Diseñar, implementar, ejecutar y validar modelos, aplicando metodologías y principios matemáticos, computacionales y estadísticos vinculados al tratamiento de datos.
Brindar asesoramiento para la aplicación de teorías, metodologías y recursos de la Ciencia de Datos en actividades productivas y de servicios.
Realizar tareas de consultoría, auditoría, inspecciones y/o pericias legales que requieran especialistas en Ciencias Matemáticas, de la Computación y de Datos en cuerpos ejecutivos, legislativos y judiciales, u otras instituciones oficiales o privadas.
Participar en proyectos de investigación científica, técnica y tecnológica interdisciplinarios en las distintas áreas de su competencia.
Participar en el diseño, desarrollo y evaluación de documentos y materiales sobre temas de las distintas áreas de las Ciencias Matemáticas, de la Computación y de Datos, organizando y administrando programas de desarrollo disciplinar para la formación de recursos humanos en los distintos niveles educativos, así como para el público en general.
Se trata de una carrera con sede en la Facultad de Ingeniería Química (FIQ), y compartida con las facultades de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) y Ciencias Económicas (FCE).
plan de estudios
CICLO BÁSICO
Álgebra I
Matemática Básica
Ciencia de datos I
Matemática Discreta I
Cálculo I
Ciencia de datos II
Bases de datos
Álgebra lineal
Ciencia de datos III
Análisis Matricial
Cálculo II
Algoritmos y estructuras de datos
Probabilidad
Métodos numéricos I
Optimización y aprendizaje automático I
Estadística
Métodos numéricos II
Optimización y aprendizaje automático II
CICLO SUPERIOR
El ciclo superior constará de asignaturas optativas elegidas entre diferentes áreas y un Trabajo Final de carrera.
Las asignaturas optativas deben sumar un total de al menos 720 horas de cursado, cada una de ellas deberán tener un mínimo de 60 horas y un máximo de 120 horas.
Áreas y mínimos de horas a cumplimentar
Área Fundamentos de la Estadística (al menos 90 horas)
Análisis estadístico de datos funcionales
Análisis multivariado I
Análisis multivariado II
Estadística en alta dimensión
Estimación no paramétrica
Modelos lineales generalizados
Teoría asintótica
Área Métodos para el Análisis y Procesamiento de Datos (al menos 180 horas)
Diseño y análisis de experimentos
Inteligencia Artificial
Metodología de superficies de respuesta
Métodos estadísticos no paramétricos
Modelos lineales
Señales y sistemas
Procesamiento digital de imágenes
Redes neuronales I
Redes neuronales II
Regresión y técnicas multivariadas
Área Programación (al menos 90 horas)
Computación gráfica
Ingeniería de software
Desarrollo ágil de software
Administración de Proyectos de Software
Programación concurrente y paralela
Metaheurísticas
Sistemas operativos
Tecnologías de programación
Área Aplicaciones Específicas de Ciencias de Datos
Ciencia de datos en Economía y Negocios
Análisis de datos socioeconómicos
Ciencia de Datos aplicado a la Industria
Interfaces humano-computadora
Métodos Econométricos I: Fundamentos
Métodos Econométricos II: Series de Tiempo
Problemas Inversos con aplicaciones al procesamiento de imágenes digitales
Procesamiento del lenguaje natural
Visión por computadora.
Se deberá acreditar conocimiento de Idioma Extranjero: inglés, conforme a la normativa vigente de la Universidad Nacional del Litoral.
