- Contar con conocimientos de cálculo y álgebra lineal.
- Al menos nivel B2 de inglés (o equivalente) y conocimientos básicos de programación (no excluyente).
Aquellas personas que alcancen la totalidad de créditos, pero no cuenten con título de grado a la fecha de finalización de las actividades de la Especialización, obtendrán un certificado de Diploma superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
La Especialización está diseñada para que sus egresados adquieran conocimientos y competencias propias del ámbito profesional para:
- Desarrollar la habilidad de integrar el conocimiento en ciencia de datos e inteligencia artificial en diversos ámbitos profesionales.
- Optimizar procesos, mejorar actividades operativas y tomar decisiones gerenciales basadas en datos en sus respectivas áreas de desempeño.
- Producir conocimiento creativo y crítico en el campo de la ciencia de datos e inteligencia artificial, explorando nuevas ideas y enfoques que contribuyan a avances significativos en sus áreas de interés.
- Acceder al estado del arte del conocimiento en ciencia de datos e inteligencia artificial, aplicando las últimas técnicas y metodologías para mantenerse a la vanguardia en su campo profesional.
- Participar en instancias académicas y redes de aprendizaje que fomenten el desarrollo y la generación de conocimiento.
- Involucrarse en proyectos mixtos (público-privado) y postular a subsidios internacionales que impulsen la innovación en su área.
- Desarrollar, aplicar y evaluar técnicas y tecnologías en ciencia de datos e inteligencia artificial, considerando las dimensiones éticas, el impacto social, la sostenibilidad y la responsabilidad en el uso de la inteligencia artificial, tanto a nivel regional como global.
Las personas egresan siendo profesionales capaces de aplicar el conocimiento adquirido en sus diversos ámbitos de desempeño, ya sea en el sector educativo, científico-tecnológico, de gestión pública o profesional, siempre considerando los requisitos éticos y sociales, la sostenibilidad y la aplicación responsable de la inteligencia artificial que surge en este nuevo contexto.
La primera generación de la Especialización comenzará el 18 de marzo de 2025 con una dedicación promedio estimada de 15 horas semanales.
- Clases sincrónicas dos veces por semana, los días martes y jueves de 19:00 a 22:00 durante los cursos impartidos por UTEC.
- Una clase de 2 horas en día del fin de semana (sábado o domingo) durante 8 sesiones del curso impartido por MIT.
- Un taller presencial de 2 semanas de duración en enero en horario de 9:00 a 17:00 con instructores de MIT en el LATU, Montevideo, Uruguay.
El costo total es de USD 5200, con opción de acceder a diversos tipos de descuentos.
Además, es posible acceder a un descuento del 30% para funcionarios de la administración pública, mujeres y/o docentes universitarios en Uruguay.
Tenés tiempo hasta el 14 de febrero para acceder al descuento del 15% por preinscripción anticipada.
Los descuentos no son acumulables. Es posible acceder a diferentes planes de financiación.
¡Descargá el brochure del programa y conocé el plan de estudios!
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¿Qué necesitás para preincribirte?
- Llenar el formulario en la página web
- Presentar CV, copia del título de grado o pregrado, copia de la CI vigente y carta de motivación en inglés
- Agendar una entrevista con la oficina de coordinación académica, instancia excluyente para el proceso de admisión.
La primera generación de la Especialización comenzará el 18 de marzo de 2025 con una dedicación promedio estimada de 15 horas semanales. Tenés tiempo para preincribirte hasta el 11 de marzo del 2025.
Coordinación:
Magíster en Investigación de Operaciones por la Facultad de Ingeniería y Licenciada en Matemáticas por la Facultad de Ciencias, Universidad de la República. Coordinadora académica del Programa en Data Science. Se dedica a la investigación en temáticas relacionadas con la educación y la tecnología.
Equipo:
Es Licenciada en Estadística por la Universidad de la República, su proyecto de tesis estuvo relacionado a Formas de Reaseguro Óptimas. Se dedica al análisis de datos mediante técnicas estadísticas y al dictado de cursos dedicados a la formación en todas las etapas de los procesos de evaluación de intervenciones tecnológicas.
Magíster en Ingeniería Eléctrica e Ingeniera Física de la Universidad Tecnológica de Pereira. Docente en el área de Programación e investigación en las áreas de Aprendizaje Automático y Modelamiento de datos en diferentes temas de aplicación.
Andrés Pío Guarnieri es Licenciado en Economía en UDELAR, Magíster en Finanzas en Universidad Rey Juan Carlos de Madrid y Magíster en Data Science en Utec en colaboración con MIT y Harvard University. Actualmente, desarrolla el rol de CTO en Metabix Biotech, una empresa disruptiva en detección de patógenos y enfermedades en producción animal. Trabajó en investigación y docencia durante 13 años, en materias como Estadística, Econometría y Análisis de Datos.