
Curso de posgrado
Diplomatura en Ciencia de Datos y Toma de Decisiones para la Empresa 4.0
Resolución Rectoral N°87-2025
Fundamentación y descripción
La presente diplomatura se fundamenta en la imperativa necesidad de profesionales capaces de liderar la transformación digital y de gestionar el valor de los datos en las organizaciones. En un contexto global de Industria 4.0, la capacidad de utilizar la analítica avanzada, el Machine Learning y la Inteligencia Artificial ya no es un diferencial, sino un requisito indispensable para la competitividad. Este programa está diseñado para formar un perfil integral, que combina la teoría con la práctica aplicada a los desafíos empresariales en áreas clave como marketing, finanzas, recursos humanos y logística. Al integrar el dominio de herramientas técnicas con la comprensión estratégica del negocio, la diplomatura asegura que los egresados puedan no solo analizar datos, sino también generar valor tangible y tomar decisiones informadas que impulsen el crecimiento y la eficiencia.
El contenido de la diplomatura se enfoca en preparar a los participantes para los retos del mundo real. A través de módulos que abarcan desde los fundamentos de la estadística y la programación hasta la aplicación de modelos de Machine Learning y automatización de procesos (RPA), los estudiantes adquieren un conjunto de habilidades prácticas esenciales. El programa también dedica un espacio crucial a la ética, regulación y gobernanza de los datos, asegurando que los futuros profesionales entiendan la importancia de la privacidad y el uso responsable de la IA. El Proyecto Integrador o Business Lab culmina el proceso, permitiendo a los estudiantes aplicar todos los conocimientos adquiridos para resolver un caso de negocio real, lo que los convierte en líderes preparados para liderar la innovación y la transformación en cualquier organización.

DURACIÓN
100 horas

MODALIDAD
Clases virtuales sincrónicas con actividades asincrónicas

PERFIL DE LOS PARTICIPANTES
- Profesionales y mandos medios de empresas de cualquier sector (industria, servicios, comercio, logística, salud, etc.) que busquen modernizar y digitalizar sus áreas de trabajo.
- Responsables y analistas de operaciones, finanzas, marketing, recursos humanos, supply chain y áreas administrativas que deseen incorporar analítica avanzada y automatización en su gestión.
- Graduados/as y estudiantes avanzados/as de carreras como administración, economía, contador público, ingeniería, sistemas, marketing, logística, estadística, y afines.
- Emprendedores/as y consultores/as interesados en potenciar la toma de decisiones basada en datos.

REQUISITOS
No se requieren conocimientos previos de programación. El programa es inclusivo y apto tanto para perfiles técnicos como para quienes quieren iniciarse en el mundo de los datos.

CERTIFICACIÓN
Se entregará certificado de asistencia. En el caso de aprobación de la evaluación se entregará certificado de aprobación del curso.

DISTRIBUCIÓN HORARIA
El curso tiene un total de 100 hs., distribuidas en 60 hs. virtuales sincrónicas y 40 hs. de actividades asincrónicas.
Los encuentros sincrónicos se realizarán los días miércoles de 18:30 a 21:30 hs.
El cursado se divide en dos etapas:
Noviembre-Diciembre 2025: Módulos 1 y 2.
Marzo-Junio 2025: Módulos 3 al 9.

MODALIDAD DE LA EVALUACIÓN
La evaluación de la diplomatura constará de la presentación de un Trabajo final individual abarcando los contenidos trabajados y con las pautas dictadas por el cuerpo docente.

FECHA DE INICIO
5 Noviembre / 2025
PROFESORES:
Mgtr. Daiana Levit
Mgtr. Matías Oddone

OBJETIVOS GENERALES
Formar profesionales capaces de comprender, analizar y aprovechar herramientas de ciencia de datos, analítica avanzada e inteligencia artificial para la toma de decisiones en áreas estratégicas de la empresa moderna, promoviendo la transformación digital y la innovación en sus organizaciones.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Brindar conocimientos teóricos y prácticos sobre técnicas de machine learning, analítica y automatización aplicados a negocios.
- Desarrollar competencias para la interpretación de datos y visualización efectiva orientada a la gestión.
- Entrenar habilidades para la optimización de procesos en operaciones, marketing, finanzas, recursos humanos y supply chain.
- Fomentar el uso responsable, ético y seguro de los datos en entornos empresariales.
- Impulsar la cultura de la innovación y el aprendizaje continuo en el contexto de la Empresa 4.0.

Actividad arancelada
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CONTENIDOS
Introducción a la Ciencia de Datos y la Empresa 4.0
Contexto: transformación digital y analítica en la empresa moderna.
Conceptos clave: datos, Big Data, inteligencia artificial, automatización.
Casos de éxito y desafíos reales en industrias de Argentina y la región.
Tipos de datos y calidad de la información.
Estadística aplicada y visualización de datos para la gestión empresarial.
Herramientas de análisis (Excel avanzado, Python).
Introducción a modelos supervisados y no supervisados.
Algoritmos clave: regresión, clasificación, clustering.
Interpretabilidad de modelos y ética en la IA.
Predicción de demanda y optimización de inventarios.
Simulación y modelos de asignación de recursos.
Logística inteligente y digitalización del supply chain.
Segmentación, scoring y personalización con machine learning.
Analítica de campañas, atribución y ROI.
Análisis de sentimiento y procesamiento de lenguaje natural aplicado a atención al cliente.
Reclutamiento y selección basados en datos.
Modelos para rotación, clima laboral y desempeño.
Uso ético y responsable de datos de personas.
Administración de los recursos de capital humano en organizaciones y su interacción con la IA.
Predicción financiera, scoring crediticio y gestión de riesgos.
Integración de datos contables y financieros (APIs, scraping).
Automatización de procesos repetitivos.
Bots y asistentes virtuales para áreas administrativas.
Casos prácticos de implementación.
Legislación local e internacional (Argentina, GDPR, etc).
Buenas prácticas en privacidad y seguridad.
Marco ético para el uso responsable de la IA en negocios.
Trabajo final individual abarcando los contenidos trabajados y con las pautas dictadas por el cuerpo docente.