Diplomatura en Ciencia de Datos y Análisis Avanzado
Presentación
Durante el período de las fiestas de fin de año no se dictarán clases en vivo. Estas clases se recuperarán al finalizar el curso, extendiendo su duración por dos semanas adicionales.
La Diplomatura en Ciencia de Datos y Análisis Avanzado es un programa interdisciplinario diseñado para capacitar a los participantes en la extracción de conocimiento y percepciones valiosas a partir de datos estructurados y no estructurados.
El objetivo principal es formar profesionales capaces de analizar tendencias, identificar patrones y resolver problemas complejos mediante el uso de métodos científicos, algoritmos y sistemas avanzados. Este enfoque permite tomar decisiones estratégicas y abordar desafíos en una amplia gama de sectores.
Modalidad: A distancia ágil
Objetivo general
Desarrollar competencias en ciencia de datos aplicando métodos avanzados de análisis de datos, visualización, machine learning y modelado estadístico para transformar datos en información útil para la toma de decisiones.
Objetivos específicos
- Proporcionar habilidades prácticas a través de proyectos de análisis de datos aplicados.
- Desarrollar los conocimientos fundamentales en estadística, programación y visualización de datos.
- Fomentar el análisis crítico de resultados y la comunicación efectiva de hallazgos.
- Introducir a los participantes en técnicas de modelado predictivo, machine learning y deep learning.
- Capacitar en el uso de herramientas de análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data).
Destinatarios
- Profesionales de diversas áreas que estén interesados en el campo de la Ciencia de Datos.
- Estudiantes con alguna experiencia en programación que deseen identificar de qué se trata este rol en la industria de Tecnologías de la Información (IT).
- Estudiantes que quieran iniciar una carrera en Ciencia de Datos.
Requisitos
- Conocimientos básicos de estadística (nivel secundario) y programación (Python).
Equipo docente
German Santamaria
Profesor
Soy Germán Santamaria, economista especializado en econometría de series de tiempo y en ciencia de datos. Cuento con un Doctorado en Economía, una Maestría en Finanzas y otra en Ciencia de Datos. Con más de dos décadas de experiencia académica y profesional, actualmente me desempeño como profesor e investigador en la Universidad Nacional de San Martín desde 2004, donde dicto cursos de econometría, de grado y posgrado, y he realizado pronósticos sobre series macroeconómicas y modelos de volatilidad avanzados . Además, trabajo en Monitoreo Ciudadano en la Fundación Mar del Plata Entre Todos donde lidero un equipo de análisis cuantitativo aplicando modelos de aprendizaje automático en R y Python que resultan en informes de divulgación y libros sobre diferentes temáticas de la Ciudad.
Francisco Portas
Profesor
En el ámbito laboral, soy Científico de Datos en el Banco Hipotecario, donde desarrollo modelos de machine learning y otros procesos para enriquecer la toma de decisiones y automatizar procesos. Trabajo en todas las etapas del proyecto, desde la exploración y preparación de datos hasta la implementación y monitoreo en producción. Me enfre nto en la cotidaneidad a múltiples desafíos los cuales requieren una solución creativa e innovadora. En el ámbito académico, soy docente de Estadística 1 en la Facultad de Ciencias Económicas, donde tengo a cargo una comisión, luego de haber sido ayudante de la materia durante tres años. En cuanto a mi formación, estoy finalizando una especialización en Ciencia de Datos en el ITBA y en donde planeo seguir profundizando mis conocimientos sobre IA y ML.
Roman Ramos
Profesor
Hola mucho gusto, mi nombre es Román Ramos, soy Licenciado en Matemáticas egresado de la Universidad Central de Venezuela. Actualmente me dedico al desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning y Deep Learning con Python, enfocado principalmente al área de visión artificial. Además, tengo más de 20 años de experiencia como p rofesor universitario impartiendo las cátedras de Cálculo, Álgebra Lineal y Programación para las carreras de Ingeniería en la Universidad Nacional Experimental Marítima del Caribe.
Juan Ignacio Devoto
Profesor
Juan Devoto es un docente y profesional destacado que combina una sólida formación académica con una amplia experiencia en el mundo de los negocios. Tras completar sus estudios universitarios, se especializó en dirección estratégica, liderazgo e innovación en Estados Unidos, lo que le permitió fusionar teoría y práctica. Ha ocupado roles ejecutivos en empresas de primer nivel, liderando proyectos estratégicos y equipos multidisciplinarios, e implementando soluciones innovadoras que han impulsado el crecimiento organizacional.
Leandro Buffarini
Profesor
Dedicado a la ciencia y la tecnología. Realicé la Maestría en Ingeniería de Sistema de Información, la Especialización Superior en TIC+E, Licenciatura en Ciencias Aplicadas y el Profesorado en Disciplinas Industriales. Especialidad Informática de la UTN FRBA. Me desempeño en la docencia en los ámbitos públicos y privados universitarios co mo también en la investigación y desarrollo científico de la fotónica.
Matias Ordonez
Profesor
Data Engineer con trayectoria en todo el ecosistema de datos en empresas de primera linea. Apasionado por la ciencia de datos y la tecnologia, con un enfoque solido en soluciones comerciales. Inicié mi carrera como analista, luego evolucioné hacia roles de Data Engineer, desarrollando soluciones on-premise y, actualmente, me especializo en entornos cloud He implementado proyectos transformadores, automatizando procesos, gestionando grandes volúmenes de datos, utilizando herramientas como: Python, SQL y Power BI entre otras.
Cesar Riat
Profesor
El Ingeniero César Riat ha sido galardonado como uno de los jóvenes sobresalientes en el área de desarrollo científico y tecnológico por la JCI. Fue ayudante de docencia de Métodos Numéricos en la Universidad Nacional del Sur. A lo largo de su carrera, ha ganado múltiples competencias de programación, entre las que destacan Salud INNOVA20 18, 3° Media Party 2024, 1º Hack2in, 2º HackatonAgro y 1º IBM BLUE CODE. Posee una capacitación en el Centro de Innovación del Silicon Valley. Con una trayectoria de 9 años dedicados al desarrollo de productos de inteligencia artificial, César ha ocupado roles de gran relevancia, incluyendo el de Líder de Inteligencia Artificial en el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Actualmente, se desempeña como Líder de Inteligencia Artificial en Carrefour.
Jose Figuera
Profesor
José Figuera es Licenciado en Contaduría Pública por la Universidad Yacambú y actualmente cursa un MBA en Dirección y Administración de Empresas en el Centro Europeo de Postgrado (Madrid, España). Se ha destacado como docente universitario en modalidad remota, impartiendo materias clave del área financiera y contable, y coordinando dipl omados orientados al control interno y auditoría. Su experiencia en educación a distancia abarca la redacción académica, la mentoría de estudiantes y la estructuración de contenidos técnicos, demostrando dominio de entornos virtuales y recursos digitales. Es actualmente tutor académico en varios programas de FRBA.UTN.
Cristian Santander
Coordinador
Cristian Santander es CEO de Cognitive Latam desde 2011 (www.cognitive.la). Es Ingeniero Industrial (UTN) y Magister en Marketing y Comunicación (UdeSA). Cuenta con una Especialización en Inteligencia Artificial Avanzada (UTN) y realizó la Maestría en Inteligencia Artificial en el CEUPE en España. Ha sido egresado de Singularity Universit y (Nasa & Google) y Cambridge Business School. Es Responsable del Área de Alianzas en la Sociedad Argentina de Inteligencia Artificial (SAIA) y Co-Director del Centro de Inteligencia Artificial Aplicada (CIAA) de UTN-FRBA. Es Investigador Jefe en Computer Vision UTN-FRBA. También docente en Grado y Posgrado en UTN-FRBA, en UCEMA, y Profesor Invitado en el College de Paris y UdeSA.
- Material generado por el equipo docente.
Metodología De Enseñanza-Aprendizaje:
Nuestro modelo de formación te ofrece flexibilidad sin perder la interacción, combina autoaprendizaje con el apoyo de expertos y compañeros para una experiencia dinámica y efectiva.
Características de la formación
- E-learning colaborativo: estudia a tu ritmo con material curado y actividades prácticas.
- Acompañamiento experto: consulta dudas en foros y mensajes directos con tutores.
- Clases en vivo: dos encuentros por módulo para reforzar conceptos y resolver consultas en tiempo real.
A quiénes está dirigido
- Profesionales y estudiantes que buscan una formación flexible y de calidad.
Modalidad de Evaluación y Acreditación:
Estos son los requisitos que deberás cumplir para obtener la acreditación del trayecto formativo:
- Aprobar las evaluaciones integradoras por módulo.
- Realizar y aprobar la Evaluación Integradora Final Obligatoria (EFIO), que puede consistir en la entrega de una tarea basada en una consigna específica o en la realización de un cuestionario.
- Descargar y leer todos los materiales de la unidad temática.
- Entregar y aprobar todas las actividades y ejercicios obligatorios.
- Cumplir con la dedicación horaria recomendada para lograr el máximo rendimiento.
- Finalizar la cursada dentro del período estipulado, sin excepciones. Una vez finalizado el curso, no será posible entregar o descargar actividades pendientes. Quienes deseen completarlo deberán inscribirse en una nueva edición.
La evaluación final cuenta con una instancia de recuperatorio para quienes no aprueben en el primer intento o no la realicen dentro de las fechas establecidas en el cronograma.
Certificación
- La certificación se otorgará en función de la calificación obtenida en la EFIO.
- Las calificaciones posibles serán: bueno, muy bueno, excelente, sobresaliente, participó o no participó.
- Quienes obtengan una de las cuatro primeras calificaciones recibirán un certificado de aprobación.
- Aquellos que no alcancen estas calificaciones o no realicen la EFIO podrán obtener un certificado de participación, previa evaluación del tutor.
Todos los certificados del Centro de e-Learning poseen un código de validación que puede verificarse aquí.