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ALUMNOS
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Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

Inscripción e Ingreso

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

Primer Año

Primer semestre
  • Algebra.
  • Análisis Matemático I.
  • Estadística y Exploración de Datos.
  • Introducción a la Inteligencia Artificial.
  • Programación.
  • Comunicación e Investigación Científica.
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.
  • Ética y Deontología Profesional.
  • Análisis Matemático II.
Cuarto semestre
  •  Aprendizaje Automático III.
  • Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural.
  • Práctica Profesionalizante II.

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.

Primer Año

Primer semestre
  • Comunicación e inv. Científica
  • Inglés
  • Introducción a la programación
  • Actualización tecnológica
Segundo semestre
  • Ética y deontología profesional
  • Matemática aplicada
  • Laboratorio de programación I
  • Práctica profesionalizante I
  • Gestión ágil de proyectos

Certificación intermedia: Analista de Datos

Segundo Año

Tercer semestre
  • Análisis matemático
  • Estadística y exploración de datos
  • Aprendizaje automático I
  • Computación científica
  • Métodos cuantitativos de gestión
Cuarto semestre
  • Procesamiento de lenguaje natural
  • Bases de datos relacionales
  • Aprendizaje automático II
  • Minería y procesamiento de grandes volúmenes de datos
  • Práctica profesionalizante II

Certificación intermedia: Arquitecto de Datos

Tercer Año

Quinto semestre
  • Aprendizaje automático III
  • Procesamiento de imágenes
  • Sistemas expertos
  • Analisis de informacion
  • 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.

  • 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.
  • 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
      • NaturalMinería 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.
Dirección de la Carrera

Esteban Lopez Belcuore

Director de carrera

Contacto
  • Analista de Sistemas de Computación, egresado del Colegio Universitario IES.
  • Director de las carreras Analista de Sistemas, Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.
  • Profesor de las materias Análisis de Sistemas, Ingeniería de Software, Base de Datos 1 y 2, y de las Prácticas Profesionalizantes 2 y 3 (Proyecto de Trabajo Final) en la carrera Analista de Sistemas; y de Base de Datos Relacionales en la carrera Inteligencia Artificial.
  • Autor de materiales de estudio de estudio sobre Análisis de Sistemas, Base de Datos 1 y 2, e Ingeniería de Software.
  • Webmaster de la modalidad distancia en el Colegio Universitario IES desde el año 2010.
  • Miembro de CIDIA (Centro de Investigación y Desarrollo de Inteligencia Artificial), creado por el Colegio Universitario IES para la investigación de tecnologías de IA aplicable en empresas desde el año 2018.
  • Asesor y soporte de TI especializado en empresas tecnológicas, educativas, logísticas, industriales, autopartistas y financieras.
  • Jefe de Desarrollo en Tarjeta Naranja (2000-2006), a cargo de sistemas Contables, RRHH, Compras, Intranet y desarrollo de BI.
  • Analista Funcional en Renault Argentina (1995-2000), especializado en implementación de sistemas, formación de usuarios y mejora de procesos.
  • Formación complementaria certificada en Desarrollo y Diseño de Sistemas, Bases de Datos, Metodologías Ágiles, BI, Liderazgo, Toma de Decisiones, Calidad de Procesos, Gestión por Objetivos y Formación de Formadores.
¡Inscripciones abiertas!