El diseño de esta carrera se presenta por la Subsecretaría Agencia de Aprendizaje a lo Largo de la Vida (SSAALV).

Modalidad: Híbrida (Presencial y Virtual Sincrónico) 
Título de Egreso: Técnico Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
Requisitos de Ingreso:Nivel Medio Aprobado.
Finalidad de la Carrera:La Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial se plantea como finalidad estar siempre a la vanguardia para diseñar soluciones que permitan su inserción en áreas potenciales de aplicación tales como: gobierno, salud, seguridad, ambiente, software, educación,biotecnología, energía, administración, entretenimiento, industria farmacéutica, planificación urbana, catástrofes naturales, transporte, deportes, entre otras.

Para ello resulta indispensable la formación de Técnicos Superiores en estas tecnologías emergentes, capaces de liderar y gestionar proyectos que permitan nuevas oportunidades de negocios/servicios y mejoras en las tomas de decisiones a nivel organizacional a partir de la disponibilidad de la información necesaria.

Perfil de Egreso: El egresado de la Tecnicatura Superior en en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial estará capacitado para:

  • Realizar proyectos de innovación que involucren actividades tanto del campo de la Ciencia de Datos como de la IA.

  • Pensar con criterio estadístico situaciones de trabajo que involucren una amplia cantidad de datos, comprendiendo el ciclo de trabajo de la Ciencia de Datos dentro de una organización o para un cliente particular.

  • Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de Machine Learning (aprendizaje automático) para su utilización aplicada a través de modelos predictivos, sistemas de recomendación, scoring, reconocimiento de segmentos y clusters, entre otras.

  • Construir redes neuronales y liderar exitosamente proyectos de Machine Learning que permitan implementar visión por computadora y aplicarlas a datos de imágenes.

  • Aplicar IA para procesar audio y texto a partir de aplicaciones que

    permitan, por ejemplo, reconocimiento automático del habla, síntesis de música, chatbots, traducción automática, comprensión del lenguaje natural, entre otras posibilidades.