Perfil profesional
El egresado de la Especialización en Machine Learning Aplicado estará capacitado para implementar y gestionar soluciones avanzadas de aprendizaje automático, aplicando técnicas de análisis de datos con rigor y eficiencia. Se desempeñará con compromiso ético y podrá integrarse en equipos interdisciplinarios, impulsando la transformación digital y la innovación en distintos sectores.
Asimismo, desarrollará una capacidad analítica y resolutiva que le permitirá enfrentar desafíos complejos mediante el uso de herramientas avanzadas de Machine Learning, contribuyendo a la optimización de procesos y la toma de decisiones basadas en datos
Perfil ocupacional
El egresado de la Especialización en Machine Learning Aplicado es un profesional capaz de traducir necesidades del negocio en soluciones basadas en datos, articulando la analítica avanzada —modelos predictivos y prescriptivos, segmentación, recomendadores, procesamiento de lenguaje natural, visión por computador y series de tiempo— con criterios de diseño centrado en el usuario y buenas prácticas de ingeniería. Domina Python y SQL, bibliotecas de ML/DL, evaluación y explicabilidad de modelos, y dispone de las competencias para llevar a producción sus soluciones mediante APIs y contenedores, integrándolas con arquitecturas en nube y flujos de CI/CD, bajo estándares de seguridad, privacidad y ética de la IA.
Su campo de acción se proyecta en sectores tan diversos como energía y utilities (incluidas renovables), salud y farmacéutica, finanzas y seguros, retail y comercio electrónico, manufactura e Industria 4.0, transporte, logística y turismo, agroindustria y analítica ambiental, sector público y educación, así como telecomunicaciones y medios. En estos contextos puede aportar en tareas como el pronóstico de demanda y generación energética, la detección de fraude, la personalización de experiencias, el control de calidad asistido por visión, el mantenimiento predictivo, el ruteo y la optimización logística, el análisis de sentimiento y la evaluación de impacto de políticas públicas.
En términos de desempeño laboral, está preparado para asumir roles como científico(a) de datos aplicado(a), ingeniero(a) de machine learning, especialista en MLOps o plataformas de IA, ingeniero(a) de datos con enfoque analítico, product manager de analítica/IA o traductor(a) de analítica, y especialista vertical en NLP, visión o series de tiempo. En cualquiera de estos cargos, es competente para diseñar y orquestar pipelines, versionar datos y modelos, monitorear deriva y sesgos, construir dashboards con métricas accionables y comunicar resultados con claridad a audiencias técnicas y no técnicas. Su contribución se evidencia en iniciativas concretas: desde recomendadores que aumentan la conversión, hasta sistemas de alerta temprana que reducen fallas operativas, pasando por tableros ejecutivos que conectan la analítica con la toma de decisiones.
Perfil del aspirante
El aspirante ideal a la Especialización en Machine Learning Aplicado es un profesional de áreas cuantitativas (ingeniería, computación, matemáticas, economía u afines) con bases sólidas en cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadística.
Domina programación en Python y consulta de datos en SQL, y posee experiencia básica en manejo de datos (pandas, notebooks) y control de versiones (Git).
Demuestra pensamiento analítico, curiosidad, y capacidad para traducir problemas reales en hipótesis y experimentos medibles, comunicando resultados con claridad a audiencias técnicas y no técnicas.
Valora la ética y el uso responsable de la IA, trabaja bien en equipo y de forma autónoma, y puede leer documentación técnica en inglés.