Licenciatura en Ciencia de Datos

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
  • Ingeniería de Datos
  • Inteligencia artificial
  • Metodología de superficies de respuesta
  • Métodos estadísticos no paramétricos
  • Modelos lineales
  • Procesamiento digital de imágenes
  • Procesamiento, limpieza y visualización de datos
  • Redes neuronales I
  • Redes neuronales II
  • Regresión y técnicas multivariadas
  • Señales y sistemas
  • Administración de Proyectos de Software
  • Computación gráfica
  • Desarrollo ágil de software
  • Ingeniería de software
  • Metaheurísticas
  • Programación concurrente y paralela
  • Sistemas operativos
  • Tecnologías de programación
  • Análisis de datos socioeconómicos
  • Ciencia de datos en Economía y Negocios
  • 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

Carrera compartida entre FIQ, FICH y FCE

Directora de la carrera
Andrea Bergesio
E-mail: anbergesio@gmail.com

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