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LICENCIATURA EN CIENCIA DE DATOS

La Licenciatura en Ciencia de Datos forma profesionales capacitados para diseñar metodologías estratégicas de análisis de datos, programar herramientas de estadística avanzada, preparar y procesar fuentes de datos, y analizar sistemas de información empresarial. Los egresados adquieren una mentalidad crítica, analítica y ética, participando en proyectos de relevamiento, diseño de procesos funcionales, estudios de factibilidad técnica y económica, y auditorías de sistemas, así como en investigaciones científicas aplicadas al campo de las Ciencias de Datos.

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  1. 124

    5 - PRUEBA DE SUFICIENCIA EN IDIOMA INGLÉS: Glosario

    Docente: Lucía Guillén

  2. 123

    4 - PRUEBA DE SUFICIENCIA EN IDIOMA INGLÉS: Argumentación y pensamiento crítico

    Docente: Lucía Guillén

  3. 122

    3 - PRUEBA DE SUFICIENCIA EN IDIOMA INGLÉS: Contraste de ideas y posturas

    Docente: Lucía Guillén

  4. 121

    2 - PRUEBA DE SUFICIENCIA EN IDIOMA INGLÉS: Descripción, comparación e inferencia

    Docente: Lucía Guillén

  5. 120

    1 - PRUEBA DE SUFICIENCIA EN IDIOMA INGLÉS: Introducción a la lectura académica

    Docente: Lucía Guillén

  6. 119

    4 - ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS IT: Gestión del riesgo del proyecto

    Docente: Silvina Abud

  7. 118

    3 - ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS IT: Calidad del proyecto

    Docente: Silvina Abud

  8. 117

    2 - ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS IT: Gestión del tiempo

    Docente: Silvina Abud

  9. 116

    1 - ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS IT: Gestión de proyecto

    Docente: Silvina Abud

  10. 115

    5 - NORMAS Y REGULACIONES PARA LA UTILIZACIÓN DE DATOS: Tratamiento de datos en sectores claves y uso masivo

    Docente: Celina Caro

  11. 114

    4 - NORMAS Y REGULACIONES PARA LA UTILIZACIÓN DE DATOS: Principios éticos

    Docente: Celina Caro

  12. 113

    3 - NORMAS Y REGULACIONES PARA LA UTILIZACIÓN DE DATOS: Organismos de control

    Docente: Celina Caro

  13. 112

    2 - NORMAS Y REGULACIONES PARA LA UTILIZACIÓN DE DATOS: Marco normativo en la Argentina

    Docente: Celina Caro

  14. 111

    1 - NORMAS Y REGULACIONES PARA LA UTILIZACIÓN DE DATOS: Protección de datos

    Docente: Celina Caro

  15. 110

    5 - HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE ESTRUCTURA DE DATOS: Visualización de datos estructurados

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  16. 109

    4 - HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE ESTRUCTURA DE DATOS: Gobierno de datos

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  17. 108

    3 - HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE ESTRUCTURA DE DATOS: Herramientas de visualización

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  18. 107

    2 - HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE ESTRUCTURA DE DATOS: Técnicas de Visualización y Análisis de Datos

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  19. 106

    1 - HERRAMIENTAS DE VISUALIZACIÓN DE ESTRUCTURA DE DATOS: La Visualización de Datos

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  20. 105

    3 - MODELOS DE GRAN ESCALA: Modelos y Algoritmos

    Docente: Alejandro Llaves. 

  21. 104

    2 - MODELOS DE GRAN ESCALA: Tecnologías para el tratamiento de datos

    Docente: Alejandro Llaves. 

  22. 103

    1 - MODELOS DE GRAN ESCALA: Big Data en las organizaciones

    Docente: Alejandro Llaves. 

  23. 102

    4 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: Project Management - Estrategias

    Docente: Rafael Visa. 

  24. 101

    3 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: Programación Lineal - Técnicas

    Docente: Rafael Visa. 

  25. 100

    2 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: Método Simplex en Programación Lineal

    Docente: Rafael Visa. 

  26. 99

    1 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: El Poder de la Investigación Operacional

    Docente: Rafael Visa. 

  27. 98

    5 - MINERÍA DE DATOS: Interpretación, Difusión y Uso de Modelos

    Docente: Guillermo Saravia. 

  28. 97

    4 - MINERÍA DE DATOS: Técnicas de Minería de Datos

    Docente: Guillermo Saravia. 

  29. 96

    3 - MINERÍA DE DATOS: Teoría y práctica de la planificación urbana ambiental

    Docente: Guillermo Saravia. 

  30. 95

    2 - MINERÍA DE DATOS: Modelización paramétrica estadística

    Docente: Guillermo Saravia. 

  31. 94

    1 - MINERÍA DE DATOS: Minería de datos

    Docente: Guillermo Saravia. 

  32. 93

    3 - ANÁLISIS DE DATOS ESTRATÉGICOS: Escenarios estratégicos

    Docente: Miguel Isola. 

  33. 92

    2 - ANÁLISIS DE DATOS ESTRATÉGICOS: Modelos de planificación estratégica

    Docente: Miguel Isola. 

  34. 91

    1 - ANÁLISIS DE DATOS ESTRATÉGICOS: Dirección estratégica

    Docente: Miguel Isola. 

  35. 90

    4 - SIMULACIÓN ESTOCÁSTICA: Modelado Basado en Agentes

    Docente: Gustavo Rivadera. 

  36. 89

    3 - SIMULACIÓN ESTOCÁSTICA: Sistemas Complejos y su modelización

    Docente: Gustavo Rivadera. 

  37. 88

    2 - SIMULACIÓN ESTOCÁSTICA: Dinámica de sistemas

    Docente: Gustavo Rivadera. 

  38. 87

    1 - SIMULACIÓN ESTOCÁSTICA: Pensamiento sistémico y relaciones causa efecto

    Docente: Gustavo Rivadera. 

  39. 86

    4 - MACRODATOS I: Data Center

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  40. 85

    3 - MACRODATOS I: Cloud computing

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  41. 84

    2 - MACRODATOS I: Data Warehousing

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  42. 83

    1 - MACRODATOS I: Big Data

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  43. 82

    5 - FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Redes Neuronales

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  44. 81

    4 - FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Algoritmos Evolutivos

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  45. 80

    3 - FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Deducción Natural y Razonamiento

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  46. 79

    2 - FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Sistemas Basados en Conocimiento

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  47. 78

    1 - FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Sistemas energéticos

    Docente: Mario Figueroa de la Cruz. 

  48. 77

    5 - PROGRAMACIÓN PARA CIENCIAS DE DATOS: Programando con R

    Docente: Mario Martínez. 

  49. 76

    4 - PROGRAMACIÓN PARA CIENCIAS DE DATOS: Mapreduce en pyspark avanzado

    Docente: Mario Martínez. 

  50. 75

    3 - PROGRAMACIÓN PARA CIENCIAS DE DATOS: Pyspark

    Docente: Mario Martínez. 

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