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DIPLOMATURA EN
CIENCIA DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SUS APLICACIONES EN ECONOMÍA Y NEGOCIOS 2026

En los últimos años se produjeron una serie de avances y transformaciones a nivel científico, tecnológico y social que cambiaron muchas disciplinas, entre ellas, las matemáticas y la computación. Ante los nuevos desafíos que presentan el aumento en capacidad de cómputo, almacenamiento, conectividad y disponibilidad de datos, se requieren nuevos conocimientos que abarcan estadística, análisis numérico, aprendizaje automático supervisado y no supervisado, entre otros.

La ciencia de datos desempeña cada vez más un papel crucial en la economía y los negocios al proporcionar herramientas y técnicas para analizar datos, tomar decisiones fundamentadas basadas en datos, optimización de procesos, predecir y pronosticar tendencias, segmentación de mercado, detección de fraudes, mejorar la eficiencia operativa y fomentar la innovación y la competitividad.

En este contexto, esta Diplomatura pretende formar personas capacitadas con habilidades en el diseño, desarrollo y mantenimiento de sistemas que tienen que ver con la recolección, almacenamiento, gestión de datos, así como analizar y entender la enorme cantidad de datos que se están recogiendo e identificar algoritmos para el procesamiento de los mismos.

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    INICIO 2026

    25 DE MARZO 2026
    Miércoles de 18 a 21hs y Sábados de 9.30 a 12.30 hs
    Duración: 9 meses

    Modalidad

    Virtual sincrónica
    Miércoles de 18 a 21 y sábado de 9.30 a 12.30

    Equipo Docente

    DIRECCIÓN
    Dra. Patricia Caro y Dr. Francisco Tamarit

    EQUIPO DOCENTE
    Dra. Esther Galina, Dr. Gerardo Heckmann, Dra. María Inés Stimolo, Dr. Luis Biedma, Dr. Sergio Buzzi, Dr. Darío Ezequiel Díaz, Mgter. Maximiliano Iglesias, Mgter. Gerardo Oro, Mgter. Adrián Moneta Pizarro, MBA. Giuliano Fassano, Lic. Jerónimo Fotinos, Lic. Lisandro Levenstein, Lic. María Inés Ahumada., Lic. Franco Mizzau, Lic. Juan Ignacio Szurlewicz, Lic. Laura Caullo, Lic. Ignacio Fichetti, Lic. M. Victoria Mascaró.
     

    PROGRAMA 2026

    La Diplomatura está organizada en
    1 Módulo de Nivelación (Módulo 0) + 4 Módulos + Conferencias Centrales

     

    Módulo 0


    Nivelación Álgebra lineal, Cálculo y Programación

    • Unidad 1: Nivelación en habilidades de programación
    • Unidad 2: Nivelación en álgebra lineal y cálculo

    Este módulo tiene como objetivo nivelar contenidos y herramientas tanto matemáticas como de programación en Python


    Módulo 1


    Gestión Estratégica de datos

    • Unidad 1. Gestión Estratégica de datos
    • Unidad 2: Herramientas fundamentales para la gestión y utilización de grandes volúmenes de datos

    Este módulo tiene como objetivo proporcionar un marco conceptual y analítico para el abordaje de la ciencia de datos en economía y negocios, y brindar las principales herramientas para la gestión, utilización y visualización de grandes volúmenes de datos. Está formado por dos unidades que comprenden la gestión estratégica de datos y las herramientas fundamentales para la gestión y utilización de grandes volúmenes de datos.


    Módulo 2


    Métodos cuantitativos en la ciencia de datos

    • Unidad 1. Herramientas de estadística y probabilidad para análisis
    • Unidad 2. Herramientas de econometría
    • Unidad 3. Herramientas de análisis multivariado

    Tiene como objetivo plantear y abordar paso a paso las distintas herramientas estadísticas y su instrumentación en la resolución de problemas económicos y de negocios. Está formado por tres unidades que comprenden las herramientas exploratorias y probabilidad para el análisis de datos, modelos econométricos y herramientas multivariadas.


    Módulo 3


    Inteligencia artificial y grandes volúmenes de datos

    • Unidad 1. Introducción al aprendizaje automático y ciencia de datos
    • Unidad 2. Elementos de redes neuronales profundas. Contexto actual y últimos avances en Inteligencia Artificial para ciencias económicas.

    Tiene como objetivo desarrollar las principales técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de grandes volúmenes de datos que se han aplicado a la industria con mayor éxito, brindando un abordaje conceptual general de las mismas y focalizando en los fundamentos de cada método o técnica. Además, en este módulo se analizan las diferentes opciones metodológicas y su resolución en entornos de acceso abierto, con un especial hincapié en los métodos neuronales, específicamente en las técnicas de aprendizaje automático profundo.


    Módulo 4


    Aplicaciones Integradoras

    • Módulo Aplicaciones Integradoras (MAI).

    Se organiza y articula de manera transversal respecto a los módulos de contenidos. Se espera que los/as estudiantes propongan soluciones a situaciones problemáticas integrando los contenidos y herramientas adquiridos en todos los módulos de la diplomatura. Se trabajará sobre bases de datos que serán propuestas por el equipo docente o bien por el/la estudiante con autorización del coordinador del MAI.

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    ¿QUÉ COMPETENCIAS PODREMOS ALCANZAR?

    Al participar de esta Diplomatura, serás capaz de:

    • Diseñar y desarrollar sistemas de recolección, almacenamiento y gestión de grandes volúmenes de datos.
    • Procesar y analizar datos para la toma de decisiones.
    • Instrumentalizar conceptos estadísticos para el modelado de problemas en economía, finanzas, gestión y negocios.
    • Comunicar en forma efectiva los resultados del tratamiento de datos y su interpretación.
     

    PROGRAMA

    La Diplomatura está organizada en
    1 Módulo de Nivelación (Módulo 0) + 4 Módulos

     


    Nivelación Álgebra lineal, Cálculo y Programación

    • Unidad 1: Nivelación en álgebra lineal y cálculo
    • Unidad 2: Nivelación en habilidades de programación

    Este módulo tiene como objetivo nivelar contenidos y herramientas tanto matemáticas como de programación.



    Gestión de los datos orientada a las Ciencias Económicas

    • Unidad 1. Gestión Estratégica de datos
    • Unidad 2: Herramientas fundamentales para la gestión y utilización de grandes volúmenes de datos

    El módulo se focalizará en proporcionar un marco conceptual y analítico para entender el potencial que un correcto uso de la ciencia de datos tiene en economía y negocios, con una sensibilización e inducción al Data Analytics, que enfatiza sus usos en distintos sectores, sus potenciales beneficios y sus limitaciones.



    Métodos cuantitativos en la ciencia de datos

    • Unidad 1. Herramientas de estadística y probabilidad para análisis
    • Unidad 2. Herramientas de econometría
    • Unidad 3. Herramientas de análisis multivariado

    Tiene como finalidad plantear y abordar paso a paso las distintas herramientas estadísticas y su instrumentación en la resolución de problemas económicos y de negocios.



    Inteligencia artificial y grandes volúmenes de datos

    • Unidad 1. Herramientas fundamentales del aprendizaje automático
    • Unidad 2. Elementos de redes neuronales profundas. Contexto actual y últimos avances en Inteligencia Artificial para ciencias económicas

    Se presentan las técnicas de aprendizaje automático y procesamiento de grandes volúmenes de datos que se han aplicado a la industria con mayor éxito. Se enseñará a analizar las diferentes opciones metodológicas y su resolución en entornos de acceso abierto. Se hará hincapié en los métodos neuronales, con especial énfasis en técnicas de aprendizaje automático profundo.



    Aplicaciones Integradoras

    • Aplicaciones de la ciencia de datos y la inteligencia artificial a situaciones problemáticas de las ciencias económicas.

    Se propondrán situaciones problemáticas integrando los contenidos y herramientas adquiridos en los módulos anteriores. Problemas de cada una de las orientaciones: “desafíos” relevantes que puedan abordarse desde las herramientas estudiadas en la Diplomatura.

  • Encuentros con experiencias de colegas sobre desarrollo profesional
    • Button Button


    DIRECCIÓN

    Dra. Patricia Caro (Ver CV)
    Dr. Francisco Tamarit (Ver CV)

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    DOCENTES

    Dr. Gerardo Heckmann; Dra. Esther Galina; Dra. María Inés Stimolo; Dr. Nahuel Almeira; Mgter. Mariana Gonzalez; Mgter. Adrián Moneta Pizarro; Mgter. David Giuliodori; Dr. Gabriel Moyano; Dra. M. de los Angeles Martínez; Mgter. Maximiliano Iglesias; Mgter. Sergio Buzzi; Dra. Karem Meier; Lic. Franco Mizzau; Lic. María Inés Ahumada; Lic. Nicolas Jares; Lic. Pablo Romero;

    PERFIL DEL ESTUDIANTE

    • Estudiantes avanzados o egresados/as de carreras de grado y/o posgrado.
    • Público en general interesado en la temática con secundario aprobado (requisito mínimo).
    • Se deberá poseer conocimientos básicos de álgebra lineal, cálculo, estadística y programación.

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