Licenciatura en Ciencia de Datos
Duración: 5 años
Modalidad: Presencial
Certificación Académica: carrera con reconocimiento oficial del Ministerio de Educación: Resolución Ministerial Nro. 295/23.
Campo Ocupacional
1. Diseñar, implementar, ejecutar y validar modelos, aplicando metodologías y principios matemáticos, computacionales y estadísticos vinculados al tratamiento de datos.
2. Brindar asesoramiento para la aplicación de teorías, metodologías y recursos de la Ciencia de Datos en actividades productivas y de servicios.
3. Realizar tareas de consultoría, auditoría, inspecciones y/o pericias legales que requieran especialistas en Ciencias Matemáticas, de la Computación y de Datos en cuerpos ejecutivos, legislativos y judiciales, u otras instituciones oficiales o privadas.
4. Participar en proyectos de investigación científica, técnica y tecnológica interdisciplinarios en las distintas áreas de su competencia.
5. Participar en el diseño, desarrollo y evaluación de documentos y materiales sobre temas de las distintas áreas de las Ciencias Matemáticas, de la Computación y de Datos, organizando y administrando programas de desarrollo disciplinar para la formación de recursos humanos en los distintos niveles educativos, así como para el público en general.
Plan de Estudios
Ciclo Básico
• Álgebra
• Matemática Básica
• Ciencia de datos I
• Matemática Discreta
• Cálculo I
• Ciencia de datos II
• Bases de datos
• Álgebra lineal
• Ciencia de datos III
• Análisis Matricial
• Cálculo II
• Algoritmos y estructuras de datos
• Probabilidad
• Métodos numéricos I
• Optimización y aprendizaje automático I
• Estadística
• Métodos numéricos II
• Optimización y aprendizaje automático II
Ciclo Superior
El ciclo superior constará de asignaturas optativas elegidas entre diferentes áreas y un Trabajo Final de carrera. El alumno deberá acreditar competencias en idioma inglés.
• Análisis estadístico de datos funcionales
• Análisis multivariado I
• Análisis multivariado II
• Estadística en alta dimensión
• Estimación no paramétrica
• Modelos lineales generalizados
• Teoría asintótica
• Diseño y análisis de experimentos
• Inteligencia Artificial
• Metodología de superficies de respuesta
• Métodos estadísticos no paramétricos
• Modelos lineales
• Señales y sistemas
• Procesamiento digital de imágenes
• Redes neuronales I
• Redes neuronales II
• Regresión y técnicas multivariadas
• Computación gráfica
• Ingeniería de software
• Desarrollo ágil de software
• Administración de Proyectos de Software
• Programación concurrente y paralela
• Metaheurísticas
• Sistemas operativos
• Tecnologías de programación
• Ciencia de datos en Economía y Negocios
• Análisis de datos socioeconómicos
• Ciencia de Datos aplicado a la Industria
• Interfaces humano-computadora
• Métodos Econométricos I: Fundamentos
• Métodos Econométricos II: Series de Tiempo
• Problemas Inversos con aplicaciones al procesamiento de imágenes digitales
• Procesamiento del lenguaje natural
• Visión por computadora.
Directora de la carrera
Pamela LLop
E-mail: lloppamela@gmail.com