La Licenciatura en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial forma profesionales capaces de transformar datos en conocimiento estratégico mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis, modelado estadístico, programación y algoritmos de inteligencia artificial.
A lo largo de la formación, los estudiantes adquieren competencias para gestionar grandes volúmenes de datos, desarrollar modelos predictivos, diseñar sistemas inteligentes y aplicar soluciones basadas en aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y analítica avanzada. La carrera integra fundamentos matemáticos, habilidades computacionales y criterios éticos para el uso responsable de tecnologías emergentes.
El aprendizaje se apoya en proyectos prácticos, trabajo interdisciplinario y el uso de herramientas tecnológicas de última generación. Esto permite que los futuros Licenciados desarrollen un perfil analítico, innovador y orientado a la resolución de problemas reales en múltiples sectores.
El profesional en Ciencias de Datos e Inteligencia Artificial estará preparado para desempeñarse en empresas tecnológicas, organizaciones públicas, consultoras, startups, instituciones financieras, áreas de investigación, marketing digital, salud, industria 4.0 y cualquier ámbito donde los datos y la automatización sean claves para la toma de decisiones.
Decano: Mgter. Emilio Berruti –
Director de Carrera: Lic. Jonathan Gatica
+ 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
+ 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)
+ 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
+ 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