La Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional de Salta (UNSa) confirmó que se dictará la “Diplomatura de posgrado en Ciencias de Datos aplicada a los Sistemas Naturales”.
La propuesta educativa estará coordinada por el doctor en Ciencias Geológicas, Juan Gonzalo Veizaga Saavedra, y también son responsables de la elaboración de la diplomatura Gustavo Landfried y el técnico Ariel Ramos.
El decano de Ciencias Naturales, Julio Nasser, junto al doctor Juan Veizaga, coordinador de la diplomatura.
La diplomatura en Ciencia de Datos ofrece una formación integral a través de cinco módulos cuidadosamente diseñados para abordar diferentes aspectos y aplicaciones de esta disciplina.
El primer módulo, “Fundamentos de Programación”, los estudiantes se sumergen en los conceptos esenciales de la programación y su relevancia en el contexto de la ciencia de datos. Desde la adquisición de habilidades en varios lenguajes de programación hasta la visualización de datos, este módulo sienta las bases necesarias para comprender y aplicar los principios básicos de la ciencia de datos.
En el segundo módulo, “Métodos y Técnicas en Ciencia de Datos”, los participantes profundizan en técnicas avanzadas como el aprendizaje automático, la minería de datos y la estadística aplicada. Este módulo proporciona una comprensión más profunda de cómo aplicar estas herramientas para analizar conjuntos de datos complejos y extraer información significativa. Con una base sólida establecida en los dos primeros módulos, los siguientes tres se centran en aplicaciones prácticas en diversos campos:
1. Aplicaciones en Geociencias: Se enfoca en la predicción de modelos exploratorios y productivos, analizando grandes conjuntos de datos geológicos y geofísicos con el fin de identificar patrones y tendencias que puedan ayudar en la exploración y extracción de recursos naturales, como minerales, petróleo y gas. Esto implica el uso de técnicas de análisis predictivo para estimar la ubicación y la viabilidad de los depósitos de recursos naturales.
2. Aplicaciones en Agronomía: Este módulo se enfoca en la aplicación de la ciencia de datos en el campo de la agronomía, con énfasis en el análisis de datos agronómicos (agroanalytics). Los estudiantes aprenderán cómo utilizar técnicas de ciencia de datos para optimizar la producción agrícola, mejorar la gestión de cultivos y suelos, y optimizar el uso de recursos como agua y fertilizantes. Además, se explorará cómo los datos agronómicos pueden ser utilizados para predecir rendimientos, detectar enfermedades de las plantas y tomar decisiones informadas para aumentar la productividad y la sostenibilidad en la agricultura.
3. Aplicaciones en Recursos Naturales y Medio Ambiente: Este módulo se enfoca en la aplicación de la ciencia de datos para la gestión y conservación de recursos naturales y el medio ambiente. Se utilizan herramientas y técnicas de análisis de datos para abordar desafíos como la biodiversidad, el monitoreo ambiental y la gestión sostenible de los recursos naturales. Desde la identificación de especies hasta la evaluación del impacto ambiental de proyectos de desarrollo, estas aplicaciones proporcionan soluciones innovadoras y sostenibles.
4. Aplicaciones en Biología: En este campo, la ciencia de datos se utiliza para abordar una variedad de áreas, incluida la genómica, la ecología y la biología evolutiva. Por ejemplo, en genómica, se emplean técnicas de ciencia de datos para analizar grandes conjuntos de datos genéticos y entender mejor la estructura y la función de los genomas. En ecología, los científicos utilizan la ciencia de datos para estudiar patrones en la distribución de especies, los efectos del cambio climático en los ecosistemas y la dinámica de las poblaciones. Además, en biología evolutiva, la ciencia de datos ayuda a comprender cómo las especies evolucionan y se adaptan a su entorno a través del análisis de datos genéticos y fenotípicos.
5. Aplicaciones en Educación: La ciencia de datos y la inteligencia artificial están revolucionando el campo de la educación al proporcionar herramientas poderosas para personalizar la enseñanza, mejorar el aprendizaje y optimizar los procesos educativos. La ciencia de datos se utiliza para analizar el rendimiento estudiantil, identificar patrones de aprendizaje y evaluar la efectividad de diferentes enfoques pedagógicos. Por otro lado, la inteligencia artificial puede recomendar recursos de aprendizaje específicos basados en los intereses, el nivel de habilidad y el estilo de aprendizaje de cada estudiante. En cuanto a los sistemas de calificación automáticos, pueden evaluar el trabajo de los estudiantes de manera rápida y objetiva, liberando tiempo para que los educadores se centren en actividades más interactivas y de alto valor.
La Diplomatura está formada por cinco cursos, que se impartirán en línea. La carga horaria es de 210 horas.