Ciencia de Datos

TECNICATURA SUPERIOR EN CIENCIA DE DATOS (INICIO 2027)

La Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos ofrece una sólida base científico-tecnológica orientada a formar profesionales capaces de implementar, operar, desplegar y mantener soluciones operativas basadas en la analítica de datos e introducción al aprendizaje automático para diversos sectores productivos, corporativos y sociales. Esta propuesta prepara al estudiante para intervenir operativamente en la resolución de problemas del entorno socioproductivo mediante la utilización de flujos de datos y algoritmos, aplicando sistemas analíticos en contextos estratégicos como la salud, las finanzas, la industria, la educación, las comunicaciones, el medioambiente y el gobierno.

Información general de la carrera

> Título: Técnico Superior en Ciencia de Datos

> Duración/Carga horaria: 3 años (1483 h. reloj)

> Plan de pago: Matricula de Inscripción + 12 pagos por año

> Modalidad de Cursado: Virtual

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¿Qué es la Ciencia de Datos?


La Ciencia de Datos constituye uno de los campos de más rápido crecimiento en el panorama tecnológico y productivo contemporáneo. Se caracteriza por ser un ecosistema que integra de manera práctica diversas disciplinas fundamentales: la estadística, la programación y el dominio del negocio, guardando a su vez una estrecha relación de similitud y diferencia con la informática y la inteligencia artificial. Dentro de este marco, el dato deja de ser un elemento aislado para ser considerado como un bien estratégico y una expresión directa del comportamiento humano.
Como área de conocimiento en rápida evolución, sus aplicaciones alcanzan todos los sectores de la vida cotidiana y productiva. En el escenario actual de la denominada "Economía de Datos", esta disciplina se vuelve la respuesta para consolidar una cultura orientada a los datos (Data-Driven), capacitada para procesar información estructurada y no estructurada en tiempo real con el fin de optimizar procesos. De este modo, la Ciencia de Datos abarca de forma práctica el ciclo completo de procesamiento y linaje del dato (data pipeline), instrumentando técnicas aplicadas de aprendizaje automático (machine learning), minería de datos, procesamiento de datos masivos (Big Data) y servicios en la nube (cloud computing) para resolver problemáticas del contexto real.

Perfil profesional

El Técnico Superior en Ciencia de Datos cuenta con una formación integral cuyas competencias clave le permiten:

  • Colaborar eficazmente con profesionales de diversos campos y desempeñarse en el análisis y gestión de datos.

  • Manipular y analizar grandes volúmenes de datos mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático y análisis predictivo, aportando soporte cuantitativo para la toma de decisiones informadas y estratégicas.

  • Desarrollar visualizaciones claras e interactivas y aplicar la narración de historias con datos (Data Storytelling) para presentar hallazgos técnicos de manera clara y efectiva a públicos no especializados.

  • Identificar y mitigar riesgos organizacionales, garantizando la integridad, la protección y el tratamiento lícito y ético de la información manejada.

  • Documentar de manera rigurosa cada etapa de su labor profesional, registrando especificaciones, código y procedimientos que faciliten la evaluación, replicabilidad y mejora continua de los desarrollos

Área ocupacional

El profesional está capacitado para desempeñarse en los siguientes entornos de trabajo:

  • Empresas y startups dedicadas al desarrollo de soluciones inteligentes para sectores como salud, finanzas, educación, industria y comercio electrónico.

  • Equipos interdisciplinarios en organizaciones públicas o privadas que requieran el análisis de grandes volúmenes de datos o la implementación de sistemas de inteligencia artificial, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural.

  • Consultoras tecnológicas o emprendimientos propios, brindando servicios de implementación, configuración y mantenimiento operativo de canalizaciones de datos y modelos analíticos aplicados.

  • Unidades de innovación tecnológica y laboratorios de desarrollo aplicado, colaborando en tareas de despliegue operativo, curación de datos, testeo de calidad de código y reentrenamiento de algoritmos.

Plan de estudios

Primer año

Primer cuatrimestre:

  • Alfabetización Académica

  • Álgebra

  • Análisis Matemático

  • Fundamentos de Programación

Segundo cuatrimestre:

  • Matemática Discreta

  • Base de Datos Relacionales

  • Análisis y Visualización de Datos

  • Introducción a la Ciencia de Datos

  • Práctica Profesionalizante I

Segundo año

Primer cuatrimestre:

  • Traducción e Interpretación de Textos

  • Modelado Estadístico para la Toma de Decisiones

  • Captura y Análisis Exploratorio de Datos

  • Minería de Datos

Segundo cuatrimestre:

  • Base de Datos No Relacionales

  • Introducción a Machine Learning

  • Big Data

  • Práctica Profesionalizante II (anual)

Tercer año

Primer cuatrimestre:

  • Protección y Gobernanza de los Datos

  • Estructura de Datos

  • Introducción a la Inteligencia Artificial

  • Programación para la Ciencia de Datos

Segundo cuatrimestre:

  • Gestión de Proyectos

  • Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo

  • Computación en la Nube

  • Práctica Profesionalizante III (anual)

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