Diplomatura en Ciencia de Datos Económicos con Python e Inteligencia Artificial
6
Meses
Duración
Virtual
Modalidad
19/09/2026
Fecha de inicio
Sobre la diplomatura
La Diplomatura en Ciencia de Datos Económicos e Inteligencia Artificial con Python es un programa diseñado para introducir a los participantes en un conjunto de principios fundamentales aplicables a la extracción de conocimiento basado en datos. El curso brinda a los alumnos herramientas para explorar en profundidad datos económicos, analizar tendencias e identificar patrones clave para la toma de decisiones en organizaciones públicas y privadas.
Aprender a obtener, limpiar y manipular datos económicos utilizando herramientas clave como Python, SQL y Power BI.
Dominar las bases de la estadística y el aprendizaje automático supervisado (Machine Learning) para generar modelos predictivos.
Desarrollar proyectos reales integrando IA generativa y técnicas de despliegue de modelos para llevar los análisis al ámbito profesional.
Fomentar el pensamiento crítico para traducir datos complejos en métricas e informes claros que impulsen la toma de decisiones.
Esta diplomatura está diseñada para potenciar tu perfil, adquirir nuevas herramientas y actualizar tus conocimientos de manera práctica:
Docentes universitarios
Profesores que buscan incorporar herramientas de análisis de datos y modelado a sus cátedras y a su propia investigación.
Profesionales de ciencias económicas
Egresados en economía, administración o contabilidad que necesitan explorar datos, detectar patrones y fundamentar decisiones con evidencia cuantitativa.
Profesionales de disciplinas afines
Quienes vienen de otras áreas y trabajan con información económica en organizaciones públicas o privadas.
Estudiantes avanzados
Cursantes de los últimos años que quieren sumar una competencia técnica con demanda concreta en el mercado laboral.
Público general interesado
Personas sin formación económica formal que quieran iniciarse en la extracción de conocimiento a partir de datos.
Módulos
Introducción a la ciencia de datos
Objetivos:
Entender qué es ciencia de datos, su lógica de trabajo y su aplicación en economía.
Introducir a los alumnos en el lenguaje de programación Python.
Brindar herramientas preliminares en el manejo de bases de datos relacionales con Python.
Implementar herramientas de inteligencia artificial generativa.
Análisis y visualización de datos
Objetivos:
Desarrollar en los participantes la capacidad de explorar, analizar y comunicar información a partir de datos, utilizando herramientas modernas de análisis de datos aplicadas a problemas económicos.
Introducir el análisis exploratorio de datos (EDA) como etapa central del proceso analítico, integrando técnicas de estadística descriptiva, visualización y limpieza de datos para identificar patrones, relaciones y anomalías.
Familiarizar a los participantes con un flujo de trabajo completo de análisis de datos, que incluye obtención, consulta, procesamiento, visualización y comunicación de resultados mediante herramientas como Python, SQL y Power BI.
Aplicar estos enfoques sobre datasets económicos reales, promoviendo la interpretación económica de los resultados obtenidos.
Introducción al aprendizaje estadístico supervisado
Objetivos:
Comprender el marco conceptual del aprendizaje supervisado, diferenciando problemas de regresión y clasificación, e interpretando la relación entre sesgo y varianza en contextos económicos.
Aplicar modelos de regresión lineal para estimar relaciones económicas y realizar predicciones, interpretando coeficientes y supuestos del modelo.
Comprender los problemas de sobreajuste en modelos lineales y aplicar técnicas de regularización para mejorar la capacidad predictiva.
Modelar probabilidades de ocurrencia de eventos económicos binarios utilizando regresión logística e interpretar sus resultados.
Aplicar modelos basados en árboles de decisión para capturar relaciones no lineales en datos económicos, comprendiendo las diferencias entre métodos como bagging y boosting y evaluando su desempeño predictivo frente a modelos lineales.
Equipo docente
Dr. Dip Juan Antonio (docente FCE UNaM).
Mgtr. Staudt Agustin (docente FCE UNaM).
Mgtr. Costa de Arguibel Facundo (docente FCE UNaM).
Lic. Gamael Marc (docente FCE UNaM).
Lic. Dilger Axel (Analista económico OGD Municipalidad de Posadas).
Se prevé disertantes invitados de acuerdo a la temática.
Medios de pago
Los medios de pago habilitados son transferencia bancaria y tarjeta de crédito o débito (Click de pago – HeliPagos).
Transferencia bancaria
Banco Nación de la Universidad Nacional de Misiones
CBU
0110407720040700006852
CUIT
30598218095
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