Licenciatura en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial
- Duración
- 4 años
- Modalidad
- Presencial y A distancia
- Sede
- San Rafael, Mendoza
La carrera enseña a convertir datos en conocimiento útil para decidir, combinando modelado estadístico, programación y algoritmos de inteligencia artificial. Tiene un título intermedio, la Tecnicatura Universitaria en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial, y se cursa en la sede de San Rafael.
Competencias técnicas
Los estudiantes aprenden a manejar grandes volúmenes de información, construir modelos predictivos y diseñar sistemas inteligentes con aprendizaje automático, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. La base matemática y computacional se completa con criterios éticos para usar estas tecnologías de forma responsable.
Salida laboral
Empresas tecnológicas, bancos y entidades financieras, consultoras, startups, organismos públicos y equipos de investigación. Hay lugar también en salud, en marketing digital y en la industria 4.0: cualquier sector donde automatizar y analizar datos cambie la forma de tomar decisiones.
Plan de estudios
Año 1
10 materias- Conceptos de Matemática Aplicada a la IA
- Introducción al Big Data y Open Data
- Programación I (Python)
- Estadística y Probabilidades
- Comunicación y Escritura Académica
- Análisis Predictivo y Modelado Estadístico
- Bases de Datos y Modelado de la Información
- Programación II (Orientada a Objetos)
- Visualización de Datos e Informes Interactivos
- Minería de Datos
Año 2
10 materias- Introducción a la Inteligencia Artificial
- Machine Learning
- Deep Learning y Redes Neuronales (nivel introductorio)
- UX/UI para Soluciones Basadas en Datos
- Taller de Creatividad e Innovación
- Big Data y Arquitecturas Distribuidas
- DevOps y Automatización de Procesos
- Modelado de Datos y Feature Engineering
- Gestión de Proyectos Tecnológicos
- Práctica Profesional Supervisada (Tecnicatura)
Año 3
10 materias- Diseño de Proyectos con IA Generativa
- Gobierno y Gestión Ética de Datos
- Inteligencia Artificial Aplicada
- Blockchain y Tecnologías Emergentes
- Derecho Digital y Bioética de la IA
- Cloud Computing
- Hackatones y Competencias de Datos
- Fundamentos Avanzados de Machine Learning
- Emprendimientos Tecnológicos y Startups
- Electiva I
Año 4
10 materias- Lenguaje de Programación
- IA Aplicada a Sectores Productivos
- Taller de Emprendimientos Tecnológicos
- Herramientas de Automatización (no-code/low-code)
- Electiva II
- Electiva III
- Electiva IV
- Electiva V
- Electiva VI
- Práctica Profesional Supervisada (Licenciatura) / Seminario de Trabajo Final