La ciencia de datos ha emergido como una herramienta fundamental en el mundo actual, donde la cantidad de datos generados crece exponencialmente y es altamente necesario tener la capacidad operativa de analizarlos y convertirlos en información. La ciencia de datos se centra en el estudio, la extracción y el análisis de información para obtener conocimientos y tomar decisiones fundamentadas. Implican el uso de diversas herramientas y técnicas, como el análisis estadístico, la minería de datos y el aprendizaje automático, para entender patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos grandes y complejos. Su objetivo es generar valor a partir de los datos, ya sea para resolver problemas específicos, mejorar procesos o impulsar la innovación en diversos campos, desde la medicina y las finanzas hasta el marketing y las energías.
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La ciencia de datos ha emergido como una herramienta fundamental en el mundo actual, donde la cantidad de datos generados crece exponencialmente y es altamente necesario tener la capacidad operativa de analizarlos y convertirlos en información. La ciencia de datos se centra en el estudio, la extracción y el análisis de información para obtener conocimientos y tomar decisiones fundamentadas. Implican el uso de diversas herramientas y técnicas, como el análisis estadístico, la minería de datos y el aprendizaje automático, para entender patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos grandes y complejos. Su objetivo es generar valor a partir de los datos, ya sea para resolver problemas específicos, mejorar procesos o impulsar la innovación en diversos campos, desde la medicina y las finanzas hasta el marketing y las energías.
La ciencia de datos está revolucionando la forma en que operamos y tomamos decisiones. Sus aplicaciones van desde la personalización de la experiencia del cliente hasta la optimización de cadenas de suministro, desde la predicción de tendencias del mercado hasta la detección de irregularidades. En resumen, la ciencia de datos capacita a las organizaciones para ser más eficientes, ágiles y competitivas en un mundo globalizado y en constante cambio, al identificar oportunidades y riesgos de manera proactiva, ayuda a los tomadores de decisiones a adaptarse rápidamente a las demandas del mercado y a anticiparse a las tendencias emergentes.
Por otro lado, la inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas y los sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye actividades como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la resolución de problemas, el aprendizaje y la comprensión del lenguaje natural. La IA se basa en algoritmos y modelos matemáticos diseñados para procesar grandes cantidades de datos y aprender de ellos, permitiendo a las máquinas realizar tareas de manera autónoma y adaptarse a nuevas situaciones.
Su objetivo es simular el pensamiento humano para mejorar la eficiencia, la precisión y la automatización en una variedad de aplicaciones, desde asistentes virtuales y sistemas de recomendación hasta vehículos autónomos y diagnósticos médicos. La IA incluye técnicas como el aprendizaje automático (machine learning), donde los sistemas pueden mejorar su rendimiento a medida que se exponen a más datos, y el aprendizaje profundo (deep learning), que utiliza redes neuronales artificiales para realizar tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
El futuro de la ciencia de datos y la inteligencia artificial es prometedor. A medida que avanzamos hacia una sociedad cada vez más interconectada y digitalizada, la demanda de profesionales capacitados en estas áreas seguirá creciendo. Se espera que las tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático, la computación en la nube y el análisis predictivo, impulsen aún más la innovación y la transformación en todas las industrias. Además, el desarrollo de algoritmos más sofisticados y éticamente responsables abrirá nuevas posibilidades en campos como la medicina, la educación y la sostenibilidad ambiental.
En este contexto, la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional de Salta se complace en anunciar el lanzamiento de un nuevo proyecto académico, la Diplomatura en Ciencias de Datos aplicada a los Sistemas Naturales. Esta diplomatura representa una oportunidad única para adquirir habilidades y conocimientos especializados en ciencia de datos aplicada a uno de los pilares fundamentales de la sostenibilidad de nuestra sociedad: los sistemas naturales.
La diplomatura en Ciencias de Datos ofrece una formación integral a través de cinco módulos cuidadosamente diseñados para abordar diferentes aspectos y aplicaciones de esta disciplina. Comenzando con los fundamentos de programación, los estudiantes adquieren habilidades en lenguajes de programación y visualización de datos, sentando las bases para comprender y aplicar principios básicos. Luego, profundizan en técnicas avanzadas como el aprendizaje automático y la estadística aplicada, antes de explorar aplicaciones prácticas en geociencias, agronomía, recursos naturales, medio ambiente, biología y educación. Estos módulos ofrecen soluciones innovadoras y sostenibles, desde la predicción de modelos en la exploración de recursos naturales hasta la personalización de la enseñanza mediante inteligencia artificial.
Con una base sólida establecida en los primeros módulos, los participantes se sumergen en análisis predictivo y optimización en campos específicos, como la agricultura y la conservación ambiental. Mediante el uso de herramientas de ciencia de datos, pueden identificar patrones, predecir rendimientos y evaluar el impacto ambiental, contribuyendo así a la toma de decisiones informadas y al avance en diversas áreas de estudio. La aplicación de la ciencia de datos abarca desde la exploración de recursos naturales hasta la mejora de los procesos educativos, demostrando su versatilidad y relevancia en la resolución de problemas contemporáneos. Este programa representa un nuevo desafío en la formación académica y profesional, y la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional de Salta busca estar siempre a la vanguardia y adaptarse a las necesidades de formación de los graduados.
La propuesta fue elaborada por un equipo multidisciplinario de profesionales de la Universidad Nacional de Salta, así como de otras universidades del país: la Universidad Nacional de Córdoba, la Universidad de Buenos Aires, la Universidad De San Andrés, y profesionales de empresas vinculadas a la temática, tales como Dynamic, Compañía Mercantil, CN Grupo, el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), entre otras. También se cuenta con la participación de profesionales de universidades extranjeras. El equipo está integrado por el Dr. Gustavo Landfried, Lic. Carolina Trogliero, Lic. Mariano Valdez, Lic. Sofía Martin, Tec. Ariel Ramos, Mg. Mariana Ferrarelli, Mg. Jorge Rodrigo Lligüizaca Dávila, Esp. Diego Farfán, Mg. Cecilia Morales, quienes han contribuido con su experiencia y conocimientos para hacer de esta diplomatura una realidad. El proyecto formativo tiene previsto abrir el período de preinscripciones en mayo, con el objetivo de comenzar oficialmente sus actividades en agosto de este año. Está dirigido a profesionales que hayan cursado carreras universitarias y estén interesados en incursionar en el campo de la programación aplicada a los sistemas naturales, así como aquellos que deseen fortalecer sus conocimientos prácticos en este ámbito. Para más información, pueden consultar la página web de la Escuela de Posgrado de la Facultad de Ciencias Naturales: natura.unsa.edu.ar.
* Secretario Técnico de la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional de Salta