Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

A partir de la captación y procesamiento de datos serán capaces de entrenar sistemas de Inteligencia Artificial que brinden soluciones a un amplio abanico de actividades industriales, comerciales y profesionales. Dado que la Inteligencia Artificial es un área en pleno desarrollo, también podrán realizar investigaciones sobre nuevas aplicaciones a innovar.

Será capaz de colaborar con ingenieros, profesionales de agro, científicos, sistema bancario, médicos, biólogos, profesionales de RRHH, de sistemas informáticos, de estadística, mercadotecnia, gerentes, economistas, y todo el ecosistema que se conforma alrededor de las denominadas “startups” que requieren soluciones innovadoras en forma permanente.

Título: Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Título Oficial con validez nacional

Plan de estudio

Presencial y Distancia

Primer Año

Primer semestre

Algebra
Análisis Matemático I
Estadística y Exploración de Datos
Introducción a la Inteligencia Artificial
Programacion
Comunicación e Investigación Cientítica

Segundo semestre

Aprendizaje Automático I
Métodos Cuantitativos de Gestión
Gestión de Proyectos
Computación Científica
Práctica Profesionalizante I

Certificación intermedia:

Analista de Datos

Segundo Año

Tercer semestre

Aprendizaje Automático II
Bases de datos Relacionales
Minería de Datos
Etica y Deontología Profesional
Análisis Matemático II

Cuarto semestre

Aprendizaje Automático lll
Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos
Procesamiento del Lenguaje Natural
Práctica Profesionalizante ll

Certificación intermedia:

Arquitecto de Datos

Tercer Año

Quinto semestre

Aprendizaje Automático IV
Análisis de la Información
Procesamiento de Imágenes
Sistemas Expertos
Práctica Profesionalizante III

Titulación oficial:

Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

El plan de estudios puede cambiar según la modalidad en la que se curse.

El trabajo del egresado será

Recopilar y normalizar datos desde bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL y no estructuradas como textos, imágenes y audio obtenidos de diversas fuentes como por ejemplo Internet y procesar y analizar grandes volúmenes de datos (Big Data).
Encontrar y reconocer patrones en los datos recopilados.
Entrenar sistemas de Aprendizaje Automático en general.
Testear sistemas de Aprendizaje Automático en general.
Evaluar y comparar modelos de Aprendizaje Automático.
Efectuar tareas de sintonía (tunning) de los modelos de Aprendizaje Automático.
Efectuar tareas de Ciencia de Datos (Data Science)
Utilizar las técnicas de Aprendizaje Automático para efectuar pronósticos en base a los datos obtenidos en diversas áreas.

Perfil profesional

Desarrollar sistemas de Inteligencia Artificial basados fundamentalmente en las metodologías de Aprendizaje Automático (Machine Learning).
Crear sistemas de Inteligencia Artificial capaces de aprender de los datos obtenidos para las metodologías de Aprendizaje Automático.
Desarrollar sistemas capaces de pronosticar valores numéricos o de efectuar clasificaciones.
Ajustar sistemas de Aprendizaje Automático.
Algunas aplicaciones de clasificación actuales que estarán capacitados a desarrollar son:
- Procesamiento de Lenguaje Natural
  - Minería de Opinión
  - Análisis de Sentimientos
  - Análisis de Polaridad
- Procesamiento de Imágenes
  - Reconocimiento de objetos
  - Reconocimiento de rostros
- Detección de Anomalías, detección de fraudes
- Inteligencia (análisis y pronósticos) de Negocios.
- Sistemas de recomendaciones.
Estarán capacitados para desempeñarse en actividades de Ciencia de Datos.
Estarán capacitados para participar en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data)
Estarán capacitados para adaptar las metodologías aprendidas a nuevas situaciones.