Sit. de rev. | Carrera | Año | Espacio curricular/cargo | Hs. Cát. | Formato | Cód. | Horario | Turno | Perfil |
Interino | Tec. en Cs. de Datos e I.A. | 1º- Creación
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Matemática orientada al pensamiento computacional | 8 hs. cát. | Cuat. | 910 | A definir | Vespertino | Prof./Lic en Matemática |
Interino | Tec. en Cs. de Datos e I.A. | 1º- Creación | Lógica de programación | 6 hs. cát. | Cuat. | 910 | A definir | Vespertino | Prof./Lic en Matemática
Ingeniero en Sistemas
Analista de Sistemas |
Interino | Tec. en Cs. de Datos e I.A. | 1º- Creación | Inglés Técnico | 3 hs. cát. | Cuat. | 910 | A definir | Vespertino | Prof. Inglés
Traductor/a del idioma inglés |
Interino | Tec. en Cs. de Datos e I.A. | 1º- Creación | Probabilidad y estadística | 5 hs. cát. | Cuat. | 910 | A definir | Vespertino | Prof./Lic en Matemática
Ingeniero en Sistemas
Analista de Sistema |
Interino | Tec. en Cs. de Datos e I.A. | 1º- Creación | Programación I | 11 hs. cát. | Cuat. | 910 | A definir | Vespertino | Lic. en Informática y Desarrollo en Software
Analista Programador
Técnico Superior en Programación
Ingeniero en Informática o de Software
Analista de Sistemas |
Interino | Tec. en Cs. de Datos e I.A. | 1º- Creación | Base de datos | 3 hs. cát. | Cuat. | 910 | A definir | Vespertino | Lic. en Informática y Desarrollo en Software
Analista Programador
Técnico Superior en Programación
Ingeniero en Informática o de Software
Analista de Sistemas |
Interno | Tec. en Cs. de Datos e I.A. | Creación | Coordinación de carrera | 10 hs Cát. | Anual | 910 | A definir | Vespertino | Título oficial universitario o terciario preferentemente en la Modalidad Técnico Profesional en la familia de la informática y con experiencia laboral en el nivel superior |
Interino | – – | Creación | Coordinación de extensión | 20 hs. cát. | Anual | 910 | A definir | Vespertino | Título oficial universitario o terciario preferentemente en la Modalidad Técnico Profesional |
La documentación se recepcionará a través del siguiente formulario de Google: https://forms.gle/YZ9NjiPeCKXsSmiF9
Cronograma:
Difusión de convocatoria | 01/08/22 al 03/08/22 |
Periodo de envío de CV y carta de presentación | 01/08/22 al 04/08/22 |
Evaluación y valoración de CV y carta de presentación | 05/08/22 |
Convocatoria a entrevistas | 08/08/22 |
Entrevista | 09/08/22 |
Alta de horas | 20/08/22 |
De la carta de presentación:
Aspectos formales para la presentación de la carta:
Carrera: Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Espacio Curricular: Matemática orientada al pensamiento computacional
Carácter: interino
Régimen de cursada: Cuatrimestral
Carga horaria: 8 hs. cat. semanales
Causal de la vacante: Creación
Modalidad: Híbrida
Síntesis explicativa:
Este espacio curricular forma parte del campo de la Formación de Fundamento y aborda los principales saberes de la matemática y Álgebra orientados al pensamiento computacional. El espacio curricular desarrolla un abordaje teórico-conceptual y metodológico de los contenidos alrededor de propuestas de resolución de problemas propios del campo profesional mediante la utilización de algoritmos, procesos lógicos, estimación aproximada de resultados, construcción de modelos algebraicos, medición y procedimientos de cálculo numérico, que facilite el desarrollo de habilidades de pensamiento matemático para la resolución de problemas y la construcción de capacidades técnicas en torno a la lógica de programación que será de suma importancia para el abordaje de todos los espacios curriculares de la tecnicatura.
Objetivos generales de aprendizaje:
Contenidos mínimos:
Conjuntos: noción de conjuntos. Pertenencia. Inclusión. Subconjuntos. Traducción de lenguaje coloquial a notación conjuntista. Conjuntos numéricos. Operaciones con conjuntos: unión, intersección, complemento, diferencia, diferencia simétrica. Leyes del álgebra de conjuntos. Cardinalidad. Principio de inclusión-exclusión. Problemas de conteo.
Matrices: definición de matrices. Orden, filas y columnas. Matrices cuadradas y rectangulares. Propiedades. Matriz transpuesta. Matriz simétrica. Operaciones con matrices: adición, sustracción, multiplicación por escalar y multiplicación entre matrices. Sistemas de dos ecuaciones con dos incógnitas. Resolución analítica y gráfica. Análisis del posible conjunto solución y su relación con la gráfica. Método de Gauss-Jordan para la resolución de sistemas de ecuaciones. Problemas de aplicación. Sistemas de inecuaciones. Representación en el plano. Problemas de programación lineal con resolución gráfica. Sistemas lineales de ecuaciones con incógnitas. Teorema de Rouché-Frobenius. Sistemas homogéneos. Resolución por el método de Gauss-Jordan. Conjunto solución. Problemas de aplicación.
Producto cartesiano: relaciones. Dominio e imagen. Representación. Relaciones definidas en un conjunto. Grafos dirigidos como representación de una relación. Matrices booleanas. Matriz asociada a una relación. Propiedades de una relación. Clasificación. Relaciones de equivalencia y orden. Diagrama de Hasse. Definición de: ecuación lineal, solución, interpretación geométrica. Sistema general de ecuaciones lineales: solución, expresión matricial y vectorial, sistemas compatibles determinados, compatibles indeterminados, incompatibles, sistemas homogéneos, sistemas de ecuaciones equivalentes, eliminación Gaussiana.
Aritmética entera y modular: Divisibilidad. Máximo común divisor y mínimo común múltiplo, algoritmo de Euclides para hallar MCD. Teorema fundamental de la aritmética. Congruencias en Z módulo n. Resolución de ecuaciones de congruencias.
Espacios vectoriales: Definición, ejemplos, propiedades fundamentales. Combinaciones lineales. Subespacio vectorial. Espacio generado por un sistema de vectores. Sistemas de vectores equivalentes. Dependencia e independencia lineal. Base y dimensión. Coordenadas de un vector en una base.
Estructuras algebraicas finitas: grupoide, semigrupo, monoide. Grupo: definición y ejemplos, propiedades básicas. grupos finitos, subgrupos: definición y ejemplos, condición suficiente de subgrupo, homomorfismos entre grupos.
Carrera: Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Espacio Curricular: Lógica
Carácter: interino
Régimen de cursada: Cuatrimestral
Carga horaria: 6 hs. cat. semanales
Causal de la vacante: Creación
Modalidad: Híbrida
Síntesis del espacio curricular:
La lógica juega un papel básico en la informática (base de datos, complejidad computacional, lenguajes de programación, inteligencia artificial, diseño y verificación de sistemas), y es sin duda uno de los fundamentos que proporcionan la madurez y agilidad necesarias para asimilar los conceptos, lenguajes, técnicas y herramientas informáticas que surjan en el futuro. La importancia de este espacio curricular reside en que proporciona al futuro técnico una visión formal sobre los mecanismos para construir software, en particular, se brindan los conocimientos y habilidades necesarias para la aplicación de métodos formales para construir software y desarrollar sistemas inteligentes. La base formal permite modelar rigurosamente el problema y razonar sobre la solución, De esta forma se logra incrementar la confiabilidad y calidad del software.
Objetivos generales de aprendizaje:
Contenidos mínimos:
Lógica proposicional: enunciados y conectivas. Conocimiento. Formas, usos y límites del conocimiento. Intratabilidad e inexpresabilidad. Enunciados y conectivas. Funciones de verdad y tablas de verdad. Argumentación y validez. Lógica de Enunciados. Reglas de manipulación y sustitución. Formas normales. Conjuntos adecuados de conectivas. Lógica de predicados: Predicados y cuantificadores. Lenguajes de primer orden. Interpretaciones. Satisfacción y verdad. Lógica de predicados. El sistema formal. Corrección y completitud. Modelos de sistemas de primer orden. Introducción a programación lógica y a la programación funcional: sintaxis y semántica de los lenguajes de programación lógica y funcional.
Carrera: Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Espacio Curricular: Probabilidad y Estadística
Carácter: interino
Régimen de cursada: Cuatrimestral
Carga horaria: 5 hs. cat. semanales
Causal de la vacante: Creación
Modalidad: Híbrida
Síntesis explicativa:
La estadística es una ciencia con base en matemática referente a la recolección, procesamiento, análisis e interpretación de datos, que busca explicar condiciones regulares en fenómenos de tipo aleatorio. La disponibilidad de información estadística oportuna resulta imprescindible para el análisis de la realidad, así como para diversos procesos de toma de decisiones. Pero, en muchos casos la información no es precisa, por lo que también deben manejar probabilidades de ocurrencia y/o acercarse en un proceso aleatorio. El modelado de variables para predecir resultados, en otras palabras, es la formalización de las relaciones entre variables en los datos en forma de ecuaciones matemáticas desarrollando las estadísticas sobre muestras, población e hipótesis. El técnico será el modelador capaz de comprender las relaciones entre variables, analizar y procesar los datos de manera manual y asistido por soportes tecnológicos, para aproximarse a la realidad y, opcionalmente, hacer predicciones que permitan la toma de decisiones.
Objetivos generales de aprendizaje:
Contenidos mínimos:
Estadística: Definiciones y conceptos fundamentales. Estadísticos descriptivos. Análisis descriptivo de datos individuales y agrupados: variables discretas y continuas, medidas de posición, histogramas. Teoría de la probabilidad. Cálculo de probabilidades. Probabilidad condicional Estadísticos descriptivos. Variables aleatorias discretas y continuas. Distribuciones binomial y de Pascal. Modelos relacionados con fenómenos de vida. Fiabilidad. Modelos econométricos. Distribuciones. La distribución normal. Sumas de variables aleatorias. Teorema central del límite. Aproximaciones. Modelización. Análisis no paramétricos. Principios de inferencia estadística. Teoría del control estadístico. Correlación y regresión lineal de dos variables. Conceptos básicos de regresión múltiple. Análisis de varianza.
Carrera: Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Espacio Curricular: Programación I “Técnicas de Programación”
Carácter: interino
Régimen de cursada: Cuatrimestral
Carga horaria: 11 hs. cat. semanales
Causal de la vacante: Creación
Modalidad: Híbrida
Síntesis explicativa:
El espacio curricular Programación I tiene como propósito general iniciar a los estudiantes en la construcción de las capacidades técnicas en torno a la lógica de programación. Se parte conceptualmente de analizar problemas de base computacional con el fin que los estudiantes adquieran los conceptos y las técnicas básicas de programación estructurada, cuya lógica se utiliza y amplía en el en el espacio Programación II. El propósito general de esta unidad curricular es que los estudiantes construyan habilidades y conocimientos para resolver problemas e implementar sus soluciones en un lenguaje de programación de propósito general, logrando código legible y mantenible.
Objetivos generales de aprendizaje:
Contenidos mínimos:
Definición y análisis de problemas del campo informático. Datos de entrada y salida, relación entre ellos. Variables y constantes. Operadores relacionales y lógicos. Operadores aritméticos. Concepto de algoritmo. Desarrollo de algoritmos: Técnicas de diseño de algoritmos: Estructurada. Herramientas para diseño de algoritmos: Diagramas. Estructuras de programación: Metodología estructurada: Estructura secuencial: Características. Definición de variables. Estructura alternativa. Características. Expresiones lógicas. Estructura repetitiva o iterativa Características. Fases de un programa iterativo. Pruebas de escritorio y depuración: Concepto de codificación. Lenguajes de programación (estructurado o gráfico)
Carrera: Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Espacio Curricular: Bases de Datos
Carácter: interino
Régimen de cursada: Cuatrimestral
Carga horaria: 3 hs. cat. semanales
Causal de la vacante: Creación
Modalidad: Híbrida
Síntesis explicativa:
El espacio curricular Base de datos tiene, como propósito general, que los estudiantes construyan los conceptos y desarrollen las técnicas de manejo y creación de consulta y manipulación de bases de datos. A lo largo del espacio el futuro técnico construirá habilidades y conocimientos para elaborar, normalizar, consultar y manipular bases de datos relacionales en base a especificaciones obtenidas. La organización de los contenidos mínimos se organizan en dos bloques centrales: organización lógica de datos y manipulación de base de datos. El primer bloque aborda, como primera aproximación, la estructura y organización de los datos en bases de datos de tipo relacionales, lo cual implica el reconocimiento de los componentes que la estructuran, la vinculación y optimización de los datos para, posteriormente manipular la base mediante un lenguaje de consulta. El segundo bloque tiene como núcleo central, el acceso a los datos mediante un lenguaje o Sistema Gestor (libre o propietario) brindando los conocimientos esenciales vinculados con la organización de los datos en relación con su almacenamiento.
Objetivos generales de aprendizaje:
Contenidos mínimos:
Organización lógica de los datos: concepto de datos, procesos, salida. Noción de registro y Concepto de archivo. Noción de base de datos. Ventajas de las Bases de Datos. Concepto de Tabla. Diferencias, ventajas y desventajas. Concepto de entidad. Relaciones entre entidades. Atributo de las entidades. Clave principal. Clave secundaria. Cardinalidad de las relaciones. Modelo Entidad-Relación. Diagrama Entidad-Relación (ER). Concepto de normalización y redundancia. Consultas anidadas. Tablas relacionadas. Consultas de datos. Altas, Bajas y Modificaciones (ABM).
Manipulación de base de datos: Lenguaje de Consulta: software libre y software propietario. Construcción de Base de datos. Consultas sobre una tabla. Selección simple. Eliminación de respuestas duplicadas. Selección ordenada. Selección condicionada. Operadores de comparación. Operadores lógicos. Campos calculados. Funciones agregadas de dominio (mínimo, máximo, suma, promedio).Selección con agrupamientos (agrupar). Altas, bajas y modificaciones (ABM). Actualización de un registro. Actualización de registros múltiples. Actualización condicionada. Inserción y eliminación de un registro. Eliminación de múltiples registros.
Carrera: Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Espacio Curricular: Inglés Técnico I
Carácter: interino
Régimen de cursada: Cuatrimestral
Carga horaria: 3 hs. cat. semanales
Causal de la vacante: Creación
Modalidad: Híbrida
Síntesis explicativa
El inglés es el idioma en el que se produce, documenta y transmite la información de los desarrollos tecnológicos. Por esta razón es imprescindible formar al futuro técnico en los conocimientos de este idioma para que pueda integrarse activamente a equipos de trabajo y proyectos multidisciplinares globales. Asimismo, es importante potenciar la comprensión de documentación técnica y organizacional. En este espacio curricular se abordarán las bases del idioma inglés referido al área técnica de la informática tanto en sus habilidades receptivas (lectura y comprensión auditiva) como en productivas (oralidad y escritura).
Objetivos generales de aprendizaje:
Contenidos mínimos:
El curriculum vitae digital, la información personal y la entrevista laboral básica. Presentación personal, antecedentes laborales y competencias, habilidades y destrezas dentro de la carrera IT. El presente del indicativo. Modalidad afirmativa, negativa e interrogativa. Unidades de medidas. Vocabulario básico utilizado en programación. El hardware, especificaciones. Conjunciones básicas. Descripción de hardware y software en tiempo presente con verbo ser/estar, estáticos y dinámicos específicos. Las técnicas de la comprensión lectora. Cognados, estructura de la oración. Sujeto, verbo y complementos. Proposiciones. Conectores. Reconocimiento del gerundio, participio e infinitivo. Conceptos de distorsión, inclusión y exclusión de información en una traducción y naturalidad en la lengua de llegada. Aplicaciones asistentes de la traducción. Escritura simple de textos técnicos.
Carrera: Tecnicatura Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Cargo: Coordinación de carrera
Carga horaria: 10 hs. cat. semanales
Descripción y Misión:
Son las Unidades Responsables de Coordinar la labor académica de las carreras bajo su órbita, acordando criterios pedagógicos y organizativos con el colectivo docente al interior de carrera y con el resto del instituto, a fin de fortalecer las trayectorias formativas de los estudiantes. Dependen del Vicerrector/a.
Funciones de la coordinación de carrera:
Cargo: Coordinación de Extensión
Carga horaria: 20 hs. cat. semanales
Descripción y Misión:
Es la unidad responsable de la coordinación de actividades y eventos institucionales hacia la comunidad. Será el responsable de la organización de cursos, talleres, jornadas, congresos, formación continua, etc. que el Equipo Directivo avale. Dependerá del Equipo Directivo.
Funciones específicas de la coordinación de Extensión: