Plan de estudios
CBC Ciclo Básico Común
- Introducción al Conocimiento de la Sociedad y el Estado
- Introducción al Pensamiento Científico
- Análisis Matemático A
- Álgebra
- Seleccionar 2 materias electivas de las 3 opciones:
- Química (electiva)
- Física (electiva)
- Pensamiento Computacional (electiva)
Segundo Ciclo de Grado
(*) Para acceder al título intermedio Bachiller Universitario en Ciencias de Datos deben aprobarse todas las materias del Ciclo Básico Común más las asignaturas de la lista marcadas con asterisco, más una materia electiva de introducción a las Ciencias Naturales.
Plan de Correlatividades
| Importante a tener en cuenta: |
|---|
| La correlatividad de Algoritmos y Estructuras de Datos II con Álgebra Lineal Computacional es sugerida para 2024 y se va a exigir de forma obligatoria a partir de 2025. |
Cronograma sugerido
| Cuatrimestre | Asignatura | Correlatividad de Asignaturas |
| 3 | Álgebra I | CBC |
| 3 | Algoritmos y Estructuras de Datos I | CBC |
| 4 | Análisis I | CBC |
| 4 | Algoritmos y Estructuras de Datos II | Algoritmos y Estructuras de Datos I – Álgebra I |
| 5 | Análisis II | Análisis I |
| 5 | Álgebra Lineal Computacional | Álgebra I – Algoritmos y Estructuras de Datos II |
| 5 | Laboratorio de Datos | Algoritmos y Estructuras de Datos I |
| 6 | Análisis Avanzado | Análisis II, Álgebra I |
| 6 | Electiva de Introducción a las Ciencias Naturales | CBC |
| 7 | Probabilidad | Análisis Avanzado |
| 7 | Algoritmos y Estructura de Datos III | Algoritmos y Estructuras de Datos II |
| 8 | Intr. a la Estadística y Ciencia de Datos | Lab de Datos, Probabilidad, Álgebra Lineal Computacional |
| 8 | Intr. a la Investigación Operativa y Optimización | Alg y Estruc de Datos III, Análisis II, Álgebra Lineal Computacional |
| 8 | Intr. al Modelado Continuo. | Análisis Avanzado, Álgebra Lineal Computacional |
Tercer Ciclo de Grado
Una vez completado el Segundo ciclo de grado, se inicia el tercer ciclo, que consiste de una serie de materias optativas y una tesis o proyecto final. Para este ciclo cada estudiante elige su propio recorrido. Tenés que proponer un plan de materias a cursar acordado con tu tutor/a que sumen 640 horas. Las materias pueden surgir de las que proponen los cuatro departamentos/instituto a cargo de la carrera, de otros departamentos o incluso también de otras facultades.
A continuación se da una lista de posibles caminos sugeridos con el fin de orientar la elección, pero estos caminos no tienen ninguna implicancia práctica, son simplemente sugerencias de materias para cursar de acuerdo a la orientación que quieras darle a tu carrera.
Caminos sugeridos
Datos
Datos
La formación esencial para el trabajo con datos.
- Modelos de regresión
- Herramientas de visualización de datos
- Estimación no paramétrica aplicada
- Aprendizaje automático
- Procesamiento del lenguaje natural
- Bases de datos
Investigación operativa y Optimización
Investigación operativa y Optimización
Herramientas y técnicas para ayudar a optimizar la toma de decisiones en gestión, logística y muchas otras áreas.
- Programación lineal entera avanzada
- Programación no lineal avanzada
- Optimización estocástica
- Simulación y Teoría de colas
- Seminario avanzado de Teoría de grafos
- Metaheurísticas
Estadística matemática-computacional
Estadística matemática-computacional
La matemática detrás de las técnicas para el tratamiento de los datos.
- Modelo lineal
- Herramientas de visualización de datos
- Modelo lineal generalizado
- Series de tiempo
- Taller de consultoría estadística
Modelado continuo
Modelado continuo
La matemática del modelado a partir de principios físicos, ecuaciones diferenciales y principios variacionales. Sus métodos de resolución teórica y computacionalmente.
- Análisis numérico.
- Elementos de análisis funcional.
- Ecuaciones ordinarias y en derivadas parciales.
- Procesos estocásticos.
- Dinámica no lineal.
- Matemática Industrial.
Sistemas estocásticos y complejos
Sistemas estocásticos y complejos
El estudio de sistemas con muchísimas componentes que interactúan: moléculas, miembros de redes sociales, autos en una autopista, multitudes, etc.
- Teoría de probabilidades.
- Modelos matemáticos en sistemas sociales complejos
- Procesos Markovianos para aprendizaje automático
- Teoría de juegos
- Física computacional
- Redes complejas con aplicación a sistemas biológicos
Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial
Teoría y desarrollo de sistemas computacionales para realizar tareas que normalmente requerirían de un humano.
- Organización de Computadoras I
- Aprendizaje Automático o Reconocimiento de Patrones
- Procesamiento Digital de Imágenes o Visión por Computadora
- Introducción a la Robótica
- Ciencias de Datos o Neurociencia computacional o Inferencia Bayesiana
- Redes Neuronales o Aprendizaje Profundo
- Procesamiento del Habla o Procesamiento del Lenguaje Natural
Procesamiento de Señales
Procesamiento de Señales
Teoría y métodos para el estudio, análisis y modificación y sintetización de señales. Típicamente sonido, imágenes, video o mediciones científicas.
- Frames, Descomposiciones atómicas y teoría de muestreo
- Teoría de wavelets, sistemas de Gabor, análisis de tiempo-frecuencia y tiempo-escala
- Análisis de señales e imágenes (Teoría y Práctica)
- Aproximación y Modelos en procesamiento de señales (Teoría y Laboratorio)
- Compresión de datos, Learning theory y Algoritmos
Cs. de la atmósfera
Cs. de la atmósfera
El estudio de la atmósfera terrestre.
- Introducción a la dinámica de geofluidos
- Introducción al modelado numérico de fluidos geofísicos
- Introducción al sensoramiento remoto del sistema terrestre
- Introducción a la Meteorología del Espacio
Bioinformática
Bioinformática
Matemática y Computación para el análisis de datos biológicos.
- Introducción a la bioinformática molecular.
- Bioinformática orientada a la genómica de patógenos.
- Bioinformática orientada al diseño de fármacos.
- Bioinformática orientada a la genómica clínica.
- Bioinformática avanzada.
- Redes complejas con aplicación a sistemas biológicos
Ciencias Sociales
Ciencias Sociales
Dictada en conjunto con la Facultad de Ciencias Sociales.
Las materias con (*) se cursan en esa sede y tienen como objetivo que la/el estudiante participe en una investigación en Cs. Sociales.
- Herramientas de visualización de datos
- Análisis multivariado
- Modelo lineal/generalizado
- Teoria de juegos
- Sistemas complejos y teoria de redes
- Simulacion de eventos discretos
- Muestreo
- Seminario de investigación: estructura y movilidad social (*)
Taller de investigación de sociología histórica de América Latina (*) - Seminario “El sistema de campos de concentración en Argentina: aportes a los procesos de juzgamiento de crímenes de Estado” (*)
- Las ciencias como objeto de estudio sociológico (*)