. Combina clases sincrónicas y asincrónicas en modalidad virtual, facilitando el acceso al material y ofreciendo flexibilidad a los y las estudiantes. Algunas actividades, como la defensa de proyectos, trabajo de investigación y el examen de grado, pueden realizarse de forma presencial o virtual, adaptándose a las necesidades individuales.

Perfil de ingreso

El Magíster en Ciencia de Datos y Medio Ambiente de la Universidad de Playa Ancha está dirigido a profesionales de diversas disciplinas, como ingenierías, ciencias y otras áreas afines (mínimo ocho semestres), interesados e interesadas en aplicar la ciencia de datos a problemas ambientales, a la gestión de recursos naturales y a la implementación de procesos sostenibles, desde un fuerte enfoque investigativo e interdisciplinario.

Líneas de investigación

El programa cuenta con dos líneas de investigación:

Recursos Naturales: se enfoca en el estudio y la gestión de los recursos naturales con énfasis en conocer su estado, servicios ecosistémicos y conservación. Utiliza técnicas avanzadas de la ciencia de datos y modelos para comprender el funcionamiento de los ecosistemas, y el impacto de las actividades humanas o del cambio climático. El objetivo es monitorear, evaluar y gestionar eficazmente los recursos naturales a nivel local y regional, promoviendo medidas que permitan la adaptación o mitigación a través del análisis de grandes conjuntos de datos y el desarrollo de herramientas para la toma de decisiones.
Procesos Sostenibles: esta línea investiga la aplicación de la ciencia de datos para desarrollar e implementar procesos y prácticas sostenibles en diferentes sectores. El objetivo principal es reducir el impacto ambiental de la actividad humana, promoviendo la gestión integral y el manejo sostenible, así como la adaptación y mitigación de los efectos de dichas actividades, así como del cambio climático en procesos productivos. Se exploran técnicas de ciencia de datos para optimizar procesos, mejorar la gestión ambiental, identificar oportunidades de eficiencia y desarrollar herramientas que contribuyan a la toma de decisiones o a políticas públicas con enfoque sostenible.

Plan de estudios

Semestre I

Semestre II

Semestres III y IV

Fundamentos a la Ciencia de Datos
(8 SCT-Chile)

Esta asignatura introduce a los y las estudiantes en los conceptos esenciales de la ciencia de datos enfocados en aplicaciones ambientales. Las y los participantes aprenderán a:

a) Comprender los principios básicos de la ciencia de datos con un enfoque especial en su aplicación en el ámbito ambiental.

b) Visualizar datos de manera efectiva, utilizando herramientas modernas para comunicar hallazgos científicos a diversas audiencias.

c) Gestionar conjuntos de datos ambientales, empleando software como R o Python.

d) Aplicar técnicas de análisis computacional para seleccionar características relevantes en conjuntos de datos ambientales.

Análisis de Datos Ambientales
(8 SCT-Chile)

Este programa integra la ciencia de datos con el análisis de datos ambientales, preparando a los y las estudiantes para abordar problemas ambientales complejos mediante el uso de técnicas avanzadas. Las y los participantes aprenderán a:

a) Aplicar conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático supervisado para extraer información valiosa de datos ambientales.

b) Implementar algoritmos de aprendizaje no supervisado, descubriendo patrones ocultos en grandes conjuntos de datos.

c) Utilizar soluciones de big data y tecnologías de procesamiento distribuido en la nube, para analizar y gestionar grandes volúmenes de datos ambientales.

d) Implementar soluciones de inteligencia artificial en la nube, para abordar problemáticas medioambientales de manera eficiente.

Trabajo de investigación y Examen de Grado (I y II)
(40 SCT-Chile)

Este programa culmina el proceso formativo del Magíster en Ciencia de Datos y Medio Ambiente, donde las y los estudiantes aplican los conocimientos adquiridos para desarrollar una investigación original. Las y los participantes deberán:

a) Ejecutar un proyecto de investigación original, vinculado a una de las líneas de desarrollo del programa.

b) Contribuir al avance del conocimiento, generando productos científicos (artículo WoS o “Conference papers”) desde una perspectiva interdisciplinaria.

c) Comunicar eficazmente los resultados de la investigación, tanto por escrito como oralmente, con claridad y rigor científico.

d) Desarrollar habilidades de trabajo autónomo y ético, asumiendo la responsabilidad social de su investigación. Este programa busca que las y los estudiantes elaboren un trabajo de investigación de calidad, presentando sus resultados en un documento científico y defendiéndolo ante un tribunal evaluador.

Fundamentos a las ciencias ambientales
(7 SCT-Chile)

Este curso introduce a los y las estudiantes en los conceptos fundamentales del medio ambiente, sus componentes y problemáticas, con un enfoque en soluciones sostenibles. Las y los participantes aprenderán a:

a) Comprender la estructura y función de los ecosistemas, analizando su rol como unidad fundamental en los problemas ambientales.

b) Clasificar problemáticas ambientales, identificando el impacto de las actividades humanas en los diferentes compartimentos del ecosistema.

c) Evaluar tecnologías sostenibles, explorando soluciones basadas en la naturaleza para mitigar el impacto ambiental.

d) Aplicar soluciones sostenibles, optimizando recursos y prácticas para un futuro más responsable.

Electivo 1 (Área de Ciencia de Datos)
(6 SCT-Chile)

Este curso es de especialidad en el área de ciencia de datos, que contribuye a profundizar la formación según la línea de investigación a desarrollar en el trabajo de investigación.

Electivo 2 (Área de Ciencias Ambientales)
(6 SCT-Chile)

Este curso es de especialidad en el área de ciencias ambientales, que contribuye a profundizar la formación según la línea de investigación a desarrollar en el trabajo de investigación.

Estadística aplicada para la ciencia de datos
(8 SCT-Chile)

Este curso proporciona los principios estadísticos esenciales para el análisis de datos en el campo de la ciencia de datos. Las y los participantes aprenderán a:

a) Aplicar métodos estadísticos para el análisis exploratorio de datos, descubriendo patrones y tendencias ocultas.

b) Utilizar probabilidad condicional y el Teorema de Bayes, para realizar inferencias precisas a partir de los datos.

c) Realizar pruebas estadísticas y analizar distribuciones de probabilidad, validando hipótesis y comprendiendo la variabilidad de los datos.

d) Aplicar modelos de regresión y de series de tiempo para realizar predicciones y analizar datos secuenciales.

Proyecto de Investigación
(10 SCT-Chile)

Este curso marca el inicio formal del trabajo de investigación final del programa de Magíster en Ciencia de Datos y Medio Ambiente. Las y los participantes aprenderán a:

a) Formular preguntas de investigación o hipótesis relevantes, utilizando información avanzada y enmarcada en una de las líneas de investigación del programa.

b) Elaborar un proyecto de investigación original, en formato Fondecyt, presentando un plan detallado para su ejecución.

c) Explicar la idea de investigación de manera efectiva, tanto de forma escrita como oral, demostrando claridad y concisión.

d) Trabajar de manera independiente y colaborativa, con la guía de sus directores de tesis, desarrollando habilidades de autonomía y trabajo en equipo.

Metodología para la investigación científica aplicada
(7 SCT-Chile)

Este curso proporciona una base sólida en los fundamentos teóricos y prácticos del método científico, aplicándolo a investigaciones en ciencias de datos y medio ambiente. Las y los participantes aprenderán a:

a) Utilizar el método científico cuantitativo, para abordar investigaciones con rigor y precisión.

b) Aplicar el método científico a problemas ambientales desde una perspectiva interdisciplinaria, fomentando soluciones innovadoras.

c) Ejemplificar problemáticas ambientales, dentro de las líneas de investigación del programa, contextualizando el aprendizaje.

d) Plantear preguntas de investigación, vinculadas a las líneas del programa, desarrollando habilidades de formulación de proyectos.

Perfil de egreso

El Magíster en Ciencia de Datos y Medio Ambiente no sólo se sustenta en la ciencia de datos aplicada para abordar problemáticas ambientales a través de técnicas avanzadas, sino también en la comprensión interdisciplinaria de los desafíos ambientales, carácter distintivo del programa a través del cuerpo académico, Plan de Estudios y productividad científica del claustro, así como el énfasis ético y de responsabilidad social en la formación de capital humano avanzado.

De esa manera, el graduado o la graduada de este programa, obtendrá las siguientes competencias:

Competencia asociada a la línea de investigación de Recursos Naturales: Desarrolla modelos y algoritmos avanzados de ciencia de datos en el estudio, manejo y gestión integral de los recursos naturales.
Competencia asociada a la línea de investigación de Procesos Sostenibles: Propone procesos y prácticas sostenibles de manera innovadora e interdisciplinaria, respaldadas por la ciencia de datos y el método científico, con énfasis en el compromiso ético y con responsabilidad social.
Competencia transversal de ambas líneas de investigación: Comunica de manera efectiva los resultados de su investigación, utilizando los conocimientos adquiridos en ciencia de datos y medio ambiente de manera teórica y aplicada tanto a la comunidad científica, como a la sociedad en general.

Cuerpo académico

Marisol Belmonte Soto
Doctora en Ciencias Ambientales mención Sistemas Acuáticos Continentales, Universidad de Concepción, Chile.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas al tratamiento biológico de aguas residuales y la biotecnología ambiental.
marisol.belmonte@upla.cl

Paula S.M. Celis Plá
Doctora en Ciencias del Mar, Universidad de Barcelona, España.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a ficología, ecofisiología de algas, botánica marina y cambio climático. Actualmente es Coordinadora del Doctorado Interdisciplinario en Ciencias Ambientales.
paulacelispla@upla.cl

Enrique Cortés Toro
Doctor en Ingeniería Informática, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la optimización de procesos y líquidos iónicos.
enrique.cortes@upla.cl

María José Díaz Aguirre
Doctora en Recursos Naturales mención en Ecología de Comunidades Bentónicas Sedimentarias en Regiones Polares, Universidad de Bremen, Alemania.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la ecología comunitaria litoral y su biodiversidad, así como estadística aplicada.
mjdiaz@upla.cl

Miguel Guevara Albornoz
Doctor en Ingeniería Informática, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la cienciometría, análisis de datos, visualización de datos, redes complejas, complejidad económica, big data y servicios en la nube.
miguel.guevara@upla.cl

Franklin Johnson Parejas
Doctor en Ingeniería Informática, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la optimización combinatoria, programación con restricciones, metaheurísticas y aprendizaje automático.
franklin.johnson@upla.cl

Ronald Manríquez Peñafiel
Doctor en Ciencia de Sistemas de Control, Universidad de París-Saclay, Francia.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la Teoría de Control Geométrico, Geometría Sub-Riemanniana, Sistemas lineales en grupos de Lie, y Geometría Difusa.
ronald.manriquez@upla.cl

Verónica Meza Ramírez
Magíster en Gestión Ambiental, Universidad de Valparaíso, Chile.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la conservación y sustentabilidad del suelo, biorremediación y evaluación de impacto ambiental.
veronica.meza@upla.cl

Javiera Norambuena Morales
Doctora en Biología Microbiana, Universidad de Rutgers, Estados Unidos.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la fisiología y biotecnología microbiana, toxicidad y resistencia a los metales, así como contaminación de agua.
javiera.norambuena@upla.cl

Roberto Orellana Román
Doctor en Microbiología, Universidad de Massachusetts Amherst, Estados Unidos.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la ecofisiología microbiana, biotecnología y biorremediación.
roberto.orellana@upla.cl

Freddy Saavedra Pimentel
Doctor en Ciencias de la Tierra, Universidad Estatal de Colorado, Estados Unidos.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la teledetección y su aplicación ambiental.
freddy.saavedra@upla.cl

Estela Tapia Venegas
Doctora en Biotecnología, Universidad Técnica Federico Santa María, en conjunto con Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a la biotecnología ambiental, digestión anaerobia y biohidrógeno.
estela.tapia@upla.cl

Cristian Ubal Núñez
Doctor en Estadística, Universidad de Valparaíso, Chile.
Se desempeña en líneas de investigación asociadas a series de tiempo, Deep Learning y estadística aplicada.
cristian.ubal@upla.cl

Modalidad

Virtual.

Requisitos

Los y las postulantes deben completar el formulario de postulación online y adjuntar los siguientes
documentos:

Copia Licencia de Enseñanza Media.
Fotocopia de cédula de identidad chilena vigente por ambos lados (postulantes nacionales como extranjeros residentes) o fotocopia de pasaporte vigente (postulantes extranjeros)*.
Original o copia del certificado de Licenciatura y/o Título Profesional o equivalente legalizada ante notario*.
Original o copia de la concentración de notas de pregrado (con una nota superior a 5,0** o equivalente) legalizada ante notario*.
Currículum Vitae extendido (Descargar formato sugerido).
Una o dos cartas de recomendación (Descargar formato sugerido).
Carta de intención de postular al programa (incluya: tema de interés de idea de tesis, potencial profesor guía de tesis si lo hubiera) (Descargar Formato sugerido).

Los postulantes deben contar con un computador o dispositivo electrónico con conexión a internet estable (mínimo 4 Mbps) para poder desarrollar satisfactoriamente todas las actividades del programa.

(*) Aquellos/as postulantes extranjeros/as deberán presentar sus documentos apostillados
(Convenio de Apostilla de la Haya). Países no adscritos a dicho convenio deben presentar los
documentos visados por el Cónsul chileno en el país de origen y por el Ministerio de Relaciones
Exteriores en Chile.

(**) Podrán postular quienes tengan notas inferiores a 5.0 de forma excepcional, siendo el Consejo del Programa quién evaluará los antecedentes.

Los documentos serán analizados por el Programa, siendo aquellos postulantes pertinentes citados a una entrevista personal ante el Consejo del Programa.”