La UGD presenta una Diplomatura en Ciencias de Datos

El Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Producción de la Universidad Gastón Dachary (UGD), abre las inscripciones a una nueva oferta académica que inicia el miércoles 6 de abril, con una duración de cuatro meses.

Se trata de una Diplomatura en Ciencias de Datos, que aborda una introducción de los principales temas en el ámbito de la ciencia de datos bajo un punto de vista práctico y dando un panorama de las principales herramientas disponibles en la actualidad; cómo recuperar datos y tratarlos, y luego las diferentes formas de analizarlos y producir visualizaciones.

“La gran cantidad de datos que se recolectan mediante la utilización de infinidad de dispositivos y aplicaciones digitales, crece en forma exponencial, por tanto, los proyectos de desarrollo de soluciones basados en ciencia de datos crecen día a día en todo tipo de organizaciones y empresas a nivel global” comentó el Ing. Roberto Suénaga, decano coordinador del Departamento de Ingeniería de la UGD.

En cada proyecto de estas características, participan técnicos y profesionales de distintas disciplinas, entre ellos, profesionales en informática y sistemas, programadores, matemáticos/estadísticos, y diversos especialistas en el área de aplicación del proyecto.

La ciencia de datos, como objeto de estudio en ámbitos universitarios y profesionales, es un tema de gran interés para instituciones, docentes e investigadores.

La diplomatura es un primer acercamiento a la ciencia de datos y a las novedades más recientes. Está dirigido a quienes provengan de las ciencias exactas o quienes tengan una formación básica en matemática y estadística.

Modalidad de cursado

La presente diplomatura se dicta completamente en modalidad virtual, con encuentros sincrónicos y actividades asincrónicas. Todos los estudiantes, ingresando con su usuario y su clave a la plataforma correspondiente, podrán acceder cada semana a las clases, bibliografía y recursos que sus profesores pondrán a disposición para alcanzar los objetivos propuestos.

Por medio de la plataforma educativa, cada profesor comparte con los estudiantes los contenidos a través de lecturas, ejercitaciones de distinto tipo, debatiendo en los foros, sin necesidad de hacerlo en un horario o día en particular. Los estudiantes pueden plantear sus dudas y compartir experiencias en los foros.

Encuentro de Introducción a la Diplomatura en Ciencia de Datos: 23 de marzo

Inicio de la cursada: 6 de abril

Clase semanal sincrónica por Zoom. Dur

Clase semanal sincrónica por Zoom. Duración: 2 horas - Miércoles de 18.30hs a 20.30hs
- Tutoría semanal sincrónica: 1 hora (horario a conveniencia de los cursantes)
- Actividades semanales asincrónicas (aula virtual): 5 horas


Destinatarios

Los proyectos de ciencias de datos, por su carácter multidisciplinar, admiten la participación de profesionales y técnicos de diversas disciplinas. Por lo tanto, los destinatarios de la Diplomatura son todos aquellos interesados en involucrarse en proyectos de ciencias de datos, con una formación básica en ciencias exactas, o con entendimientos básicos de matemática y estadística aplicada.

Las personas interesadas pueden inscribirse o recibir más información de la carrera en Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo. o al Whatsapp al +54 9 (376) 505 1632.


Contenidos

Módulo 1. Conceptos básicos iniciales (1 mes)

Lógica. Conceptos básicos de probabilidad. Probabilidad Bayesiana. Algoritmos y estructuras de datos. Entornos de desarrollo en Python y R.

Módulo 2. Data mining (1 mes)

Introducción al data mining (DM). Limpieza de datos. Patrones secuenciales. Reglas de asociación. Soporte y confianza. Clustering. Regresión lineal.

Módulo 3. Aprendizaje automático (1 mes)

Árboles de decisión. Sobreajuste – poda. Estimación e intervalos de confianza. Aprendizaje Bayesiano.

Módulo 4. Text mining (2 semanas)

Categorización de textos. Clustering de textos. Modelización de tópicos. Sumarización de textos.

Módulo 5. Visualización de datos (2 semanas)

Cabe destacar que, durante el transcurso de cada uno de los módulos de la diplomatura se irá desarrollando un proyecto de aplicación en ciencia de datos (data/text mining).


Cuerpo docente

Dirección: Lic. Andrés Juarez (Universidad de Buenos aires)
Coordinación: Carlos Authier (Universidad de Buenos Aires - CONICET)

Andrés Juarez. Licenciado en Análisis de Sistemas (UBA). Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (Data Mining – UBA). Maestría en Docencia Universitaria (UBA), en curso. Profesor Adjunto de la Facultad de Ingeniería – UBA y UNTREF. Miembro de la Comisión Curricular de la Carrera de Licenciatura en Análisis de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la UBA.

Carlos Authier. Licenciado en Edición (UBA). Responsable del Sector de Gestión de la Calidad Editorial (CAICYT-CONICET). Jefe del Centro Argentino de ISSN. Coordinador Nacional Latindex Argentina, y secretario del Núcleo Básico de Revistas Científicas Argentinas. Miembro del Comité de Evaluación para Ingresos, Informes y Promociones Carrera Personal de Apoyo y docente de la carrera de Edición de la UBA.

Gonzalo Diego Peña. Licenciado en Ciencias Políticas (UBA); Especialista en Docencia
Universitaria (UCES); Mg. en Análisis de Opinión Pública (UNSAN); Dr. en Cs. Empresariales y Sociales (UCES). Actualmente se desempeña como docente de grado y posgrado, es Director de la Especialización en Construcción de Marcas (UCES), Director de la Maestría en Análisis y Marketing Político (UCES), Director de la Maestría en Investigación de Mercados, Medios y Opinión (UCES). Además, es Vocal titular de la Junta Directiva de la Sociedad Argentina de Investigadores de Marketing y Opinión (SAIMO) y Co-Director del Observatorio de Investigación Digital (OID) de la SAIMO.

Karina Beatriz Eckert. Ingeniera en Informática (UGD); Mg. en Tecnologías de la Información
(UNaM); Docente e Investigadora en Ingeniería en Informática (UGD); Doctorado en Informática, en curso. Trabajo final de grado, tesis de maestría y proyectos de investigación, todos relacionados con ciencia de datos.

Pablo Francisco Guarna. Ingeniero Civil y Licenciado en Análisis de Sistemas (UBA); Mg en Data Mining (UAus); Profesor Universitario (UMSA). Líder de proyectos de desarrollo de Auditorias Continuas, Especialista en Data Analytics de Sistemas Bancarios y su aplicación a la detección de Errores y/o Fraudes. Especialista en auditorias de Calidad de Datos. Director de Carrera de la Licenciatura en Análisis de Sistemas FIUBA desde 2015.


Aranceles

Opción 1: Pago único: Inscripción + pago total, USD 200 (dólares estadounidenses doscientos).
Opción 2: Pago en cuotas: inscripción USD 50 y 4 pagos mensuales de USD 50 (dólares estadounidenses cincuenta).
Argentinos que paguen en pesos: dólar oficial + 65%

Descuentos especiales:

  • Docentes, graduados, estudiantes y todo personal vinculado con la UGD: 30% de descuento.
  • Integrantes de instituciones miembros de las redes de universidades Red CIDIR y ReCITic.
  • Aranceles especiales para grupos de inscriptos provenientes de una misma institución: 4 integrantes les corresponde el arancel de 3

 

Inscripción a la "Diplomatura en Ciencia de Datos"

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