26 de junio 2024 - 16:30

La carrera corta de la UBA con una gran salida laboral y salarios altos

Este programa aumenta su matricula cada año por su gran demanda laboral. Conocé los detalles.

La carrera de Ciencia de Datos es parte de la Facultad de Exactas.

La carrera de Ciencia de Datos es parte de la Facultad de Exactas.

La Universidad de Buenos Aires (UBA) tiene ofertas de estudio de corta duración con excelentes salidas laborales. Una de estas carreras experimentó un notable crecimiento en los últimos años, siendo una gran alternativa para aquellos que aún no han decidido qué estudiar.

Se trata de la Licenciatura en Ciencia de Datos, dictada en la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA. Este programa tiene una duración de tres años y brinda la posibilidad de obtener empleos bien remunerados. Su matrícula ha ido en aumento, pasando de 200 estudiantes en 2021 a 450 en 2023.

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De qué se trata la Licenciatura en Ciencia de Datos

La Ciencia de datos es una carrera que busca obtener, analizar y gestionar grandes volúmenes de datos para extraer información con diferentes objetivos, mezclando elementos de la computación, la estadística y matemática.

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos, la demanda de científicos de datos crecerá un 36% antes de 2031. Y su salida laboral es aplica internacionalmente.

Cómo es la carrera de Ciencia de Datos en la UBA

La carrera está planteada desde un plan de estudios muy flexible y acorde a los intereses de los y las estudiantes, organizado en tres ciclos.

El primero es el Ciclo Básico Común (CBC); el segundo está formado por materias obligatorias y una electiva de introducción a las ciencias naturales; y el tercer ciclo tiene materias que puede elegir cada uno dependiendo de sus intereses, y la tesis de licenciatura.

Esta carrera implementa técnicas de aprendizaje automático, estadísticas, bases de datos, técnicas de representación, redes neuronales, visualización y una variedad de procedimientos y algoritmos que permiten inducir reglas, generar clasificaciones, reconocer patrones, detectar dependencias y realizar modelados predictivos, entre otras acciones.

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