Universidad de Palermo
CABA, Capital Federal, Semipresencial
CapitalInfo en procesoUniversidad arancelada
Integra matemática, estadística, programación e ingeniería de sistemas para convertir datos en modelos, productos y decisiones, desde la infraestructura y la calidad hasta el despliegue y la gestión.
Sobre la carrera
La Ingeniería en Ciencia de Datos forma para diseñar, construir y conducir soluciones basadas en datos a lo largo de todo su ciclo: captura, almacenamiento, calidad, modelado, análisis, despliegue y comunicación de resultados. Combina matemática, probabilidad y estadística con programación, bases de datos, aprendizaje automático, sistemas distribuidos y gestión tecnológica. El perfil no se limita a analizar conjuntos de datos: también aborda arquitectura, operación y gobierno de plataformas, integración de modelos en productos y evaluación técnica de proyectos. Puede intervenir en empresas, organismos públicos, salud, finanzas, industria e investigación, trabajando con especialistas del dominio y equipos de software.
Una vista rápida de cómo se traduce esta carrera en tareas, decisiones y ritmo real.
Definir problemas de decisión y traducirlos en objetivos analíticos, variables y criterios de evaluación.
Diseñar procesos de captura, almacenamiento, limpieza, integración y gobierno de datos.
Construir modelos descriptivos, predictivos y de optimización y comprobar su desempeño.
Te interesa combinar matemática y estadística con programación para resolver problemas abiertos.
Disfrutás entender cómo se originan, almacenan y transforman los datos antes de modelarlos.
Querés construir sistemas y productos de datos, además de realizar análisis o visualizaciones.
Podés revisar supuestos, medir errores y comunicar incertidumbre sin ocultar las limitaciones de un modelo.
1 institución disponibles para estudiar esta carrera, con ubicación y datos de referencia cuando están disponibles.
Opciones cercanas agrupadas por Capital, Zona Norte, Oeste y Sur.
CABA, Capital Federal, Semipresencial
Ciencia de datos aplicada
Se concentra en formular problemas, experimentar y construir modelos que expliquen o anticipen fenómenos del dominio.
Ingeniería y plataformas de datos
Profundiza en almacenamiento, procesamiento distribuido, integración, observabilidad y disponibilidad de información.
Machine learning en producción
Articula modelado y software para desplegar, escalar, versionar y monitorear soluciones de aprendizaje automático.
Analítica de negocio y decisiones
Combina métricas, visualización, experimentación y conocimiento sectorial para mejorar decisiones organizacionales.
Gobierno y calidad de datos
Trabaja sobre estándares, privacidad, seguridad, linaje y responsabilidad en el uso institucional de información.
Los instrumentos y actividades de Kalo te ayudan a ordenar intereses, preferencias y valores antes de comparar esta carrera con otras opciones.
Integra señales de cinco instrumentos distintos
Te ayuda a describir intereses, valores y preferencias
Deja un resumen con opciones y próximos pasos para explorar
La IA funciona como una brújula: no decide por vos, te ayuda a ver opciones con mejores preguntas.
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