{"id":11,"date":"2023-11-03T16:49:17","date_gmt":"2023-11-03T16:49:17","guid":{"rendered":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/?page_id=11"},"modified":"2024-07-11T14:38:39","modified_gmt":"2024-07-11T14:38:39","slug":"sobre-la-diplomatura","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/sobre-la-diplomatura\/","title":{"rendered":"Sobre la diplomatura"},"content":{"rendered":"\t\t
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Denominaci\u00f3n y certificaci\u00f3n que otorga<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La \u00abDiplomatura Universitaria en Ciencia de Datos\u00bb constituye un trayecto formativo de capacitaci\u00f3n universitaria (Res. Nro. 1007\/15 C.S.) dependiente de la Secretar\u00eda de Extensi\u00f3n Universitaria de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Objetivos<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La Diplomatura tiene como objetivo general:<\/p>

  • Promover la construcci\u00f3n conceptual de metodolog\u00edas para el an\u00e1lisis de datos, la resoluci\u00f3n de problemas y la toma de decisiones basados en principios matem\u00e1ticos, computacionales y estad\u00edsticos.<\/li><\/ul>

    Para alcanzar este prop\u00f3sito, se definen los siguientes objetivos espec\u00edficos:<\/p>

    • Introducir a los\/as participantes en el dise\u00f1o e implementaci\u00f3n de modelos, aplicando metodolog\u00edas y principios matem\u00e1ticos, computacionales y estad\u00edsticos vinculados al tratamiento de datos.<\/li>
    • Promover el desarrollo de habilidades con razonamiento independiente y pensamiento cr\u00edtico para el desarrollo y la implementaci\u00f3n de t\u00e9cnicas para el aprendizaje autom\u00e1tico de datos y el an\u00e1lisis descriptivo y predictivo de los resultados concomitantes aplicados tanto al sector p\u00fablico, al productivo y al de servicios, como tambi\u00e9n a proyectos de investigaci\u00f3n y desarrollo.<\/li>
    • Transmitir el estado del arte de las tecnolog\u00edas disruptivas ocurridas en el \u00e1rea del machine learning<\/em> y la inteligencia artificial con el fundamento te\u00f3rico requerido para adquirir la capacidad de auto-actualizaci\u00f3n que demanda el continuo avance tecnol\u00f3gico en este campo.\u00a0<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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      Formaci\u00f3n<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      La diplomatura permitir\u00e1 a los\/las estudiantes la construcci\u00f3n de saberes te\u00f3ricos (saber qu\u00e9 y saber por qu\u00e9) y saberes procedimentales (saber c\u00f3mo y saber para qu\u00e9) que permitan el dise\u00f1o y desarrollo de sistemas y modelos basados en t\u00e9cnicas para la exploraci\u00f3n, el procesamiento y el an\u00e1lisis descriptivo y predictivo de grandes bases de datos.\u00a0<\/p>

      \u00a0<\/p>

      La diplomatura contempla trabajos de laboratorio con bases de datos reales y la pr\u00e1ctica con librer\u00edas actuales del machine learning que permitan al\/la estudiante familiarizarse con las herramientas y las pr\u00e1cticas utilizadas en el mundo de la ciencia de datos.<\/p>

      \u00a0<\/p>

      El plan de estudios se compone de tres tramos de cursado, comenzando con un proped\u00e9utico a los fines de nivelar los conocimientos previos. Esta instancia incluye dos m\u00f3dulos, que son: estad\u00edstica y programaci\u00f3n en Python. Un segundo tramo integrado por los cuatro m\u00f3dulos principales de la diplomatura, que son: an\u00e1lisis 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, exploraci\u00f3n, definici\u00f3n de las t\u00e9cnicas a utilizar, aplicaci\u00f3n y comparaci\u00f3n de las t\u00e9cnicas elegidas y an\u00e1lisis de los resultados.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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      Fundamentaci\u00f3n de la propuesta<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      El proyecto de gesti\u00f3n institucional 2022-2026 de la FaCENA de la UNNE tiene entre sus prop\u00f3sitos prioritarios la implementaci\u00f3n de trayectos formativos de corta duraci\u00f3n y de inter\u00e9s para el territorio local. En este sentido, la Unidad Acad\u00e9mica cuenta con docentes – investigadores altamente capacitados y con una infraestructura edilicia e inform\u00e1tica adecuadas para emprender la implementaci\u00f3n de nuevas ofertas educativas y de capacitaci\u00f3n.\u00a0

      <\/p>

      Una de las mayores transformaciones que ocurren en el siglo XXI es, sin dudas, el crecimiento exponencial en la producci\u00f3n y circulaci\u00f3n de la informaci\u00f3n. En los \u00faltimos a\u00f1os, debido a los avances y transformaciones a nivel cient\u00edfico y tecnol\u00f3gico, se ha producido un aumento en la capacidad de adquisici\u00f3n, almacenamiento, conectividad y disponibilidad de datos. Este desarrollo ha impulsado, a su vez, la emergencia de perfiles profesionales y laborales asociados al an\u00e1lisis, producci\u00f3n y gesti\u00f3n de estos grandes vol\u00famenes de datos, como es el caso de los\/as analistas y cientistas de datos.

      <\/p>

      La ciencia de datos est\u00e1 compuesta por tres componentes principales, que son: la adquisici\u00f3n y el almacenamiento de datos, el procesamiento y el aprendizaje estad\u00edstico de patrones impl\u00edcitos y la interpretaci\u00f3n, generalizaci\u00f3n o aprovechamiento de estos patrones a situaciones no necesariamente contempladas dentro de los datos. As\u00ed, el desarrollo de habilidades en este campo requiere de la integraci\u00f3n de la estad\u00edstica, el machine learning y la inteligencia artificial.\u00a0

      <\/p>

      En tal sentido, desde la FaCENA se propone el dictado de la Diplomatura Universitaria en Ciencias de Datos con la finalidad de construir competencias t\u00e9cnicas en el dise\u00f1o, desarrollo y mantenimiento de sistemas de recolecci\u00f3n, almacenamiento y gesti\u00f3n de datos. Su dominio posibilitar\u00e1 el aprendizaje de funcionalidades o patrones para la automatizaci\u00f3n de procesos en diversos \u00e1mbitos o contextos organizacionales (servicios, industrial o cient\u00edfico tecnol\u00f3gico).

      <\/p>

      As\u00ed, desde esta oferta formativa de corta duraci\u00f3n se propone contribuir a la formaci\u00f3n de recursos humanos especializados en las tres componentes de la ciencia de datos para la automatizaci\u00f3n de procesos, la resoluci\u00f3n de problemas y la toma de decisiones.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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      Direcci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Dr. Manuel Pulido<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Es Investigador Principal CONICET y Profesor Titular del Departamento F\u00edsica, FaCENA, Universidad Nacional del Nordeste. Trabaja en investigaci\u00f3n en las \u00e1reas de asimilaci\u00f3n de datos, big data, aprendizaje autom\u00e1tico, modelos basados en agentes, epidemiol\u00f3gicos y de pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos.<\/span><\/p>

      Posee m\u00e1s de 50 publicaciones en reconocidas revistas. Ha dictado charlas invitadas en Inglaterra, Canad\u00e1, Francia, Austria, Alemania, Estados Unidos, etc.<\/span><\/p>

      Postdoctoral research fellow en el Department of Meteorology, University of Reading, Inglaterra, 2001-2004.<\/span>
      Visiting Professor del Laboratoire de Meteorologie Dynamique, \u00c9cole Normale Sup\u00e9rieure, Francia, Jun-Jul 2007.<\/span>
      Investigador asociado \u00a0en el \u00a0Department of Physics, University of Toronto, Canada, 2008-2009.<\/span>
      Investigador CUNDA-ERC project Data Assimilation Research Centre, Inglaterra, 2017-2019.<\/span><\/p>

      Fue elegido miembro directivo del \u00a0World Climate Research Programme SPARC Scientific Steering Group (2012-2016). Fue miembro del ICMA, International Union of Geophysics and Geodesics (2015-2022). Fue investigador clave en la Gravity wave momentum budget initiative.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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      Consejo asesor<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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      Dra. Magdalena Lucini<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Mar\u00eda Magdalena Lucini, es Doctora en Matem\u00e1tica de la FaMAF, UNC. Profesora titular en la FaCENA-UNNE e investigadora Adjunta de CONICET.<\/span><\/div>
      Ha realizado postdoctorados y estad\u00edas de investigaci\u00f3n en la School of Applied Statistics y en el Department of Meteorology, the University of Reading, Inglaterra, y en el Departament of Atmospheric Sciences, University of Toronto, Canada.<\/span><\/div>
      Sus temas de investigaci\u00f3n se enfocan en el modelado y procesamiento autom\u00e1tico de im\u00e1genes de teledetecci\u00f3n, principalmente SAR,\u00a0 inferencia estad\u00edstica y asimilaci\u00f3n de datos en modelos din\u00e1micos, especialmente en modelos de atm\u00f3sfera.<\/span><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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      Dra. Sonia Mari\u00f1o<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Lic. en Sistemas (UNNE).\u00a0\u00a0Doctora en Ciencias Cognitivas. Mgter. en Inform\u00e1tica y Computaci\u00f3n. Mgter. en Epistemolog\u00eda y Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica, Diplomatura Superior en Formaci\u00f3n en Competencias Emprendedoras.\u00a0Postdoctorado: Ciclo Tem\u00e1tico Virtual de Posdoctorado (Parte II) Pensar la pandemia para la sociedad: abordajes socioecon\u00f3micos y socioculturales. 2021-2022 (Universidad Nacional de Jujuy).<\/span><\/p>

      Profesora Titular asignatura Proyecto Final de Carrera,\u00a0<\/span><\/p>

      Profesora responsable asignaturas Modelos y Simulaci\u00f3n e Inteligencia Artificial. FaCENA – UNNE.\u00a0Direcci\u00f3n de proyectos de I+D, Coordinaci\u00f3n de Proyectos Finales de Carrera de la Licenciatura en Sistemas de Informaci\u00f3n (FaCENA-UNNE). Directora de Proyectos de I+D acreditados por la SGCyT – UNNE, Coordinadora GI. Formaci\u00f3n RRHH.<\/span><\/p>

      Cursos de posgrado:\u00a0Modelos de Redes Neuronales Artificiales, Inteligencia Artificial. T\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico \u2013 machine learning.\u00a0Gesti\u00f3n del Conocimiento, Taller Final de Maestr\u00eda.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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      Dra. Mar\u00eda Ines Pisarello<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      T\u00edtulos: <\/strong><\/span><\/p>

      • Dra. en Matem\u00e1tica de la Universidad Nacional del Nordeste<\/span><\/li>
      • Licenciada en Sistemas \u2013FaCENA \u2013UNNE<\/span><\/li><\/ul>

        Cargos Actuales:<\/strong><\/span>
        Docencia:<\/em><\/span><\/p>

        1. Profesora Titular con Dedicaci\u00f3n Exclusiva (Modelos y Simulaci\u00f3n de Sistemas Fisiol\u00f3gicos \u2013Ingenier\u00eda en Electr\u00f3nica \u2013 FaCENA \u2013UNNE ).<\/span><\/li>
        2. Profesora Adjunta (Procesamiento Digital de Biose\u00f1ales – Ingenier\u00eda en Electr\u00f3nica \u2013 FaCENA \u2013UNNE )<\/span><\/li><\/ol>

          Gesti\u00f3n:<\/strong><\/span><\/p>

          1. Directora de la Carrera Ingenier\u00eda en Electr\u00f3nica \u2013 FaCENA \u2013UNNE).<\/span><\/li>
          2. Directora de la Maestr\u00eda en Sistemas de Redes y Telecomunicaciones (FaCENA – UNNE)<\/span><\/li>
          3. Delegada Regional por la Regi\u00f3n Nordeste de la Sociedad Argentina de Bioingenier\u00eda (SABI).<\/span><\/li><\/ol>

            Premios y distinciones:<\/strong><\/span><\/p>

            Premio INNOVACI\u00d3N EN INGENIER\u00cdA BIOM\u00c9DICA LATINOAM\u00c9RICA 2022. Otorgado por SBEB (Sociedad Brasile\u00f1a de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica) y Boston Scientific (Empresa multinacional l\u00edder en desarrollo de Innovaciones Tecnol\u00f3gicas en Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica).<\/span><\/p>

            Directora y Co Directora de Proyectos de Investigaci\u00f3n:<\/strong><\/span><\/p>

            1. Procesamiento digital de informaci\u00f3n biom\u00e9dica (PI 22 F012).<\/span><\/li>
            2. Desarrollo de simulaciones computacionales y dispositivos como material did\u00e1ctico para ser usados en el aula como medio de aprendizaje (PI 17F008 \u2013SGCyT UNNE).<\/span><\/li><\/ol>

              Directora y Co Directora de Proyectos de Innovaci\u00f3n y Transferencia:<\/strong><\/span><\/p>

              1. Prototipo de un sistema de Detecci\u00f3n Temprana de Incendios en Entornos Rurales (PFI 2022).<\/span><\/li><\/ol>

                L\u00edneas de Investigaci\u00f3n del grupo y publicaciones<\/strong><\/span>
                Soy profesora universitaria e investigadora en temas referidos al desarrollo de algoritmos expertos, enmarcados en la Ciencia de Datos que tienen aplicaci\u00f3n en datos m\u00e9dicos y a la educaci\u00f3n en Ingenier\u00eda. Pertenezco al Grupo de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNNE. Otras l\u00edneas de trabajo del grupo y en las que estoy involucrada, es el dise\u00f1o y construcci\u00f3n de dispositivos antropomorfos, controlados por se\u00f1ales de Electromiograf\u00eda.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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                Lic. Marina Esquivel<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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                Secretaria Administrativa de la Diplomatura Universitaria en Ciencia de Datos.<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                Denominaci\u00f3n y certificaci\u00f3n que otorga La \u00abDiplomatura Universitaria en Ciencia de Datos\u00bb constituye un trayecto formativo de capacitaci\u00f3n universitaria (Res. Nro. 1007\/15 C.S.) dependiente de la Secretar\u00eda de Extensi\u00f3n Universitaria de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste. Objetivos La Diplomatura tiene como objetivo general: Promover la … <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-11","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/11","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11"}],"version-history":[{"count":81,"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/11\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":521,"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/11\/revisions\/521"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/exa.unne.edu.ar\/diplomatura\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}