Diplomatura
en
Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático
y sus Aplicaciones
Cohorte 2022 Virtual

Novedades

- 1 al 3 de marzo -
Resultados de la selección para ingreso y becas serán enviados
por correo electrónico a cada uno de los aspirantes.

Materias Obligatorias

Profesores

Laura Alonso Alemany, Georgina Flesia
Laura Minuet, Valeria Rulloni
Ariel Wolfmann, Karim Nemer
Aldana Gonzalez Montoro, José Robledo
Jorge Sánchez, Diego Gonzalez Dondo
Facundo Godoy, Josefina Meirovich
Laura Montes, Mario agustin Sgro
Nehuen Gonzalez Montoro, Alejandro Garcia
Rocío Fonseca

Materias optativas


Procesamiento de imágenes -- Claudio Delrieux (UNS)
Programación Distribuida sobre Grandes Volúmenes de Datos -- Damián Barsotti (UNC)
Despliegue de sistemas predictivos -- Matías Silva y Mariano Garagiola (RetiaSoft, Deep Vision)
Sistemas de Recomendación -- Cristian Cardellino y Luis Biedma (UNC, MercadoLibre, Invera)
Visión por computadora -- Diego Sebastian Pérez (UTN - Mendoza)
Recuperación de información usando Elasticsearch -- Axel Soto (UNS)
Un Enfoque Práctico a Ética en Ciencia de Datos -- Luciana Benotti y Laura Alonso Alemany (UNC, Conicet)
AutoML -- Mariano Dominguez (UNC)
Aprendizaje por Refuerzos -- Juan Barsce, Ezequiel Beccaria (UTN - Villa María)
Aprendizaje Automático Profundo (Deep Learning) -- Cristian Cardellino y Mauricio Mazuecos (UNC, MercadoLibre)

Presentación de Mentorías

Creá Soluciones Basadas En Datos

Buscamos proveer a los estudiantes el conocimiento y las herramientas para entender y aplicar técnicas analíticas apropiadas para la transformación y el análisis de datos.

No se muestra, ver estilos custom

Formación Práctica

No se muestra, ver estilos custom

  • python, R, spark

  • resolución de problemas, trabajo con datasets

  • provenientes de industria y academia

  • La presente Diplomatura no constituye una carrera universitaria y por tanto no otorga título habilitante para el ejercicio profesional