- Duración
- 04
- AÑOS
Licenciatura en Ciencias de Datos
Universidad Católica Argentina
- Tipo de Carrera:Universitaria - Grado
- Modalidad:Presencial
- Provincia:Buenos Aires
- País:Argentina
1º año
1º semestre
Cálculo Elemental
Herramientas fundamentales del análisis matemático en variable real. Manejo de series y aplicaciones en el ámbito geométrico y físico.
Introducción a la Ciencia de Datos
Introducción al mundo de datos, a las aplicaciones en la industria y en otras ciencias, al estudio de los alcances de nuestra ciencia, desde una perspectiva histórica, que incluye la comprensión de los distintos paradigmas que se han desarrollado respecto de la obtención de conocimiento a partir de los datos. Estos paradigmas incluyen la minería de datos, el descubrimiento de conocimiento en bases de datos, los sistemas expertos, la lógica difusa, los árboles de decisión, Big Data, Machine Learning y Deep Learning.
Informática General
Conceptos Básicos de Informática y Programación. Estructuras fundamentales de los lenguajes de programación. Lenguaje Python.
Introducción a la Ingeniería de Datos
Introducción al mundo de datos desde la perspectiva de las técnicas de procesamiento de datos. Introducción a la ingeniería de software y a las bases de datos con una perspectiva histórica. Complementando con “Introducción a la Ciencia de Datos” una inmersión en lo que se conoce como el “Ciclo del Dato”.
Filosofía y Antropología
Introducción a la Filosofía: El sentido de la formación integral, humanista y cristiana en la Universidad. Las preguntas humanas fundamentales del filosofar: por sí mismo, por el mundo, por lo divino. Ejemplos existenciales. Origen y condiciones del filosofar. Relación del pensar filosófico con otros saberes. Ejemplos de interdisciplinariedad. Antropología filosófica: La persona: noción central de una cosmovisión humanista. Consecuencias concretas y variadas de esta valoración. Aspectos existenciales, relacionales y sociales.
2º semestre
Álgebra y Geometría
Elementos fundamentales como los vectores, matrices, transformaciones y sistemas lineales que son ampliamente utilizados en las ciencias de datos.
Probabilidad y Estadística
Las ciencias de datos se basan fuertemente en la estadística, es por eso que en esta materia sentamos las bases del estudio de probabilidades, así como la introducción a la estadística.
Programación Orientada a Datos
Esta materia introduce un paradigma de programación donde el principal objeto de estudio es el dato, para eso se introduce la orientación a objetos y otros paradigmas históricos de programación, pero se focaliza en la manipulación de datos desde el lenguaje Python y los principales frameworks desarrollados a tal fin.
Exploración de Datos
El análisis exploratorio de datos es una disciplina fundamental de las ciencias de datos. En esta materia se estudiará desde la perspectiva del lenguaje R, así como de Python.
Seminario I
La antropología en las ciencias. Problemática del diálogo interdisciplinario entre las temáticas involucradas. Temas clásicos antropológicos. Profundización crítica de alguno de ellos. Ejercicio de diálogo entre antropología y la ciencia de datos. Casos concretos de aplicación.
2º año
1º semestre
Cálculo Avanzado
Se estudian las técnicas avanzadas de análisis matemático, funciones vectoriales y ecuaciones diferenciales.
Matemática Discreta
La matemática de variable entera o natural es fundamental tanto en la ciencia de la computación como en las ciencias de datos.
Estructura de Datos
Se estudian las estructuras de datos utilizadas en la algoritmia computacional. Provee elementos necesarios para el estudio de modelos matemáticos utilizados en ciencias de datos.
Visualización de Datos
La visualización de datos es una disciplina sumamente importante en la analítica empresarial. Estudia la mejor manera de explicar hallazgos en datos que pueden ser muy complejos de estudiar mediante una representación gráfica.
Ética y sus Fundamentos
El horizonte del ser y la causalidad. Dios como fundamento primero y último. Experiencia de libertad y razón de la pregunta moral en búsqueda de sentido. Introducción a la ética filosófica. La respuesta en la ética personal: fin último, bien y orden moral, acto humano, ley, conciencia, virtudes. Dignidad de la persona, desde la concepción hasta la muerte natural. Elementos de una ética social y profesional.
2º semestre
Bases de Datos Relacionales
Estudia el funcionamiento, diseño y arquitectura de las bases de datos relacionales. Un estándar de industria desde hace décadas, regido por el lenguaje SQL.
Algoritmia y Lógica Computacional
Introducción a la lógica y a la complejidad computacional. Estudio exhaustivo de los algoritmos más importantes de la ciencia de la computación.
Métodos y Cómputo Numéricos
Se estudian los métodos numéricos para dar respuesta a cálculos complejos en el ámbito del análisis matemático, como del álgebra. Herramientas fundamentales a la hora de desarrollar modelos matemáticos.
Programación Funcional
Se estudia el paradigma de programación funcional, desde la perspectiva de sus ventajas para el procesamiento y análisis de datos. Lenguaje Scala.
Estadística Avanzada y Modelos de Regresión
La estadística es una de las principales herramientas en el desarrollo de modelos en ciencias de datos. Es por eso que es fundamental su estudio en nuestra carrera.
Seminario II
Palabras introductorias al Seminario: razón filosófica y disciplinas particulares. Problemática del diálogo interdisciplinario entre las temáticas involucradas. Temas clásicos de articulación entre ambas áreas disciplinares. Ejercicio de diálogo entre filosofía y la ciencia de datos. Casos concretos de aplicación.
Evaluación de Nivel de Idioma Castellano
Evaluación de Nivel de Idioma Inglés I
3º año
1º semestre
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático I
Introducción a la inteligencia artificial. Estudio sistemático y exhaustivo Machine Learning.
Minería de Datos y Big Data
El paradigma Big Data ha habilitado en los últimos años la posibilidad de procesar grandes volúmenes de datos. La minería de datos es una rama de la ciencia de la computación que estudia la explotación de los datos para la obtención de conocimiento. La unión de ambos mundos es fuente de una analítica mucho más poderosa y necesaria para las organizaciones orientadas a datos.
Análisis y Predicción en Series de Tiempo
Las series de tiempo son una herramienta fundamental de la estadística. Su estudio se remonta a inicios del siglo XX. Los avances recientes en la predicción de series de tiempo resignifican el estudio de esta rama de la estadística. Su utilización en la analítica empresarial es fundamental hoy en día.
Simulación y Procesos Estocásticos
Muchos procesos complejos, tanto en la naturaleza como en la economía de las organizaciones, pueden ser muy difíciles de modelar. En esos casos las técnicas de Simulación vienen a proveer una explicación de tales complejidades. Hoy en día es fundamental manejar los marcos de simulación para la construcción de modelos eficientes.
Laboratorio: Consultoría en Datos I
El objetivo de esta serie de materias es que los alumnos experimenten en el laboratorio, y en un ámbito de taller con docentes, cómo se trabajan las problemáticas de datos de las organizaciones. De esta manera se articulan problemáticas de la industria que llegan a la Universidad, así como, temáticas del área de investigación que pueden ser estudiadas y resueltas en el ámbito del laboratorio. De la misma manera, la articulación con otras carreras puede dar lugar a que los alumnos resuelvan distintas temáticas con el seguimiento de los docentes a cargo.
Introducción a la Teología
La búsqueda: el ser humano es capaz de Dios. Categorías y ejemplos que expresan el deseo de trascendencia. La Revelación: Dios al encuentro del hombre. Noción y características de la Revelación. La manifestación de la voluntad de Dios y de su plan de salvación en la historia de un pueblo. Cristo, plenitud de la Revelación. La Palabra de Dios contenida en las Sagradas Escrituras y en la Tradición de la Iglesia. Nociones generales, lenguaje e interpretación de la Sagrada Escritura. La respuesta al Dios que habló primero: la vida teologal. La gracia como iniciativa divina en la respuesta del hombre. Fe, esperanza y amor como testimonio de vida frente a Dios y al prójimo.
2º semestre
Ingeniería de Datos
Estudio sistemático de las técnicas de procesamiento de datos, tanto en entornos on-premises como en la nube.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático II
Ingeniería de Features. Redes neuronales. Deployment de modelos en Nube. Ingeniería de Machine Learning. Transfer Learning. Técnicas avanzadas de Machine Learning.
Optimización
Introducción al estudio de la optimización en programación matemática. Modelos de optimización lineal, programación lineal entera y otras técnicas.
Inteligencia Empresarial
Estudio de la analítica de bases de datos necesaria para el soporte de tomas de decisiones empresariales.
Laboratorio: Consultoría en Datos II
Ídem Consultoría en Datos I
Seminario III
Palabras introductorias al Seminario: búsqueda de trascendencia y experiencia de Dios. Conocimiento y aplicación concreta de diversas formas de diálogo con la fe cristiana: expresiones artísticas, razón filosófica y científica, espacios no estrictamente confesionales y/o ámbitos religiosos diversos.
4º año
1º semestre
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo I
Introducción a las redes neuronales, interpretación matemática de las redes neuronales. Práctica en la aplicación de los distintos tipos de redes neuronales en datos estructurados y no estructurados. Deep Learning.
Teoría de Juegos
Esta teoría fundamenta una serie de modelos matemáticos fundados por Nash. La correcta aplicación de este paradigma enriquece las posibilidades de un científico de datos.
Bases de Datos Documentales y Clave-Valor
Esta herramienta provee los fundamentos para la explotación de bases de datos orientadas a documentos y de key-value ampliamente utilizadas hoy en día.
Análisis y Procesamiento de Eventos o Streaming
El procesamiento de streaming en tiempo real constituye un desafío a las capacidades de cómputo de las soluciones desarrolladas. Es fundamental proveer de estos elementos a los profesionales de los datos para afrontar este tipo de desafíos.
Laboratorio: Consultoría en Datos III
Ídem Consultoría en Datos I
Síntesis Teológica
Dios Padre Creador. Noción, finalidad y motivo de la creación. La antropología teológica: el hombre, imagen de Dios, creado como fin en sí mismo. Jesús de Nazaret, el Hijo de Dios encarnado. Rostro verdadero del Dios amante; revelador de la dignidad del ser humano. Acercamiento desde textos evangélicos. Dios Hijo Redentor. Centralidad del Misterio Pascual: universalidad de la redención, clave interpretativa de la historia humana. Dios Espíritu Santo Santificador, en la Iglesia de Cristo. La Iglesia, Pueblo de Dios, misterio y sacramento. Los sacramentos de la Iglesia. Un solo Dios verdadero, que es Padre, Hijo y Espíritu Santo.
Moral y Compromiso Social
La dimensión social y ciudadana de la vida cristiana. El sentido del ejercicio de la propia profesión: respuesta de amor a una misión encomendada por Dios. Fundamentos de la Doctrina Social de la Iglesia. Raíces bíblicas. Naturaleza, destinatarios, método y fuentes. Los grandes principios de la Doctrina Social de la Iglesia. Dimensión histórica de la Doctrina Social de la Iglesia. Lectura comentada de una selección de párrafos de alguno de sus documentos.
2º semestre
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo II
En esta materia vamos a fondo en la aplicación de Deep Learning y exploramos la interpretabilidad de dichos modelos, así como sus límites.
Procesamiento del Lenguaje Natural
En esta materia estudiamos los modelos de procesamiento del lenguaje natural, así como las técnicas fundamentales utilizadas para la elaboración de modelos orientados a la interpretación automática de textos. Ejemplos de los modelos estudiados son GPT-*, Bert y XLNet.
Bases de Datos Orientadas a Grafos
En esta materia estudiamos la utilización de Bases de Datos Orientadas a Grafos como fuentes de datos para nuestros modelos. Existen muchas aplicaciones sumamente complejas dentro de este dominio como el estudio de fraude en tarjetas de crédito y el análisis de redes sociales.
Seminario de Tendencias en Ciencias de Datos
Lectura crítica y analítica de Artículos de Revistas/Journals internacionales en los diversos campos de las Ciencias de Datos. Tendencias en el ámbito de las nubes públicas en referencia a Machine Learning e Inteligencia Artificial (aumentada). Machine Learning Engineering. DataOps.
Laboratorio: Consultoría en Datos IV
Idem Consultoría en Datos I
Seminario IV
Multidisciplina, interdisciplina y transdisciplina. La noción de “integración del saber” desde una perspectiva humanista cristiana. Lo humano. Las preguntas fundamentales de la existencia humana: por el mundo, por el hombre, por lo trascendente. La vinculación de aquellas preguntas –fundamentalmente la pregunta por sí mismo– con la carrera elegida.
Seminario V
La vinculación entre fe, razón y ejercicio profesional. Una universidad desde / con los sectores marginados de la sociedad. La Cultura del Encuentro como paradigma del ser-hacer-saber y la formación personal, profesional y académica. El Compromiso Social como rasgo característico del desempeño profesional, académico y personal. El lugar de lo público en las políticas sociales y la intervención social.
Evaluación de Nivel de Idioma inglés II
TÍTULO DE GRADO: LICENCIADO/A EN CIENCIAS DE DATOS
Lunes a viernes
Para 1° y 2° año el horario de cursada estará comprendido entre las 7.45 y las 16.00
A partir de 3° año el horario de inicio de clases será desde las 16.00.
