- Duraci贸n
- 04
- A脩OS
Licenciatura en Ciencias de Datos
Universidad Cat贸lica Argentina
- Tipo de Carrera:Universitaria - Grado
- Modalidad:Presencial
- Provincia:Buenos Aires
- Pa铆s:Argentina
1潞 a帽o
1潞 semestre
C谩lculo Elemental
Herramientas fundamentales del an谩lisis matem谩tico en variable real. Manejo de series y aplicaciones en el 谩mbito geom茅trico y f铆sico.
Introducci贸n a la Ciencia de Datos
Introducci贸n 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 hist贸rica, que incluye la comprensi贸n de los distintos paradigmas que se han desarrollado respecto de la obtenci贸n de conocimiento a partir de los datos. Estos paradigmas incluyen la miner铆a de datos, el descubrimiento de conocimiento en bases de datos, los sistemas expertos, la l贸gica difusa, los 谩rboles de decisi贸n, Big Data, Machine Learning y Deep Learning.
Inform谩tica General
Conceptos B谩sicos de Inform谩tica y Programaci贸n. Estructuras fundamentales de los lenguajes de programaci贸n. Lenguaje Python.
Introducci贸n a la Ingenier铆a de Datos
Introducci贸n al mundo de datos desde la perspectiva de las t茅cnicas de procesamiento de datos. Introducci贸n a la ingenier铆a de software y a las bases de datos con una perspectiva hist贸rica. Complementando con 鈥淚ntroducci贸n a la Ciencia de Datos鈥 una inmersi贸n en lo que se conoce como el 鈥淐iclo del Dato鈥.
Filosof铆a y Antropolog铆a
Introducci贸n a la Filosof铆a: El sentido de la formaci贸n integral, humanista y cristiana en la Universidad. Las preguntas humanas fundamentales del filosofar: por s铆 mismo, por el mundo, por lo divino. Ejemplos existenciales. Origen y condiciones del filosofar. Relaci贸n del pensar filos贸fico con otros saberes. Ejemplos de interdisciplinariedad. Antropolog铆a filos贸fica: La persona: noci贸n central de una cosmovisi贸n humanista. Consecuencias concretas y variadas de esta valoraci贸n. Aspectos existenciales, relacionales y sociales.
2潞 semestre
脕lgebra y Geometr铆a
Elementos fundamentales como los vectores, matrices, transformaciones y sistemas lineales que son ampliamente utilizados en las ciencias de datos.
Probabilidad y Estad铆stica
Las ciencias de datos se basan fuertemente en la estad铆stica, es por eso que en esta materia sentamos las bases del estudio de probabilidades, as铆 como la introducci贸n a la estad铆stica.
Programaci贸n Orientada a Datos
Esta materia introduce un paradigma de programaci贸n donde el principal objeto de estudio es el dato, para eso se introduce la orientaci贸n a objetos y otros paradigmas hist贸ricos de programaci贸n, pero se focaliza en la manipulaci贸n de datos desde el lenguaje Python y los principales frameworks desarrollados a tal fin.
Exploraci贸n de Datos
El an谩lisis exploratorio de datos es una disciplina fundamental de las ciencias de datos. En esta materia se estudiar谩 desde la perspectiva del lenguaje R, as铆 como de Python.
Seminario I
La antropolog铆a en las ciencias. Problem谩tica del di谩logo interdisciplinario entre las tem谩ticas involucradas. Temas cl谩sicos antropol贸gicos. Profundizaci贸n cr铆tica de alguno de ellos. Ejercicio de di谩logo entre antropolog铆a y la ciencia de datos. Casos concretos de aplicaci贸n.
2潞 a帽o
1潞 semestre
C谩lculo Avanzado
Se estudian las t茅cnicas avanzadas de an谩lisis matem谩tico, funciones vectoriales y ecuaciones diferenciales.
Matem谩tica Discreta
La matem谩tica de variable entera o natural es fundamental tanto en la ciencia de la computaci贸n 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 matem谩ticos utilizados en ciencias de datos.
Visualizaci贸n de Datos
La visualizaci贸n de datos es una disciplina sumamente importante en la anal铆tica empresarial. Estudia la mejor manera de explicar hallazgos en datos que pueden ser muy complejos de estudiar mediante una representaci贸n gr谩fica.
脡tica y sus Fundamentos
El horizonte del ser y la causalidad. Dios como fundamento primero y 煤ltimo. Experiencia de libertad y raz贸n de la pregunta moral en b煤squeda de sentido. Introducci贸n a la 茅tica filos贸fica. La respuesta en la 茅tica personal: fin 煤ltimo, bien y orden moral, acto humano, ley, conciencia, virtudes. Dignidad de la persona, desde la concepci贸n hasta la muerte natural. Elementos de una 茅tica social y profesional.
2潞 semestre
Bases de Datos Relacionales
Estudia el funcionamiento, dise帽o y arquitectura de las bases de datos relacionales. Un est谩ndar de industria desde hace d茅cadas, regido por el lenguaje SQL.
Algoritmia y L贸gica Computacional
Introducci贸n a la l贸gica y a la complejidad computacional. Estudio exhaustivo de los algoritmos m谩s importantes de la ciencia de la computaci贸n.
M茅todos y C贸mputo Num茅ricos
Se estudian los m茅todos num茅ricos para dar respuesta a c谩lculos complejos en el 谩mbito del an谩lisis matem谩tico, como del 谩lgebra. Herramientas fundamentales a la hora de desarrollar modelos matem谩ticos.
Programaci贸n Funcional
Se estudia el paradigma de programaci贸n funcional, desde la perspectiva de sus ventajas para el procesamiento y an谩lisis de datos. Lenguaje Scala.
Estad铆stica Avanzada y Modelos de Regresi贸n
La estad铆stica 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: raz贸n filos贸fica y disciplinas particulares. Problem谩tica del di谩logo interdisciplinario entre las tem谩ticas involucradas. Temas cl谩sicos de articulaci贸n entre ambas 谩reas disciplinares. Ejercicio de di谩logo entre filosof铆a y la ciencia de datos. Casos concretos de aplicaci贸n.
Evaluaci贸n de Nivel de Idioma Castellano
Evaluaci贸n de Nivel de Idioma Ingl茅s I
3潞 a帽o
1潞 semestre
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Autom谩tico I
Introducci贸n a la inteligencia artificial. Estudio sistem谩tico y exhaustivo Machine Learning.
Miner铆a de Datos y Big Data
El paradigma Big Data ha habilitado en los 煤ltimos a帽os la posibilidad de procesar grandes vol煤menes de datos. La miner铆a de datos es una rama de la ciencia de la computaci贸n que estudia la explotaci贸n de los datos para la obtenci贸n de conocimiento. La uni贸n de ambos mundos es fuente de una anal铆tica mucho m谩s poderosa y necesaria para las organizaciones orientadas a datos.
An谩lisis y Predicci贸n en Series de Tiempo
Las series de tiempo son una herramienta fundamental de la estad铆stica. Su estudio se remonta a inicios del siglo XX. Los avances recientes en la predicci贸n de series de tiempo resignifican el estudio de esta rama de la estad铆stica. Su utilizaci贸n en la anal铆tica empresarial es fundamental hoy en d铆a.
Simulaci贸n y Procesos Estoc谩sticos
Muchos procesos complejos, tanto en la naturaleza como en la econom铆a de las organizaciones, pueden ser muy dif铆ciles de modelar. En esos casos las t茅cnicas de Simulaci贸n vienen a proveer una explicaci贸n de tales complejidades. Hoy en d铆a es fundamental manejar los marcos de simulaci贸n para la construcci贸n de modelos eficientes.
Laboratorio: Consultor铆a en Datos I
El objetivo de esta serie de materias es que los alumnos experimenten en el laboratorio, y en un 谩mbito de taller con docentes, c贸mo se trabajan las problem谩ticas de datos de las organizaciones. De esta manera se articulan problem谩ticas de la industria que llegan a la Universidad, as铆 como, tem谩ticas del 谩rea de investigaci贸n que pueden ser estudiadas y resueltas en el 谩mbito del laboratorio. De la misma manera, la articulaci贸n con otras carreras puede dar lugar a que los alumnos resuelvan distintas tem谩ticas con el seguimiento de los docentes a cargo.
Introducci贸n a la Teolog铆a
La b煤squeda: el ser humano es capaz de Dios. Categor铆as y ejemplos que expresan el deseo de trascendencia. La Revelaci贸n: Dios al encuentro del hombre. Noci贸n y caracter铆sticas de la Revelaci贸n. La manifestaci贸n de la voluntad de Dios y de su plan de salvaci贸n en la historia de un pueblo. Cristo, plenitud de la Revelaci贸n. La Palabra de Dios contenida en las Sagradas Escrituras y en la Tradici贸n de la Iglesia. Nociones generales, lenguaje e interpretaci贸n de la Sagrada Escritura. La respuesta al Dios que habl贸 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 pr贸jimo.
2潞 semestre
Ingenier铆a de Datos
Estudio sistem谩tico de las t茅cnicas de procesamiento de datos, tanto en entornos on-premises como en la nube.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Autom谩tico II
Ingenier铆a de Features. Redes neuronales. Deployment de modelos en Nube. Ingenier铆a de Machine Learning. Transfer Learning. T茅cnicas avanzadas de Machine Learning.
Optimizaci贸n
Introducci贸n al estudio de la optimizaci贸n en programaci贸n matem谩tica. Modelos de optimizaci贸n lineal, programaci贸n lineal entera y otras t茅cnicas.
Inteligencia Empresarial
Estudio de la anal铆tica de bases de datos necesaria para el soporte de tomas de decisiones empresariales.
Laboratorio: Consultor铆a en Datos II
脥dem Consultor铆a en Datos I
Seminario III
Palabras introductorias al Seminario: b煤squeda de trascendencia y experiencia de Dios. Conocimiento y aplicaci贸n concreta de diversas formas de di谩logo con la fe cristiana: expresiones art铆sticas, raz贸n filos贸fica y cient铆fica, espacios no estrictamente confesionales y/o 谩mbitos religiosos diversos.
4潞 a帽o
1潞 semestre
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo I
Introducci贸n a las redes neuronales, interpretaci贸n matem谩tica de las redes neuronales. Pr谩ctica en la aplicaci贸n de los distintos tipos de redes neuronales en datos estructurados y no estructurados. Deep Learning.
Teor铆a de Juegos
Esta teor铆a fundamenta una serie de modelos matem谩ticos fundados por Nash. La correcta aplicaci贸n de este paradigma enriquece las posibilidades de un cient铆fico de datos.
Bases de Datos Documentales y Clave-Valor
Esta herramienta provee los fundamentos para la explotaci贸n de bases de datos orientadas a documentos y de key-value ampliamente utilizadas hoy en d铆a.
An谩lisis y Procesamiento de Eventos o Streaming
El procesamiento de streaming en tiempo real constituye un desaf铆o a las capacidades de c贸mputo de las soluciones desarrolladas. Es fundamental proveer de estos elementos a los profesionales de los datos para afrontar este tipo de desaf铆os.
Laboratorio: Consultor铆a en Datos III
脥dem Consultor铆a en Datos I
S铆ntesis Teol贸gica
Dios Padre Creador. Noci贸n, finalidad y motivo de la creaci贸n. La antropolog铆a teol贸gica: el hombre, imagen de Dios, creado como fin en s铆 mismo. Jes煤s de Nazaret, el Hijo de Dios encarnado. Rostro verdadero del Dios amante; revelador de la dignidad del ser humano. Acercamiento desde textos evang茅licos. Dios Hijo Redentor. Centralidad del Misterio Pascual: universalidad de la redenci贸n, clave interpretativa de la historia humana. Dios Esp铆ritu 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 Esp铆ritu Santo.
Moral y Compromiso Social
La dimensi贸n social y ciudadana de la vida cristiana. El sentido del ejercicio de la propia profesi贸n: respuesta de amor a una misi贸n encomendada por Dios. Fundamentos de la Doctrina Social de la Iglesia. Ra铆ces b铆blicas. Naturaleza, destinatarios, m茅todo y fuentes. Los grandes principios de la Doctrina Social de la Iglesia. Dimensi贸n hist贸rica de la Doctrina Social de la Iglesia. Lectura comentada de una selecci贸n de p谩rrafos de alguno de sus documentos.
2潞 semestre
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo II
En esta materia vamos a fondo en la aplicaci贸n de Deep Learning y exploramos la interpretabilidad de dichos modelos, as铆 como sus l铆mites.
Procesamiento del Lenguaje Natural
En esta materia estudiamos los modelos de procesamiento del lenguaje natural, as铆 como las t茅cnicas fundamentales utilizadas para la elaboraci贸n de modelos orientados a la interpretaci贸n autom谩tica de textos. Ejemplos de los modelos estudiados son GPT-*, Bert y XLNet.
Bases de Datos Orientadas a Grafos
En esta materia estudiamos la utilizaci贸n 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 cr茅dito y el an谩lisis de redes sociales.
Seminario de Tendencias en Ciencias de Datos
Lectura cr铆tica y anal铆tica de Art铆culos de Revistas/Journals internacionales en los diversos campos de las Ciencias de Datos. Tendencias en el 谩mbito de las nubes p煤blicas en referencia a Machine Learning e Inteligencia Artificial (aumentada). Machine Learning Engineering. DataOps.
Laboratorio: Consultor铆a en Datos IV
Idem Consultor铆a en Datos I
Seminario IV
Multidisciplina, interdisciplina y transdisciplina. La noci贸n de 鈥渋ntegraci贸n del saber鈥 desde una perspectiva humanista cristiana. Lo humano. Las preguntas fundamentales de la existencia humana: por el mundo, por el hombre, por lo trascendente. La vinculaci贸n de aquellas preguntas 鈥揻undamentalmente la pregunta por s铆 mismo鈥 con la carrera elegida.
Seminario V
La vinculaci贸n entre fe, raz贸n 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 formaci贸n personal, profesional y acad茅mica. El Compromiso Social como rasgo caracter铆stico del desempe帽o profesional, acad茅mico y personal. El lugar de lo p煤blico en las pol铆ticas sociales y la intervenci贸n social.
Evaluaci贸n de Nivel de Idioma ingl茅s II
T脥TULO DE GRADO: LICENCIADO/A EN CIENCIAS DE DATOS
Lunes a viernes
Para 1掳 y 2掳 a帽o el horario de cursada estar谩 comprendido entre las 7.45 y las 16.00
A partir de 3掳 a帽o el horario de inicio de clases ser谩 desde las 16.00.
