INVESTIGACiÓN

Texto Relevante

En una sociedad globalizada donde cada día es más indispensable el uso de las tecnologías de la información y comunicación, se requieren profesionales de excelencia. Por ello en la UACh formamos un Ingeniero Civil en Informática con una sólida base en ingeniería, capaz de analizar problemas de tratamiento de datos y de generación de información de las organizaciones, planificando y diseñando soluciones que utilicen adecuadamente las tecnologías informáticas disponibles, considerando las variables tanto técnicas como económicas.

Trabajamos en: Nuestros Ingenieros pueden trabajar en Departamentos de Informática de empresas públicas y privadas, especialmente aquellas del mundo de las comunicaciones. También en el desarrollo de software. Además en Universidades o como empresarios independientes.

| INSTITUTO |                             | MAGISTER |                             | FACULTAD |                                      | UACH |                             | VALDIVIA |

Lala Project

OBJETIVO 

El objetivo del proyecto LALA es instalar capacidades en instituciones de educación superior en Latinoamérica para la adopción de herramientas de analítica de aprendizaje.

LEARNING ANALYTICS

La analítica del aprendizaje implica la recolección y el análisis de datos educativos, tales como calificaciones y asistencia a clases, con el objetivo de obtener información sobre cómo los estudiantes abordan sus estudios e implementar servicios para mejorar sus procesos de aprendizaje.

Herramientas computacionales para el análisis de datos astronómicos desde el sur de Chile

TRASFONDO

Las ciencias astronómicas están viviendo hoy en día una revolución. Los modernos telescopios que se instalarán en el norte de Chile (e.g. VRO) capturarán todo el cielo nocturno con una profundidad sin precedentes. El torrente de datos generado trae un sinnúmero de oportunidades para hacer ciencia pero así también desafíos importantes en términos de la escalabilidad y robustez.

OBJETIVO

Desarrollar métodos computacionales robustos y eficientes para procesar series de tiempo e imágenes astronómicas basándonos en conceptos de aprendizaje de máquinas, estadística, procesamiento de señales y teoría de la información. Estos métodos se aplicarán en proyectos astronómicos en el contexto del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y de ALeRCE, broker astronómico desarrollado en Chile.