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Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (EaD)

Presentación

INICIO CALENDARIO ACADÉMICO 2021

Resolución N°: 1109/CPE/21
Nivel: Superior No Universitario.
Título: Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Duración: 2 Años y medio.

Condiciones de Ingreso: Tal cual lo establece la ley de Educación Técnico Profesional N° 26.058 Art. 12, y al tratarse de una oferta de modalidad Diversificad, los aspirantes deben acreditar: Titulo de Nivel Medio o equivalente. Para el caso de los Técnicos en Computación y/o Informática Profesional y Personal, realizaran el trayecto bajo la modalidad de Especialización y se realizará la acreditación de saberes para los espacios curriculares y las obligaciones académicas: Comunicación y Tecnología, Lógica, Algebra, Análisis Matemático y Taller Computación Científica.

Modalidad de Cursado: Educación a Distancia, bajo los lineamientos establecidos en el Acuerdo Marco de Educación a Distancia (EaD) como lo establece la Resolución CFE 346/18 Anexo I.

Alcance del perfil profesional:

El Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial estará:

  • Capacitado para realizar proyectos de innovación que involucren actividades tanto del campo de la Ciencia de Datos como de la Inteligencia Artificial.
  • Calificado para la resolución de situaciones de trabajo que involucren el proceso de grandes volúmenes de datos, mediantes técnicas específicas para explorar, limpiar y preparar diversas fuentes de datos antes de su procesamiento.
  • Capacitado para diseñar, desarrollar e implementar técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning)  para su utilización aplicada a través de modelos predictivos, sistemas de recomendación, scoring, reconocimiento de segmentos y clusters, entre otras.
  • Preparado para realizar trabajos colaborativo interdisciplinario para el desarrollo de sistemas en el campo de la Inteligencia Artificial (IA), y a partir de los fundamentos del Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
  • Calificado para aplicar sistemas de IA para procesar audio, texto y habla a partir de aplicaciones que permitan, por ejemplo, reconocimiento automático del habla, síntesis de música, chatbots, traducción automática, comprensión del lenguaje natural, entre otras posibilidades.
  • Preparado para implementar y modelar soluciones informáticas, revalorizando tareas de programación y entrenamiento, así como mantenimiento, mejoras y actualizaciones de soluciones.

Área ocupacional:

Debido al creciente volumen de datos con los que se cuenta en las distintos sectores profesionales como: salud, genética, agro, redes sociales, marketing, finanzas, banca, comercialización de productos y telefonía, entre otros, dado por el incremento de la conectividad y la informatización de esos datos, es necesario formar profesionales capaces de generar herramientas para procesar, administrar, depurar, interrelacionar y ordenar esos datos, de manera de obtener un uso más eficientes de los mismos. Por todo ello, la Ciencia de Datos ocupa actualmente un lugar central en las organizaciones y adquiere un uso cada vez más intensivo en la toma de decisiones.

Dentro de la Ciencia de Datos encontramos técnicas de diferentes áreas de estudio, incluyendo la Estadística y la Inteligencia Artificial (Aprendizaje Automático o Machine Learning). Los especialistas en este campo se enfocan en la construcción y optimización de algoritmos de Deep Learning con el fin de emular las habilidades humanas básicas como visión, lenguaje, toma de decisiones, entre otras. En este campo de permanente avance, los proyectos de Visión Artificial se caracterizan por el análisis de imágenes a fin de detectar diversos patrones en las mismas y los de Procesamiento de Habla se enfocan en la interacción con los clientes.

Plan de Estudios

Mod. Espacio Curricular Duración y Ubicación PRIMER AÑO
1 Comunicación y Tecnología 1° Cuatrimestre
2 Lógica 1° Cuatrimestre
3 Algebra 1° Cuatrimestre
4 Gestión de Proyectos 2° Cuatrimestre
5 Estadística y Exploración de Datos 2° Cuatrimestre
6 Análisis Matemático 2° Cuatrimestre

Mod. Espacio Curricular Duración y Ubicación SEGUNDO AÑO
7 Programación I 1° Cuatrimestre
8 Aprendizaje Automático I 1° Cuatrimestre
9 Ciencia de Datos 1° Cuatrimestre
10 Programación II 2° Cuatrimestre
11 Aprendizaje Automático II 2° Cuatrimestre
12 Minería de Datos 2° Cuatrimestre

Mod. Espacio Curricular Duración y Ubicación TERCER AÑO
13 Procesamiento de Imágenes 1° Cuatrimestre
14 Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos 1° Cuatrimestre
15 Procesamiento del Habla 1° Cuatrimestre

Mod. Obligaciones Académicas Duración y Ubicación PRIMER AÑO
A Taller de Aprendizaje en Entornos Virtuales 1° Cuatrimestre
B Taller Computación Científica 1° Cuatrimestre
C Taller de Ingles Aplicado 2° Cuatrimestre

Mod. Obligaciones Académicas Duración y Ubicación SEGUNDO AÑO
D Desarrollo de Programas de Procesamientos de Datos 1° Cuatrimestre
E Desarrollo de Algoritmos de Aprendizaje Automático 2° Cuatrimestre

Mod. Obligaciones Académicas Duración y Ubicación TERCERO AÑO
F Desarrollo de Algoritmos de Aprendizaje Profundo 1° Cuatrimestre


PRE-INSCRIPCION en SGA - InSET

Sedes en donde se dicta la carrera:

  • Por el momento no se dicta de forma presencial en ninguna sede o se dicta en la modalidad de Educación a Distancia.

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