Descripción
El Diplomado en Data Science para las Ciencias Sociales busca generar aprendizajes teóricos y prácticos en Data Science, específicamente aplicados a las ciencias sociales. Su objetivo es contribuir a combinar la rigurosidad analítica y la capacidad de manejo de datos con el entendimiento de los fenómenos sociales. Se busca así potenciar la investigación y la práctica profesional en ciencias sociales con las herramientas más avanzadas de análisis de datos. Del anterior se desprenden los siguientes objetivos.
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Características del programa
Este programa destaca tres elementos:
- Integración de conocimientos de Ciencias Sociales y Data Science: Los cursos están diseñados de una manera que integran teoría y metodologías de las ciencias sociales con técnicas avanzadas en data science. Esto genera un currículum multidisciplinario de gran valor para los profesionales que completen el diplomado. Además, los proyectos y estudios de caso se centran en desafíos y problemas reales en el ámbito de las ciencias sociales, como estudios demográficos, segmentación de usuarios, análisis de políticas públicas, salud, entre otras. Sumado a este punto, se busca que la dinámica de enseñanza no reproduzca los sesgos de género que caracterizan a las carreras en ingeniería y ciencias en el ámbito de la tecnología (STEMs), lo que se ve reflejado en nuestros esfuerzos por equiparar la planta docente y se consolidará además en las estrategias de evaluación.
- Enfoque de comunicación y ética en Data Science: Los cursos se enfatizan en la habilidad de comunicar eficazmente los hallazgos de los análisis de datos a una audiencia no técnica, fomentando la utilización de narrativas claras, persuasivas y comprometidas. Además, se aborda el proceso ético del análisis de datos, como la privacidad, sesgos en algoritmos y responsabilidad en la interpretación más allá de estrategia de “governing by numbers”, consistente en depender exclusivamente de datos para tomar decisiones. Este foco en el quehacer profesional responde al especial interés en poder entregar herramientas aplicables en sus contextos laborales actuales o futuros.
- Inclusión de inteligencia artificial en los cursos: Todos los cursos enseñarán fundamentos básicos de la IA, para resolver problemas de manera óptima y atingente, desde una mirada crítica y responsable. Para esto, se abordarán los desafíos éticos específicos asociados al uso de IA en Ciencias Sociales, como el riesgo de malinterpretar resultados para la toma de decisiones.
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Dirigido a
El programa está dirigido a recién graduados/as, jóvenes profesionales y académicos/as con trayectorias emergentes en el campo de las ciencias sociales con conocimientos estadísticos básicos que buscan incorporar habilidades avanzadas en análisis de datos a sus actividades laborales. Esto incluye sociólogos/as, psicólogos/as, antropólogos/as politólogos/as, trabajadores/as sociales, y otros/as especialistas que buscan enfrentar los desafíos de la digitalización del mundo laboral, e interesados/as en aplicar técnicas de data science para mejorar su desempeño profesional, análisis y toma de decisiones basadas en datos en sus respectivos campos. También es relevante para aquellos/as que deseen explorar nuevas áreas profesionales y de investigación interdisciplinaria.
Perfil de egreso
Se espera que el y la estudiante al término de su proceso formativo en el Diplomado Data Science para Ciencias Sociales pueda:
– Analizar el procesamiento de estructuras de datos más comunes, aplicando técnicas de data science, para informar y mejorar decisiones en contextos sociales y políticos.
– Implementar un flujo de trabajo reproducible y estandarizado, que minimice las exigencias interpretativas necesarias para comprender el proceso llevado a cabo.
– Reconocer diferentes contextos de aplicación de herramientas de ciencia de datos, para ofrecer una gama de soluciones analíticas (data literacy).
– Integrar conocimientos de ciencias sociales y data science para formular soluciones pertinentes e innovadoras a problemas sociales complejos.
– Aplicar métodos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático en investigación social, con el fin de generar comprensiones más profundas y efectivas.
– Desarrollar habilidades de comunicación efectiva, con la finalidad de entregar de manera clara, atractiva y persuasiva los patrones y hallazgos obtenidos del análisis de datos a grupos de interés o stakeholders, facilitando la comprensión y el impacto del proyecto en función de la audiencia.
– Evaluar críticamente las implicancias éticas involucradas en la manipulación y análisis de datos, considerando aspectos como la responsabilidad e integridad en todas las etapas del proyecto (data acumen).
Malla
Cuerpo Académico
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EquipoJose Ruiz-Tagle
Director del Diplomado en Data Science.
Magíster en Bioestadística y Doctor en Políticas Públicas.Licenciado en Ciencia Política, Magíster en Bioestadística y Doctor en Políticas Públicas. Sus temas de interés: modelamiento estadístico, análisis de supervivencia, muestreo estadístico, muestreo cualitativo y métodos de evaluación de políticas. Se ha desempeñado como asesor metodológico y docente.
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EquipoCamilo Toro Fernández
Máster en Data Science, Universidad Adolfo Ibáñez.
Ingeniero Civil Industrial y Máster en Ciencia de Datos por la Universidad Adolfo Ibáñez. Actualmente se desempeña como Jefe de Customer Base Management en CLARO VTR, donde lidera un equipo multidisciplinario dedicado a maximizar el valor de la cartera de clientes mediante analítica avanzada y segmentación. Su labor abarca el diseño de estrategias comerciales basadas en datos, la implementación de controles de gasto sin comprometer KPIs críticos y la reducción sostenida del churn a través de modelos predictivos y campañas personalizadas.
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EquipoNicolás Rodríguez
Magíster en Sociología, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Sociólogo y magíster en Sociología de la PUC. Actualmente está cursando un Máster en Encuestas y Data Science en la Universidad de Michigan. Investigador joven del Núcleo Milenio para la Evaluación y Análisis de Política de Drogas (nDP). Ha sido asesor técnico en el programa de cooperación entre Latinoamérica, caribe y la unión europea en política de drogas. También, se desempeñó como investigador en el observatorio chileno de drogas del Servicio Nacional para la Prevención y Rehabilitación del consumo de Drogas y Alcohol (SENDA).
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EquipoConstanza Jeldres
Magíster en Diseño y Análisis de encuestas sociales, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Socióloga de la Universidad Andrés Bello y Magíster en diseño y análisis de encuestas sociales PUC. Ha trabajado en asesorías técnicas del Instituto Nacional de Estadística (INE). Actualmente es consultora en métodos de medición en el laboratorio de gobierno de la Subsecretaría de Hacienda.
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EquipoConstanza Trujillo
Cientista Política UDP.
Cientista Política de la Universidad Diego Portales, diplomada en Data Science para Ciencias Sociales y en Métodos Cualitativos para la Investigación Social. Ha liderado y colaborado en proyectos financiados por SERNAC sobre derechos del consumidor, género y medios digitales desde la Asociación de Consumidores y Usuarios de Chile (AGRECU). Dedicada a la consultoría en estudios sociales y políticas públicas.
Admisión
Matrícula: $50.000
Arancel: $1.850.000
Descuentos:
- Ex-alumnos/as UDP.
- Funcionarios/as UDP
- Personas afiliadas a cajas de compensación con convenio en UDP. Sujeto a cupos
Consulta por descuentos específicos para este programa con la coordinadora de admisión, previo a la matrícula.
*Los descuentos no son acumulables.
El programa se reserva el derecho de suspender la apertura del programa si no cuenta con el mínimo de estudiantes requeridos.
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Requisitos
Poseer un grado académico o título profesional universitario de sociología, ciencia política, psicología, trabajo social o cualquier disciplina afín.
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Periodo de postulación
01 de enero 2026 hasta el 28 de agosto 2026
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Inicio de clases
01 de septiembre 2026
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Horario
Clases: lunes, martes, miércoles y jueves 18:00 a 21:30 (dos días de clase a la semana según módulo).
Un sábado al mes de 9:00 a 12:30 horas.
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Modalidad
