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 aplicados al deporte y la investigación. Experiencia en interpretación de información para la toma de decisiones estratégicas.
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.
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.
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