La primera cohorte de la Diplomatura Superior en Tópicos de Ciencias de Datos, ofrecida por la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional de Río Cuarto, está a punto de finalizar su recorrido formativo.

Casi 30 estudiantes provenientes de diversas disciplinas, tales como Psicología, Biología, Computación, Medicina Veterinaria, Ciencias Políticas, Química, Economía, Geología, Matemática, Microbiología e Ingenierías, han participado en esta iniciativa que se consolida como un espacio de formación multidisciplinaria y de alto nivel académico.

Durante el año 2024, los estudiantes completaron los cinco cursos obligatorios que integran el plan de estudios. En febrero de este año, se reiniciaron las actividades académicas con tres materias optativas. La primera de ellas, titulada «Gubernamentalidad algorítmica: la continuidad humano-máquina en la era de la información», fue dirigida por la Dra. Aldana D’Andrea, de la Facultad de Ciencias Humanas de la UNRC, y el Dr. Javier Blanco, de la UNC, con contribuciones del filósofo Emiliano Campoamor.

El segundo curso, «Aprendizaje automático profundo (deep learning)», fue impartido por el Dr. Juan Colonna del Departamento de Computación de la Universidad Federal de Amazonas (Brasil). El tercer espacio curricular optativo, que se finalizó recientemente, estuvo a cargo del Dr. Santiago Seppi (UNC – Instituto Gulich – CONAE).

El Dr. Marcelo Ruiz, director de la carrera, manifestó la relevancia de la diversidad de la cohorte, subrayando que los estudiantes provienen de distintas áreas del conocimiento. Junto a la Lic. Silvana Malpassi, coordinadora adjunta, y con el apoyo de una Junta Académica compuesta por especialistas en matemática, filosofía de la técnica y computación, han llevado adelante esta propuesta formativa.

Se anticipa que a finales de mayo, los estudiantes presenten sus trabajos finales, marcando así la culminación de la primera cohorte de esta diplomatura, que tiene como objetivo contribuir a la capacitación profesional en diversas áreas específicas de la Ciencia de Datos, tanto en el ámbito académico como en el sector socio-productivo.