Lidera líneas de investigación científica orientadas a la publicación de hallazgos en revistas indexadas y al desarrollo de patentes tecnológicas de alto impacto.
Está dirigida a estudiantes graduados de bachiller, aspirantes a ser profesionales en el área, debe tener conocimientos en cultura general, creatividad y razonamiento lógico, expresión oral y escrita y gran sensibilidad social y consciente de la importancia de su labor en el desarrollo regional y nacional de acuerdo a la realidad política y social del país y el mundo.
por encima del promedio en la tasa de formación con profesorado del nivel más alto del SES (Sistema de Educación Superior: 11,74% CACES 2019)
Profesores con doctorados (promedio institucional)
Profesores titulares.
Promedio SES: 52,9% CACES 2019
Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
–
4 años
En Línea
Ingeniero/a en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Domina los fundamentos matemáticos, estadísticos y de programación avanzados indispensables para modelar sistemas inteligentes y arquitecturas de datos robustas, diseñando de extremo a extremo canalizaciones de información (data pipelines) preparadas para integrarse en entornos de producción reales. Asimismo, evalúa de forma crítica la seguridad, privacidad y el impacto ético de los sistemas automatizados para garantizar un despliegue tecnológico responsable y transparente.
Implementa modelos predictivos y sistemas de recomendación en tiempo real que optimizan la toma de decisiones estratégicas, desarrollando aplicaciones de vanguardia en áreas clave como el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora para interactuar con el entorno. A su vez, extrae, limpia y transforma masivos volúmenes de datos dispersos (Big Data) en activos de información valiosos, medibles y listos para generar impacto inmediato.
Traduce problemas complejos de diversas industrias en soluciones lógicas estructuradas mediante el pensamiento analítico, dominando los lenguajes de programación líderes del sector, la infraestructura en la nube y el manejo de herramientas avanzadas de visualización para comunicar hallazgos técnicos de forma clara. Además, destaca por su capacidad para colaborar de manera ágil en equipos multidisciplinarios, adaptándose con facilidad a entornos tecnológicos dinámicos.
Monitorea, evalúa y recalibra constantemente los modelos en producción para prevenir el desgaste del aprendizaje automático, adoptando metodologías de desarrollo ágiles y prácticas operativas modernas (MLOps) para optimizar el ciclo de vida, despliegue y mantenimiento del software. Finalmente, mantiene un autoaprendizaje activo frente a los vertiginosos avances de la disciplina, asimilando nuevas librerías para conservar la vanguardia.
Estudiantes de la UAFTT ingresan a la misma plataforma de Grado.
Docentes de la UAFTT ingresan a aulas virtuales de profesionalización