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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. 138

    5 - INTELIGENCIA EMPRESARIAL Y ANÁLISIS DE NEGOCIOS: Visualización de la Información

    Docente: Carlos Urueña.

  2. 137

    4 - INTELIGENCIA EMPRESARIAL Y ANÁLISIS DE NEGOCIOS: Herramientas de Business Intelligence

    Docente: Carlos Urueña.

  3. 136

    3 - INTELIGENCIA EMPRESARIAL Y ANÁLISIS DE NEGOCIOS: Minando la Información

    Docente: Carlos Urueña.

  4. 135

    2 - INTELIGENCIA EMPRESARIAL Y ANÁLISIS DE NEGOCIOS: Necesidad de Business Intelligence

    Docente: Carlos Urueña.

  5. 134

    1 - INTELIGENCIA EMPRESARIAL Y ANÁLISIS DE NEGOCIOS: Inteligencia Empresarial y Análisis de Negocios

    Docente: Carlos Urueña.

  6. 133

    3 - LA DIRECCIÓN ESTRATÉGICA BASADA EN CIENCIAS DE DATOS: Implantación de la dirección estratégica

    Docente: Pablo Vargas

  7. 132

    2 - LA DIRECCIÓN ESTRATÉGICA BASADA EN CIENCIAS DE DATOS: Dirección estratégica como un modelo de cambio

    Docente: Pablo Vargas

  8. 131

    1 - LA DIRECCIÓN ESTRATÉGICA BASADA EN CIENCIAS DE DATOS: Gestión del cambio como sustrato de la dirección estratégica

    Docente: Pablo Vargas

  9. 130

    8 - MACRODATOS II: Java, Scala y Python

    Docente: Gustavo Izarduy

  10. 129

    5 - MACRODATOS II: Arquitectura Kappa

    Docente: Gustavo Izarduy

  11. 128

    4 - MACRODATOS II: MapReduce y Apache Spark

    Docente: Gustavo Izarduy

  12. 127

    3 - MACRODATOS II: Arquitectura Lambda y la escalabilidad

    Docente: Gustavo Izarduy

  13. 126

    2 - MACRODATOS II: Procesamiento Distribuido y Herramientas Fundamentales

    Docente: Gustavo Izarduy

  14. 125

    1 - MACRODATOS II: Fundamentos e Infraestructura

    Docente: Gustavo Izarduy

  15. 124

    6 - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN: IA para la gestión de la investigación

    Docente: Nancy Lucero

  16. 123

    5 - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN: Metodología de investigación

    Docente: Nancy Lucero

  17. 122

    4 - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN: Tipos de investigación

    Docente: Nancy Lucero

  18. 121

    3 - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN: Proceso de investigación

    Docente: Nancy Lucero

  19. 120

    2 - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN: Aspectos epistemológicos. Segunda parte

    Docente: Nancy Lucero

  20. 119

    1 - METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN: Aspectos epistemológicos. Primera Parte

    Docente: Nancy Lucero

  21. 118

    5 - PRUEBA DE SUFICIENCIA EN IDIOMA INGLÉS: Glosario

    Docente: Lucía Guillén

  22. 117

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

    Docente: Lucía Guillén

  23. 116

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

    Docente: Lucía Guillén

  24. 115

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

    Docente: Lucía Guillén

  25. 114

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

    Docente: Lucía Guillén

  26. 113

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

    Docente: Silvina Abud

  27. 112

    3 - ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS IT: Calidad del proyecto

    Docente: Silvina Abud

  28. 111

    2 - ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS IT: Gestión del tiempo

    Docente: Silvina Abud

  29. 110

    1 - ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS IT: Gestión de proyecto

    Docente: Silvina Abud

  30. 109

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

    Docente: Celina Caro

  31. 108

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

    Docente: Celina Caro

  32. 107

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

    Docente: Celina Caro

  33. 106

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

    Docente: Celina Caro

  34. 105

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

    Docente: Celina Caro

  35. 104

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

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  36. 103

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

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  37. 102

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

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  38. 101

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

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  39. 100

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

    Docente: Gonzalo Izarduy 

  40. 99

    3 - MODELOS DE GRAN ESCALA: Modelos y Algoritmos

    Docente: Alejandro Llaves. 

  41. 98

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

    Docente: Alejandro Llaves. 

  42. 97

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

    Docente: Alejandro Llaves. 

  43. 96

    4 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: Project Management - Estrategias

    Docente: Rafael Visa. 

  44. 95

    3 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: Programación Lineal - Técnicas

    Docente: Rafael Visa. 

  45. 94

    2 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: Método Simplex en Programación Lineal

    Docente: Rafael Visa. 

  46. 93

    1 - INVESTIGACIÓN OPERATIVA: El Poder de la Investigación Operacional

    Docente: Rafael Visa. 

  47. 92

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

    Docente: Guillermo Saravia. 

  48. 91

    4 - MINERÍA DE DATOS: Técnicas de Minería de Datos

    Docente: Guillermo Saravia. 

  49. 90

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

    Docente: Guillermo Saravia. 

  50. 89

    2 - MINERÍA DE DATOS: Modelización paramétrica estadística

    Docente: Guillermo Saravia. 

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