Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Plan de estudios de la carrera
Correlatividades.pdf (Versión Descargable)
El diseño de esta carrera se presenta por la Subsecretaría Agencia de Aprendizaje a lo Largo de la Vida (SSAALV).
Modalidad: Presencial
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.
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