Esta oferta académica constituye un trayecto formativo de capacitación universitaria dependiente de la FaCENA (UNNE)

Objetivos institucionales

La Diplomatura tiene como objetivo general:

• Promover la construcción conceptual de metodologías para el análisis de datos, la resolución de problemas y la toma de decisiones basados en principios matemáticos, computacionales y estadísticos.

Para alcanzar este propósito, se definen los siguientes objetivos específicos:

• Introducir a los/as participantes en el diseño e implementación de modelos, aplicando metodologías y principios matemáticos, computacionales y estadísticos vinculados al tratamiento de datos.
• Promover el desarrollo de habilidades con razonamiento independiente y pensamiento crítico para el desarrollo y la implementación de técnicas para el aprendizaje automático de datos y el análisis descriptivo y predictivo de los resultados concomitantes aplicados tanto al sector público, al productivo y al de servicios, como también a proyectos de investigación y desarrollo.
• Transmitir el estado del arte de las tecnologías disruptivas ocurridas en el área del machine learning y la inteligencia artificial con el fundamento teórico requerido para adquirir la capacidad de auto-actualización que demanda el continuo avance tecnológico en este campo. 

Formación

La diplomatura permitirá a los/las estudiantes la construcción de saberes teóricos (saber qué y saber por qué) y saberes procedimentales (saber cómo y saber para qué) que permitan el diseño y desarrollo de sistemas y modelos basados en técnicas para la exploración, el procesamiento y el análisis descriptivo y predictivo de grandes bases de datos. 

La diplomatura contempla trabajos de laboratorio con bases de datos reales y la práctica con librerías actuales del machine learning que permitan al/la estudiante familiarizarse con las herramientas y las prácticas utilizadas en el mundo de la ciencia de datos.

El plan de estudios se compone de tres tramos de cursado, comenzando con un propedéutico a los fines de nivelar los conocimientos previos. Esta instancia incluye dos módulos, que son: estadística y programación en Python. Un segundo tramo integrado por los cuatro módulos principales de la diplomatura, que son: análisis exploratorio de datos, aprendizaje supervisado, aprendizaje no-supervisado y aprendizaje profundo. El tercer tramo corresponde al proyecto final donde el/la estudiante se enfrenta ante un problema real, debiendo desarrollar todos los pasos requeridos para la limpieza y preprocesado de la base de datos, exploración, definición de las técnicas a utilizar, aplicación y comparación de las técnicas elegidas y análisis de los resultados.

Fundamentación de la propuesta

El proyecto de gestión institucional 2022-2026 de la FaCENA de la UNNE tiene entre sus propósitos prioritarios la implementación de trayectos formativos de corta duración y de interés para el territorio local. En este sentido, la Unidad Académica cuenta con docentes – investigadores altamente capacitados y con una infraestructura edilicia e informática adecuadas para emprender la implementación de nuevas ofertas educativas y de capacitación. 

Una de las mayores transformaciones que ocurren en el siglo XXI es, sin dudas, el crecimiento exponencial en la producción y circulación de la información. En los últimos años, debido a los avances y transformaciones a nivel científico y tecnológico, se ha producido un aumento en la capacidad de adquisición, almacenamiento, conectividad y disponibilidad de datos. Este desarrollo ha impulsado, a su vez, la emergencia de perfiles profesionales y laborales asociados al análisis, producción y gestión de estos grandes volúmenes de datos, como es el caso de los/as analistas y cientistas de datos.

La ciencia de datos está compuesta por tres componentes principales, que son: la adquisición y el almacenamiento de datos, el procesamiento y el aprendizaje estadístico de patrones implícitos y la interpretación, generalización o aprovechamiento de estos patrones a situaciones no necesariamente contempladas dentro de los datos. Así, el desarrollo de habilidades en este campo requiere de la integración de la estadística, el machine learning y la inteligencia artificial. 

En tal sentido, desde la FaCENA se propone el dictado de la Diplomatura Universitaria en Ciencias de Datos con la finalidad de construir competencias técnicas en el diseño, desarrollo y mantenimiento de sistemas de recolección, almacenamiento y gestión de datos. Su dominio posibilitará el aprendizaje de funcionalidades o patrones para la automatización de procesos en diversos ámbitos o contextos organizacionales (servicios, industrial o científico tecnológico).

Así, desde esta oferta formativa de corta duración se propone contribuir a la formación de recursos humanos especializados en las tres componentes de la ciencia de datos para la automatización de procesos, la resolución de problemas y la toma de decisiones.