Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Objeto de Estudio
La carrera de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial estudia la gestión integral de los datos que va desde la adquisición, almacenamiento, procesamiento, hasta el análisis y visualización de información; mediante el uso de herramientas tecnológicas y lenguajes de programación; se orienta el desarrollo e implementación soluciones innovadoras con la aplicación de modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos fundamentados en la estadística, minería de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras disciplinas relacionadas; que permiten la obtención de conocimiento valioso orientado a la toma de decisiones en las organizaciones; para dar respuesta a problemáticas actuales y, comprometidos con la sostenibilidad y el cambio positivo de diversos dominios y sectores de la región y el país.
Perfil de Egreso
¿Qué competencias tendrá el profesional egresado de la carrera de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial?
- Fomentar la aplicación de habilidades blandas en el ejercicio profesional, como liderazgo, trabajo en equipo, comunicación efectiva, pensamiento crítico, emprendimiento e innovación; con una visión integral, inclusiva y empática del contexto; comprometidos con la sostenibilidad y el cambio positivo, promoviendo prácticas responsables que impacten favorablemente en las organizaciones y la sociedad.
- Usar de forma ética y responsable los datos requeridos en el análisis y la toma de decisiones basadas en ciencia de datos e inteligencia artificial, garantizando su privacidad, confidencialidad, integridad y disponibilidad, con prácticas justas de gobernanza, para el bienestar social y organizacional.
- Usar tecnologías de la información, lenguajes de programación, herramientas de gestión de datos y de control operativo para el desarrollo de aplicaciones basadas en ciencia de datos e inteligencia artificial.
- Analizar datos e interpretar información que se obtiene de la aplicación de técnicas estadísticas y probabilísticas, inferencias, métodos numéricos y matemáticos, que sirva para el establecimiento de criterios de solución a problemas de distintos casos de uso y sectores.
- Aplicar modelos optimizados y avanzados de Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, Visión Artificial y/o Inteligencia Artificial Generativa, con la utilización de redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, series temporales, aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo y, herramientas como TensorFlow, Keras, Pandas, scikit-learn, PyTorch, entre otras, con la finalidad de generar soluciones innovadoras a problemas en diversos dominios.
- Desarrollar soluciones de IoT, realizando una recolección eficiente datos de dispositivos y redes de sensores, para una posterior transmisión de los mismos mediante redes y protocolos de comunicación a una Cloud Computing (AWS, Azure, GCP, etc.), donde, estos datos son almacenados y procesados en plataformas de Big data, analizados y visualizados mediante técnicas de ciencia de datos e IA; para la optimización de recursos y obtener conocimiento útil que oriente la toma de decisiones en sectores clave como la industria inteligente, agricultura de precisión, cuidado y salud inteligente, ciudades inteligentes, entre otros.
- Implementar soluciones de Inteligencia de Negocios y Minería de datos, aplicando lenguajes de programación, técnicas y herramientas adecuadas para la analítica y de visualización de datos y generación de conocimiento útil, que permita a las organizaciones la toma de decisiones informadas, la mejora de su competitividad y adaptación a nuevos escenarios.
- Desarrollar aplicaciones de ciencia de datos e inteligencia artificial con interfaces web y / o móviles y una arquitectura de microservicios, con tecnologías como Dockers y Kubernetes, Blockchain, entre otras; utilizando metodologías ágiles (Scrum, DevOps, otras) que sirve de guía en todo el ciclo de vida, permiten entregas continuas y un despliegue eficiente en entornos escalables y distribuidos; para responder a las necesidades de cada sector, garantizando eficiencia, seguridad y escalabilidad en cada producto de software.
- Implementar soluciones de cómputo, almacenamiento y analítica y visualización de información, en modalidad on premise o en la Cloud, para el tratamiento de grandes volúmenes datos, con tecnologías específicas de Big Data (Hadoop HDFS, Spark, Hive, Flink, Kafka, etc.), aplicando modelos, técnicas, herramientas y lenguajes de programación adecuados, que permitan a las organizaciones, la mejora en toma de decisiones informadas, la eficiencia y optimización de costes.
- Desarrollar proyectos en ciencia de datos e inteligencia artificial, aplicando un proceso sistemático e investigativo, que va desde la comprensión inicial hasta el despliegue de una solución óptima; además de, el uso de buenas prácticas centradas en el usuario, metodologías Ágiles, metodologías CRISP-DM, MLOps, entre otras, y el manejo de herramientas para la automatización y el despliegue continuo de los productos, asegurando resultados eficientes y de calidad en la resolución de problemas de una organización.
- Fomentar la investigación, la innovación y el desarrollo de aplicaciones de la ciencia de datos e inteligencia artificial, mediante una experimentación continua, la implementación de algoritmos avanzados, el uso tecnologías emergentes y metodologías específicas de la profesión; para ofrecer soluciones efectivas a problemas reales de distintos sectores, logrando un beneficio tangible e intangible tanto en lo económico como en lo social.
Campo Ocupacional
¿Dónde puedo trabajar como profesional de la carrera de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial?
El ingeniero en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial podrá desempeñarse profesionalmente en diferentes sectores, así como en empresas e instituciones públicas y privadas, que tenga la necesidad de obtener conocimiento útil a partir de sus datos. A continuación, se mencionan algunos sectores clave de actuación profesional:
- Gobierno y Política Pública.
- Instituciones públicas: Gobiernos provinciales y cantonales.
- Empresas que requieran el desarrollo de sistemas inteligentes e IoT, estudios de mercado, análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos, aplicaciones de Ciencia de datos e IA.
- Empresas privadas, en sectores como: financiero, agrícola, salud, marketing, turismo, retail y comercio electrónico, industrias, telecomunicaciones, agua potable, energía eléctrica, etc.
- Institutos de investigación, estadística y censos.
- Consultoría y estrategia Empresarial: Asesoramiento a empresas en la integración de soluciones de ciencia de datos e IA para mejorar la eficiencia operativa y la innovación.
- Educación e Investigación.
- Otros…
Información
Título
Ingenierio/a en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Duración
8 semestres
Modalidad
Híbrida
Jornada
Matutina
Malla Curricular