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DIPLOMATURA EN
CIENCIA DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SUS APLICACIONES EN ECONOMÍA Y NEGOCIOS 2025

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 2025

    9 Abril de 2025
    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
    Lic. Nicolas Jares; Dra. M. de los Angeles Martinez; Lic. Pablo Romero; Dra. Esther Galina; Dr. Gabriel Moyano; Dr. Gerardo Heckmann; Lic. Franco Mizzau; Mgter. Maximiliano Iglesias; Lic. María Inés Ahumada; Mgter. Gerardo García Oro; Mgter. Adrián Moneta Pizarro; Mgter. Sergio Buzzi; Dra. María Inés Stimolo; Ing. Ulises Bussi; Lic. Juan Majul; Lic. Laura Caullo; Lic. Ignacio Fichetti
     

    PROGRAMA

    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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