La producción agropecuaria está atravesando una transformación profunda. Frente al desafío de producir más y mejor con menos recursos, la información y los datos se convirtieron en un activo estratégico para el crecimiento y la sostenibilidad.
Desde la siembra hasta la comercialización, el uso inteligente de datos permite optimizar decisiones, reducir costos, anticipar riesgos y aumentar la productividad. Pero para aprovechar su potencial, el sector necesita profesionales capaces de interpretar, modelar y aplicar inteligencia de datos en cada eslabón de la cadena agroindustrial.
La Diplomatura en Inteligencia de Datos para el Agro de la Universidad Austral te brinda una formación práctica e integral para incorporar las herramientas del análisis de datos y la inteligencia artificial en la gestión agropecuaria.
Con un enfoque aplicado, aprenderás a:
No se requieren conocimientos técnicos previos. El programa combina fundamentos conceptuales con casos reales, un cuerpo docente de trayectoria en ciencia de datos y agronegocios, y una red profesional que conecta innovación y territorio.
Formate para impulsar la transformación digital del agro.
Magíster y Licenciada en Estadística, especializada en análisis de datos e investigación. Experiencia en interpretación de información para la toma de decisiones estratégicas. Directora ejecutiva de la Maestría en Ciencia de Datos Regional Rosario de Universidad Austral.
Licenciado en Estadística y Magíster en Informática Biomédica por la Universidad de Stanford. Senior Data Scientist en PwC Argentina y docente en la Universidad Austral, especializado en machine learning, inteligencia artificial y visualización de datos.
Master of Science in Statistics por The University of Georgia. Profesor en la Universidad Austral y cofundador de R en Rosario, referente en análisis de datos y visualización con enfoque aplicado.
Ing. Agrónomo y Mag. en Ciencia de Datos con más de 15 años de experiencia en analítica aplicada al agro, producción de semillas y calidad, en empresas líderes como Dow, MacroSeed y LDC. Actualmente Agricultural Data Scientist en Louis Dreyfus Company y profesor en la Universidad Austral, especializado en proyecciones de cultivos, análisis geoespacial y modelización predictiva.
Comparte su experiencia en la enseñanza de habilidades computacionales y en la creación de comunidades de práctica inclusivas para científicos programadores. Cuenta con más de 30 años de trayectoria en educación y 24 años como investigadora.
Ingeniero agrónomo y especialista en AgTech y Data Science, con experiencia en análisis productivo, geoanalytics y modelos aplicados al agro. Actualmente Senior Research Analyst en Louis Dreyfus Company, integra datos, clima e imágenes satelitales para la toma de decisiones estratégicas.
Ingeniero Agrónomo, docente e investigador CONICET, especialista en manejo de suelos, agricultura de precisión y geotecnologías. Experiencia en teledetección, SIG y proyectos de manejo sitio-específico aplicados a agroecosistemas.
Especialista en planeamiento estratégico y ciencia de datos, enfocado en convertir información en decisiones que mueven la organización. Trabaja sobre la ejecución real: datos para elegir, foco para actuar y gestión del desempeño para romper la inercia.
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