El profesional en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial que forma nuestra carrera es un ingeniero/a con sólida formación científica, tecnológica y ética, capaz de liderar procesos de análisis de datos, modelado estadístico, desarrollo de algoritmos inteligentes y construcción de soluciones innovadoras basadas en datos para la toma de decisiones estratégicas.
Nuestros egresados son capaces de:
- Diseñar, desarrollar y aplicar modelos de aprendizaje automático, minería de datos, procesamiento de lenguaje natural, visión por computador y otras técnicas de inteligencia artificial en diversos contextos.
- Implementar soluciones de analítica avanzada para extraer valor de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
- Evaluar, validar y comunicar de forma efectiva los hallazgos analíticos a públicos técnicos y no técnicos, facilitando la toma de decisiones basadas en evidencia.
- Integrar herramientas computacionales, arquitecturas de datos y metodologías ágiles en la gestión de proyectos de ciencia de datos.
- Actuar con sentido crítico, responsabilidad social, pensamiento ético y compromiso con el desarrollo sostenible, aplicando sus conocimientos al servicio de la sociedad.
- Colaborar en equipos multidisciplinarios con capacidad de liderazgo, innovación y visión emprendedora.
El/la ingeniero/a en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial está preparado/a para desempeñarse en empresas públicas o privadas, centros de investigación, startups, organismos de cooperación, instituciones educativas y cualquier sector que demande soluciones basadas en datos y tecnologías inteligentes.
Su formación les permite no solo adaptarse a un entorno tecnológico en constante evolución, sino también ser protagonistas del cambio, generando valor, transformación e impacto positivo en el país y el mundo.
Líneas de Especialización
Durante su formación y en el ejercicio profesional, el ingeniero/a en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial podrá profundizar o especializarse en áreas como:
- Aprendizaje automático y profundo (Machine Learning & Deep Learning)
Diseño de redes neuronales, aprendizaje supervisado y no supervisado, modelos generativos.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Análisis semántico, traducción automática, generación de texto, chatbots inteligentes.
- Visión por computador
Reconocimiento de imágenes y videos, detección de objetos, biometría, aplicaciones en salud e industria.
- Big Data y arquitectura de datos
Ingeniería de datos, almacenamiento en la nube, flujos de datos en tiempo real, bases de datos NoSQL.
- Ciencia de datos aplicada a sectores específicos
Finanzas, salud, educación, agroindustria, medio ambiente, gobierno, etc.
- Ética, gobernanza de datos y sostenibilidad
Enfoques críticos para la construcción de sistemas responsables, inclusivos y sostenibles.
- Emprendimiento tecnológico en inteligencia artificial
Creación de startups, desarrollo de productos de base tecnológica, innovación abierta.
Estas líneas permiten que nuestros egresados se mantengan a la vanguardia del conocimiento y se adapten a un mercado laboral en constante evolución, contribuyendo con soluciones inteligentes y transformadoras al desarrollo del país.