La Ciencia de datos estudia la forma de extraer conocimiento a partir de los datos. Como todas las ciencias, aplica el método científico a sus objetos de estudio, que en este caso son los datos. En la actualidad, en todas las áreas de desempeño profesional, los datos se presentan en grandes volúmenes, y en diferentes formas y formatos.
Esto transforma a la ciencia de datos en una disciplina de creciente importancia y de naturaleza interdisciplinaria, que logra de forma exitosa utilizar la misma metodología en las más variadas áreas de aplicación.
Dicha metodología usualmente incluye una etapa inicial de acceso a los datos, que implica la obtención, limpieza y muestreo de los datos en forma eficaz y eficiente, adaptable para cada caso; seguido por una etapa de extracción de conocimiento en base al planteo de hipótesis científicas, utilizando modelado estadístico, programación y aprendizaje automático; terminando en una etapa de documentación y visualización de los resultados generados.
El plan de formación consta de cursos de posgrado, seminarios, estudios guiados, entre otras actividades. Para obtener el título de Especialista en Ciencia de Datos se deben realizar 60 créditos. La especialización tiene una duración prevista de 18 meses.
Los cursos de este Diploma se organizan en Materias. Las Materias definen y organizan los distintos temas del diploma. Las materias definidas son:
- Fundamentos de Aprendizaje Automático
- Fundamentos de Probabilidad y Estadística
- Modelado y procesamiento de grandes volúmenes de datos
- Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
Fundamentos de Aprendizaje Automático:
Esta materia introduce al estudiante en el aprendizaje automático, dándole herramientas para modelar y resolver distintos problemas típicos del área. La materia conjuga teoría y práctica, siendo necesarios conocimientos de base en matemática y programación de computadoras.
Fundamentos de Probabilidad y Estadística:
En la ciencia de datos, la probabilidad y la estadística son sustento para la interpretación de los datos y para la generación de hipótesis sobre los mismos. Esta área de formación incluye varias de las teorías de base necesarias para entender la mayoría de los métodos aplicados en el análisis de datos.
Modelado y procesamiento de grandes volúmenes de datos:
La manipulación de datos digitales es clave en el análisis de datos. El área de formación de procesamiento de datos incluye técnicas para recolectar, consolidar, limpiar e imputar datos de distintas fuentes.
Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos:
Dependiendo de la naturaleza de los datos se ha desarrollado matemática y técnicas específicas para analizar cada caso. Por ejemplo la teoría de grafos para analizar datos interrelacionados; técnicas de procesamiento de lenguaje natural para analizar textos; las series de tiempo para estudiar datos con dinámica temporal; y la optimización combinatoria para refinar los modelos extraídos de los datos. El área de formación de áreas aplicadas incluye esas disciplinas y otras utilizadas de forma específica para analizar ciertos datos.
El egresado adquirirá la capacidad de aplicar los temas de estudio incluidos en el Diploma en un amplio rango de áreas de aplicación, tanto en el campo profesional como académico, con profundidad y solvencia. Asimismo, adquirirá los elementos metodológicos que junto con la capacidad de abordar bibliografía especializada, le permitan comprender y emplear las nuevas tecnologías para el análisis de datos en su actividad profesional. Se espera que el egresado de este diploma tenga la capacidad para: -Recopilar, procesar y extraer valor de fuentes de datos heterogéneas. - Abstraer y formular hipótesis de forma creativa para extraer conocimiento, que puedan responderse mediante el análisis de datos. - Identificar, seleccionar y aplicar los métodos más apropiados de análisis de datos y aprendizaje automático al problema específico. - Dominar la tecnología necesaria para analizar datos mediante paquetes de software especializados y procesar los datos que los mismos requieren. - Mantenerse actualizado en la bibliografía referente a los puntos anteriores. - Presentar sus conclusiones, en forma visual y escrita, a los no científicos de datos.