Magíster en Informática

Magíster

En Valdivia

más de $ 1.000.000

Descripción

  • Tipología

    Magíster

  • Lugar

    Valdivia

  • Inicio

    Fechas disponibles

El Magíster en Informática es de carácter Académico y se imparte en la modalidad presencial. Implica una dedicación parcial intensiva de aproximadamente 30 horas por semana, incluyendo 10 horas de actividades supervisadas por profesores del programa y 20 horas de trabajo autónomo.
El programa se imparte los días martes, miércoles y jueves entre las 15.50 horas y 18.50 horas. La duración total del programa es de cuatro semestres. Se dicta en el Campus Miraflores, de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Austral de Chile, en la ciudad de Valdivia, Chile.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Valdivia (Los Ríos)
Ver mapa
Independencia 641 - Valdivia - (Los Ríos)

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

El programa tiene el objetivo de formar un graduado altamente capacitado en investigación en informática, especialmente en Algoritmos y Computación de Alto Rendimiento y Ciencia de los Datos, con las competencias para resolver problemas de ingeniería aplicada desde un enfoque científico riguroso, integrando equipos interdisciplinarios, en colaboración con grupos de investigación y desarrollo nacionales e internacionales, y en conexión con el medio productivo. El programa habilita a los graduados para la continuación de sus estudios en el nivel de doctorado.

Estar en posesión del grado académico de Licenciado o Título profesional equivalente, ambos en el área de informática, computación u otra área, siempre que en este último caso posea experiencia vinculada a informática y sujeto a la aprobación del Comité de Programa.
Acreditar el dominio adecuado del idioma español (en el caso de estudiantes extranjeros).
Adjuntar una carta de motivación precisando el proyecto personal del candidato e incluyendo temas de interés vinculado con el programa de magíster
Adjuntar un Currículum vitae y certificado de notas de pregrado

Magíster en Informática

Al finalizar este programa de Magíster, el graduado estará en condiciones de desarrollar investigación en informática, con un alto grado de independencia, en colaboración con diferentes disciplinas e integrando habilidades para trabajar de manera práctica. En particular, se especializa en las áreas de la Ciencia de los Datos y de Algoritmos y Computación de Alto Rendimiento, utilizando una metodología científica rigurosa. Será capaz de generar redes de colaboración y comunicar resultados científicos de manera oral y escrita en un contexto científico académico, así como en un contexto de innovación y vinculación con el medio productivo.

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Opiniones

Materias

  • Informática
  • Machine Learning avanzado
  • Tratamiento Automático del Lenguaje
  • Visualización de la información
  • Señales avanzado
  • Procesamiento de señales avanzado
  • Computación paralela en GPU
  • Analíticas del aprendizaje
  • Compresión de datos
  • Ciencias de la Ingeniería

Temario

SEMESTRE 1
  • Minería y aprendizaje con datos
  • Computación de alto rendimiento
  • Seminario de Investigación e Innovación en Ingeniería
  • Idioma(*)

SEMESTRE 2
  • Herramientas estadísticas para la investigación
  • Seminario de Tesis I
  • Electivo 1
  • Proyecto de Tesis(*)

SEMESTRE 3
  • Seminario de Tesis II
  • Electivo 2

SEMESTRE 4
  • Tesis
  • Examen de Grado(*)


(*) Las actividades Idioma, Proyecto de Tesis y Examen de Grado corresponden a hitos en el Plan de Estudios y se califican cualitativamente como aprobadas (A) o reprobadas (R).
En el caso de la actividad Idioma, los estudiantes rinden un examen de suficiencia de inglés. Quienes no aprueban el examen, deben cursar el Programa de Inglés para Estudiantes de Postgrado habilitado desde la Dirección de Estudios de Postgrado.

Asignaturas electivas:
  • Machine Learning avanzado
  • Tratamiento Automático del Lenguaje
  • Visualización de la información
  • Procesamiento de señales avanzado
  • Computación paralela en GPU
  • Algoritmos para la compresión de datos
  • Analíticas del aprendizaje

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