Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

DURACIÓN: TRES (3) AÑOS

TÍTULO QUE OTORGA: “TÉCNICO SUPERIOR EN CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL” 

INTRODUCCION: 

La transformación digital requiere hoy el manejo y la gestión de sistemas con niveles de inteligencia de datos avanzada equivalente a la humana y las organizaciones no escapan de esta realidad. Es así, que la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial constituyen un fenómeno global de fuerte impacto en lo que se denomina la Revolución Digital. 

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. Es una continuación de algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Ocupa un lugar central en las organizaciones, promoviendo su empoderamiento y la facilitación en la toma de decisiones. 

La inteligencia artificial busca alcanzar una inteligencia similar a la del ser humano, empleando algoritmos para emular nuestro comportamiento mediante el reconocimiento de patrones en datos como texto, imágenes y videos.

Ambas disciplinas posibilitan dar soluciones a problemas mediante diversas tecnologías en distintos campos: Salud, robótica, comunicaciones, transporte, agricultura, educación, entre otros. 

PERFIL PROFESIONAL: 

Buscamos formar Profesionales con una sólida cultura científica en matemáticas y computación, capaces de afrontar desafíos tanto del sector productivo como del académico en distintas áreas que requieren del modelado y manejo de datos. Con solidez en programación, pensamiento crítico, actitud científica, capacidad de abstracción y destreza lógica. Esto incluye desafíos con grandes volúmenes de datos, pero también la resolución de todo tipo de problemas que requieran modelado matemático y computacional.

El Técnico/a Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial estará capacitado/a para realizar proyectos de innovación Podrá diseñar, desarrollar e implementar técnicas de Machine Learning (aprendizaje Automático) para su utilización aplicada a través de modelos predictivos, sistemas de recomendación, scoring, reconocimiento de segmentos y clusters, entre otras. 

Serán los encargados de la construcción y optimización de algoritmos de Deep Learning (aprendizaje Profundo) con el fin de emular las habilidades humanas y serán capaces de liderar y gestionar proyectos que permitan nuevas oportunidades de negocios/servicios y mejoras en las tomas de decisiones a nivel organizacional a partir de la disponibilidad de datos en tiempo real. 

AMBITO DE ACTUACIÓN:

La aparición de nuevas fuentes de datos de complejidad y volumen crecientes, junto con la creación de un cúmulo de métodos útiles para almacenarlos y extraer información de estos, dio lugar a lo que se conoce hoy como la Ciencia de Datos. Abarca a todas las herramientas, tecnologícas, métodos y sistemas requeridos para manejar grandes conjuntos de datos distribuidos, heterogéneos, diversos tan grandes y complejos que no se pueden analizar con las herramientas y métodos tradicionales de procesamientos y administración de base de datos. 

Este nuevo campo profesional ocupa actualmente un lugar central en las organizaciones y adquiere un uso cada vez más intensivo en la toma de decisiones en infinidad de sectores profesionales: salud, genética, agro, redes sociales, marketing, finanzas, banca, comercialización de productos y telefonía, entre otros. 

INCUMBENCIAS PROFESIONALES DEL TÉCNICO SUPERIOR EN CIENCIA DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

El Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial estará capacitado/a para desarrollar y dirigir proyectos de innovación de pequeña, mediana o gran envergadura de servicios propios de su campo. Estará calificado/a para pensar con criterio estadístico situaciones de trabajo que involucren una amplia cantidad de datos, comprendiendo el ciclo de trabajo de la Ciencia de Datos dentro de una organización o para un cliente particular, coordinando
 equipos de trabajo y cumpliendo en todos los casos con el manejo adecuado de la información, consideraciones éticas y principios de usabilidad.

EJERCICIO PROFESIONAL:

Diseñar el proyecto: 

  • Analizar las especificaciones del proyecto.

  • Interpretar las necesidades propias del proceso de negocio.

  • Sugerir mejoras a las especificaciones requeridas.

  • Analizar los datos disponibles y determinar los que mejor se adecuen a la solución.

  •  Determinar con criterio estadístico los volúmenes de datos a utilizar.

  • Analizar tipos de datos seleccionados y sus estructuras de almacenamiento.

  • Seleccionar las herramientas de software que se utilizarán.

  • Determinar la interfaz con el usuario para la visualización eficaz de los resultados.

  • Seleccionar y utilizar algoritmos de encriptación de los datos.

  • Generar la documentación correspondiente con el diseño y consideraciones analizadas.

Diseñar soluciones que involucren análisis de datos:

  • Analizar los datos y realizar la limpieza y las transformaciones necesarias previas a su procesamiento.

  • Determinar e implementar las técnicas de trabajo a utilizar con los datos limpios disponibles.

  • Evaluar posibles cambios en el diseño y/o en el tipo o cantidad de datos a utilizar.

  • Determinar el o los mejores modelos que se adecuen a la solución.

  • Testear la calidad de la programación realizada.

Desarrollar sistemas de inteligencia artificial, que además involucren Visión Artificial o Procesamiento de Habla:

  • Realizar la programación del sistema según lo especificado en el diseño.

  • Diagnosticar errores en un sistema de machine learning y evaluar posibles cambios o actualizaciones del diseño.

  • Testear la calidad de deep learning utilizadas y de las aplicaciones desarrolladas.

Realizar tareas de mantenimiento y optimización de sistema:

  • Interpretar las nuevas especificaciones del cliente. 

  • Analizar los cambios a realizar en el sistema.

  • Especificar el nuevo diseño.

  • Determinar la necesidad de reentrenamiento del sistema y/o cambios del modelo.

Organizar y gestionar proyectos:

  • Organizar el trabajo en relación a los requisitos técnicos, los recursos humanos, los costos y las formas de comercialización, entre otras.

  • Generar y/o participar de emprendimientos.

  • Determinar tiempos de trabajo, evaluar presupuestos y herramientas de software disponibles.

  • Organizar y supervisar las tareas realizadas por el equipo de trabajo.

  • Interactuar con los clientes, el equipo de trabajo, los actores de su misma u otras disciplinas y que pueda comunicar en forma eficiente avances y resultados.


CAJA CURRICULAR:

PRIMER AÑO: 

  1. Ciencia, Tecnología y Sociedad (CTS)

  2. Base y procesamiento de datos

  3. Algebra 

  4. Hardware y sistemas operativos

  5. Análisis matemático

  6. Técnicas de comunicación 

  7. Matemática discreta 

  8. Programación I

  9. Ingles técnico 

  10. Práctica Profesionalizante I


SEGUNDO AÑO:

  1. Programación II

  2. Ciencia de datos

  3. Comunicación y redes 

  4. Legislación Informática

  5. Aprendizaje automático I

  6. Introducción a la Estadística y Ciencia de datos 

  7. Introducción a la Inteligencia artificial

  8. Procesamiento de Lenguaje Natural

  9. Herramientas para el procesamiento de datos

  10. Práctica Profesionalizante II


TERCER AÑO:

  1. Programación III

  2. Inteligencia artificial

  3. Minería de datos 

  4. Técnicas para el Procesamiento de imágenes 

  5. Aprendizaje automático II

  6. Procesamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data)

  7. Gestión de proyectos

  8. Sistemas expertos

  9. Ética profesional y Responsabilidad Social

  10. Práctica Profesionalizante III