Digesto
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16951 Normativas
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FI-2025-RES-746 30/09/2025 (Carga: 13/10/2025) |
MENDOZA, 30 SET 2025
VISTO: Las actuaciones que obran en Expediente: 23283/2025, en las que Secretaría Académica solicita se reconsidere la readmisión del Sr. Diego Alejandro GALINDO como alumno de la carrera de Ingeniería Industrial de esta Facultad;
CONSIDERANDO: La situación académica del mencionado alumno y de acuerdo a lo establecido en el Artículo 5° del Anexo I de la Ordenanza 24/2007CS y la Ordenanza N° 45/2016CS, el Sr. GALINDO debe aprobar un Examen Global de conocimientos para su readmisión. Lo informado por la Dirección de Alumnos de Grado y Dirección General de la carrera de Ingeniería Industrial.
En uso de sus atribuciones, LA DECANA DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA RESUELVE:
ARTÍCULO 1º. Autorizar al alumno Diego Alejandro GALINDO (Legajo 8.417), para que rinda un Examen Global, en el presente año académico, para ser readmitido como “Alumno Activo”, en la carrera de Ingeniería Industrial de esta Facultad, conforme a lo establecido en el Artículo Nº 5 de la Ordenanza Nº 24/2007CS y de acuerdo al siguiente detalle: Examen Global de Readmisión: Tema: Aprobar una evaluación de conocimientos orientada a afrontar el desarrollo del Proyecto Final de Estudios, coordinada con Secretaría Académica y el Servicio de Apoyo y Orientación al Estudiante (SAPOE) de la Facultad.
ARTÍCULO 2º. Disponer la conformación de la Comisión Evaluadora que tendrá a su cargo la evaluación del alumno Diego Alejandro GALINDO, según el siguiente detalle: Ing. Pablo Fernando MAUAD Ing. Carlos Mauricio ALVAREZ Ing. Eduardo Enrique IRIARTE
ARTÍCULO 3º. Comuníquese y archívese en el Libro de Resoluciones.
RESOLUCIÓN FI Nº 746/2025
1 de 1 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
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FI-2025-RES-745 30/09/2025 (Carga: 13/10/2025) |
MENDOZA, 30 SET 2025
VISTO: El contenido del Expediente 21397/2025, donde se proponen las bases para la Convocatoria de Capacitación destinada al Personal de Apoyo Académico y/o personas contratadas que cumplan funciones en cualquier área de trabajo, de la Facultad de Ingeniería de la UNCUYO;
CONSIDERANDO: Que la propuesta convocada por Resolución N° 517/2025FI tiene por objetivo promover el fortalecimiento de la capacidad de gestión administrativa y servicios de apoyo en la Facultad de Ingeniería. Lo informado por la Comisión Evaluadora sobre las CUATRO (4) postulaciones de los siguientes beneficiarios: Sra. Silvia Viviana MEZZANO, Sra. Adriana Elisabeth ROMÁN, Sra. Verónica Vanesa SILIONI y el Sr. Leandro Damián FRIAS. Que la Secretaría Administrativa Económica Financiera informa que existieron pedidos de ayuda económica que fueron solicitados antes de la presente convocatoria y que habían quedado pendientes de respuesta, suspendidos, hasta tanto se viabilizara la convocatoria correspondiente, por lo cual se sugiere incorporar las solicitudes presentadas por los beneficiarios: Sra. Estefanía ESTRANY, el Sr. Pablo TORNELLO y Sra. Antonella ÁLVAREZ, que fueron evaluadas una vez constatada la pertinencia de los pedidos y disponibilidad de los fondos. Que existe disponibilidad presupuestaria para atender a las presentes propuestas. Lo informado por la Secretaría Administrativa Económica Financiera. El contenido de la Resolución N° 517/2025FI. El contenido del Artículo 40º inciso 2 del Estatuto Universitario.
En uso de sus atribuciones, LA DECANA DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA RESUELVE:
ARTÍCULO 1º. Otorgar Ayuda Económica para la capacitación del Personal de Apoyo Académico y/o personas contratadas, que cumplan funciones en cualquier área de trabajo de la Facultad de Ingeniería de la UNCUYO, con el fin de promover el fortalecimiento de la capacidad de gestión administrativa y servicios de apoyo en la Facultad de Ingeniería – Ciclo 2025, según lo detallado en el ANEXO I que forma parte de la presente Resolución.
ARTÍCULO 2º. Disponer que, los BENEFICIARIOS seleccionados deberán completar la capacitación y presentar el certificado de aprobación/asistencia en la Secretaría a la que le corresponde cumplir sus funciones.
ARTÍCULO 3º. Disponer que, los BENEFICIARIOS seleccionados deberán preparar y desarrollar una actividad de transferencia destinada al personal de la Facultad de lngeniería, la que será coordinada con la Secretaría en la cual cumple funciones, luego de concluida la capacitación realizada.
ARTÍCULO 4°. Atendiendo a que, al cierre de la convocatoria existen fondos remanentes sin afectar, de acuerdo a lo dispuesto por la Resolución N° 517/2025FI, quedarán a disposición a ventanilla abierta. Los solicitantes podrán requerir una ayuda económica, siguiendo el procedimiento dispuesto en la convocatoria, encontrándose el formulario de solicitud en la web de la Facultad de Ingeniería.
ARTÍCULO 5°. Comuníquese y archívese en el Libro de Resoluciones.
RESOLUCIÓN – FI Nº 745/2025
1 de 2 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
ANEXO I
INCENTIVO A LA CAPACITACIÓN CICLO 2025
Beneficiario / Actividad Duración Monto a Área de Trabajo otorgar MEZZANO, Silvia FORMACION PROFESIONAL DE HUELLA DE CARBONO (40 horas) $72.000 PARA ORGANIZACIONES PÚBLICAS Y PRIVADAS ROMÁN, Adriana FORMACION PROFESIONAL DE HUELLA DE CARBONO (40 horas) $72.000 PARA ORGANIZACIONES PÚBLICAS Y PRIVADAS SILIONI, Veronica FORMACION PROFESIONAL Vanesa DE HUELLA DE CARBONO (40 horas) $72.000 PARA ORGANIZACIONES PÚBLICAS Y PRIVADAS FRIAS, Leandro Damián AUTOMATIZACIÓN CON (60 horas) $ 75.000 MICRO DE PLC ESTRANY, Estefanía Diplomatura de Posgrado en Abril/Noviembre $ 20.000 Gestión de la Educación a 2025 DistanciaFI (Solo inscripción) TORNELLO, Pablo Diplomatura de Posgrado en Abril/Noviembre $ 20.000 Gestión de la Educación a 2025 DistanciaFI (Solo inscripción) ÁLVAREZ, Jornadas de Docencia Setiembre 2025 $ 36.000 Antonella Universitaria. 30 años de la Especialización en Docencia Universitaria (Solo inscripción)
ANEXO I –
RESOLUCIÓN FI N° 745/2025
2 de 2 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
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FI-2025-RES-744 30/09/2025 (Carga: 13/10/2025) |
MENDOZA, 30 SET 2025
VISTO: Las actuaciones que obran en Expediente: 28232/2025, en las que la Docente María Eleonora LUCONI, eleva su renuncia al cargo de Jefe de Trabajos Prácticos – Dedicación Simple – EFECTIVO, del ÁREA 25 – INGENIERÍA DE SOFTWARE, BASE DE DATOS Y SISTEMAS DЕ INFORMACIÓN en el espacio curricular "Proyecto I”, a partir del 01 de septiembre del año 2025;
CONSIDERANDO: Las razones expuestas. Que la citada profesional fue designada por Resolución N° 084/2022CD en el cargo de referencia. Lo informado por Dirección General Administrativa, Dirección de Gestión Contable, Dirección de Personal, Departamento de Bienes Patrimoniales y Secretaría Administrativa Económica Financiera. Las normas establecidas en la Ordenanza Nº 32/2016R y sus modificatorias Nros. 04/2022R y 44/2022R.
En uso de sus atribuciones, LA DECANA DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA RESUELVE:
ARTÍCULO 1º. Tener por aceptada, a partir del 01 de septiembre del año 2025, la renuncia presentada por la Docente María Eleonora LUCONI (D.N.I. 30.972.188 Legajo Nº 33.769) en el siguiente cargo: • Jefe de Trabajos Prácticos – Dedicación Simple – EFECTIVO, Área 25 – INGENIERÍA DE SOFTWARE, BASE DE DATOS Y SISTEMAS DЕ INFORMACIÓN en el espacio curricular "Proyecto I”, designada por Resolución N° 084/2022CD.
ARTÍCULO 2º. Comuníquese y archívese en el Libro de Resoluciones.
RESOLUCIÓN FI Nº 744/2025
1 de 1 Centro Universitario (M5502). Ciudad de Mendoza. Provincia de Mendoza República Argentina. Casilla de Correos 405. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
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CD-2025-RES-300 30/09/2025 (Carga: 13/10/2025) |
MENDOZA, 30 SET 2025
VISTO: Las actuaciones que obran en Expediente: 26951/2025, en las que se tramita la adscripción del docente Mauricio Andrés FEDERICI, como Auxiliar Adscripto Adhonorem en la asignatura “Reservorios II”, de la carrera de Ingeniería en Petróleo de esta Facultad;
CONSIDERANDO: Que el pedido de adscripción está encuadrado en las disposiciones de la Ordenanza Nº 03/2018CD. El Plan de Labor fijado por la Profesora a cargo de la mencionada asignatura, avalado por la Comisión Evaluadora de la misma. Lo informado por Secretaría Académica. Lo aconsejado por la Comisión de Asuntos Académicos, aprobado por este Cuerpo en sesión del día 09 de setiembre del año 2025.
En uso de sus atribuciones, EL CONSEJO DIRECTIVO DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA RESUELVE:
ARTICULO 1º. Adscribir por el término de UN (1) año, a partir del 15 de setiembre del año 2025 y hasta el 14 de setiembre del año 2026, como Auxiliar Adscripto Adhonorem al Ing. Mauricio Andrés FEDERICI (DNI: 21.079.684), en la asignatura “Reservorios II”, de la carrera de Ingeniería en Petróleo de esta Facultad.
ARTÍCULO 2º. Una vez finalizada la presente Adscripción, se deberá dar cumplimiento a lo establecido en el Artículo 9º EVALUACIÓN DE DESEMPEÑO, de la Ordenanza Nº 03/2018CD, para que la misma resulte aprobada.
ARTÍCULO 3º. En caso de que el citado profesional desee renovar su Adscripción, deberá cumplimentar con lo establecido en el Artículo 2º de la presente Resolución y solicitar un nuevo trámite.
ARTÍCULO 4º. Comuníquese y archívese en el Libro de Resoluciones.
RESOLUCIÓN CD Nº 300/2025
1 de 1 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
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CD-2025-RES-299 30/09/2025 (Carga: 13/10/2025) |
MENDOZA, 30 SET 2025
VISTO: Las actuaciones que obran en Expediente: 26950/2025, en las que se tramita la adscripción del docente Facundo LÓPEZ GAIBAZZI, como Auxiliar Adscripto Adhonorem en la asignatura “Administración de Proyectos y Operaciones”, de la carrera de Ingeniería Civil de esta Facultad;
CONSIDERANDO: Que el pedido de adscripción está encuadrado en las disposiciones de la Ordenanza Nº 03/2018CD. El Plan de Labor fijado por el Profesor a cargo de la mencionada asignatura, avalado por la Comisión Evaluadora de la misma. Lo informado por Secretaría Académica. Lo aconsejado por la Comisión de Asuntos Académicos, aprobado por este Cuerpo en sesión del día 09 de setiembre del año 2025.
En uso de sus atribuciones, EL CONSEJO DIRECTIVO DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA RESUELVE:
ARTICULO 1º. Adscribir por el término de UN (1) año, a partir del 15 de setiembre del año 2025 y hasta el 14 de setiembre del año 2026, como Auxiliar Adscripto Adhonorem al Ing. Facundo LÓPEZ GAIBAZZI (DNI: 36.756.400), en la asignatura “Administración de Proyectos y Operaciones”, de la carrera de Ingeniería Civil de esta Facultad.
ARTÍCULO 2º. Una vez finalizada la presente Adscripción, se deberá dar cumplimiento a lo establecido en el Artículo 9º EVALUACIÓN DE DESEMPEÑO, de la Ordenanza Nº 03/2018CD, para que la misma resulte aprobada.
ARTÍCULO 3º. En caso de que el citado profesional desee renovar su Adscripción, deberá cumplimentar con lo establecido en el Artículo 2º de la presente Resolución y solicitar un nuevo trámite.
ARTÍCULO 4º. Comuníquese y archívese en el Libro de Resoluciones.
RESOLUCIÓN CD Nº 299/2025
1 de 1 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
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CD-2025-RES-298 30/09/2025 (Carga: 13/10/2025) |
MENDOZA, 30 SET 2025
VISTO: Las actuaciones que obran en Expediente: 27190/2025, en las que se tramita la adscripción del docente Juan Pablo FLORES, como Auxiliar Adscripto Adhonorem en la asignatura “Aprovechamientos Hidráulicos”, de la carrera de Ingeniería Civil de esta Facultad;
CONSIDERANDO: Que el pedido de adscripción está encuadrado en las disposiciones de la Ordenanza Nº 03/2018CD. El Plan de Labor fijado por el Profesor a cargo de la mencionada asignatura, avalado por la Comisión Evaluadora de la misma. Lo informado por Secretaría Académica. Lo aconsejado por la Comisión de Asuntos Académicos, aprobado por este Cuerpo en sesión del día 09 de setiembre del año 2025.
En uso de sus atribuciones, EL CONSEJO DIRECTIVO DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA RESUELVE:
ARTICULO 1º. Adscribir por el término de UN (1) año, a partir del 15 de setiembre del año 2025 y hasta el 14 de setiembre del año 2026, como Auxiliar Adscripto Adhonorem al Ing. Juan Pablo FLORES (DNI: 43.484.517), en la asignatura “Aprovechamientos Hidráulicos”, de la carrera de Ingeniería Civil de esta Facultad.
ARTÍCULO 2º. Una vez finalizada la presente Adscripción, se deberá dar cumplimiento a lo establecido en el Artículo 9º EVALUACIÓN DE DESEMPEÑO, de la Ordenanza Nº 03/2018CD, para que la misma resulte aprobada.
ARTÍCULO 3º. En caso de que el citado profesional desee renovar su Adscripción, deberá cumplimentar con lo establecido en el Artículo 2º de la presente Resolución y solicitar un nuevo trámite.
ARTÍCULO 4º. Comuníquese y archívese en el Libro de Resoluciones.
RESOLUCIÓN CD Nº 298/2025
1 de 1 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
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CD-2025-RES-297 30/09/2025 (Carga: 14/10/2025) |
MENDOZA, 30 SET 2025
VISTO: El contenido del Expediente: 27191/2025, en el que el Dr. Ing. Raymundo Quilez FORRADELLAS solicita autorización para el dictado del Curso de Posgrado “Analítica de Datos Industriales para la Toma de Decisiones con Apoyo de AI” (Curso ADI&TDAI), en el marco de la Carrera de Posgrado Interinstitucional “Doctorado en Ingeniería Industrial”;
CONSIDERANDO: Que el citado curso, a cargo del Dr. Ing. Ricardo Raúl PALMA, está orientado a graduados universitarios de carreras de al menos cuatro años de duración. Que los contenidos desarrollados por el curso se vinculan directamente con los objetivos de la carrera, ya que aportan al perfil del Egresado. Que ante la necesidad de satisfacer la demanda de formación de posgrado en estos temas y con el propósito de dar continuidad a los cursos anteriores para los aspectos teórico prácticos, se debe desarrollar este Curso en espacio áulico remoto o presencialidad remota, mediante la tecnología telemática que se dispone en la carrera, que asegura el cumplimiento de lo requerido en las Resoluciones Nros. 398/2023CS y 095/2024CD. Lo informado por el Comité Académico Interinstitucional del Doctorado en Ingeniería Industrial, Dirección General de Posgrado, y Secretaría de Ciencia, Tecnología y Posgrados. Lo aconsejado por la Comisión de Asuntos Académicos, aprobado por este Cuerpo en sesión del día 09 de setiembre del año 2025.
En uso de sus atribuciones, EL CONSEJO DIRECTIVO DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA RESUELVE:
ARTÍCULO 1º. Autorizar, el dictado en modalidad presencial remota del Curso de Posgrado “Analítica de Datos Industriales para la Toma de Decisiones con Apoyo de AI” (Curso ADI&TDAI), en el marco de la Carrera de Posgrado Interinstitucional “Doctorado en Ingeniería Industrial”, a cargo del Dr. Ing. Ricardo Raúl PALMA, cuyos objetivos, contenidos y metodología se encuentran detallados en el Anexo I de la presente Resolución.
ARTÍCULO 2º. Comuníquese y archívese en el Libro de Resoluciones.
RESOLUCIÓN – CD Nº 297/2025
1 de 6 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
ANEXO I
CURSO DE POSGRADO Doctorado en Ingeniería Industrial
1) Título: “Analítica de Datos Industriales para la Toma de Decisiones con Apoyo de AI” (Curso ADI&TDAI)
2) Profesor Responsable: Dr. Ing. Ricardo Raúl PALMA CUIL: 20160381796
3) Modalidad: Presencial remota.
4) Duración: Cuarenta horas (40hs.)
5) Fecha de realización: Del 23 de octubre al 04 de diciembre del año 2025.
6) Justificación: 6.1. Escenarios actuales: El cambio de horizontes y las nuevas perspectivas que desarrollamos partir de las tecnologías emergentes derivadas del machine learning, así como los poderosos y significativos avances en el terreno de la inteligencia artificial generativa han provocado en todos los ámbitos institucionales generen demandas nuevas que reclaman el desarrollo rápidas herramientas para la toma de decisiones que nos permitan enfrentar este nuevo escenario y la consecuente revolución que experimentaremos en los próximos años. Si bien los gobiernos y muchos organismos multilaterales han reunido información agregada sobre los impactos de esta situación y sumado al hecho de contar hasta el momento con recomendaciones generales sobre como afrontar esta situación, las recomendaciones se limitan simplemente a decisiones macro que los gobiernos tratan de adoptar según sus recursos y posibilidades sin comprender a fondo como utilizar los datos que tienen para beneficiarse con las explosivas novedades que la tecnología expone cada día. Así la recomendación de la CEPAL sobre como orientar los recursos y esfuerzos humanos en diferentes períodos de la evolución, claramente determinados por hechos mensurables, o la recomendación de la Unión Europea y Japón que bregan sobre el rol del analista de datos bajo el paradigma de Industria 4.0 y Sociedad 5.0 para la excelencia operacional son el punto de partida que justifica este curso. Si recorremos la prensa veremos que hoy muchas administraciones gubernamentales confían nuestra suerte a la inteligencia artificial generativa, y que para tomar decisiones que nos afectan a todos no le aportan datos ni promts “verosímiles”. Anexo I – Resol. – CD Nº 297/2025 2 de 6 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
En este Curso analizaremos y pondremos en práctica una serie de modelos que a diferencia de los econométricos clásicos, no conciben al futuro como resultado de la extrapolación del pasado. En el curso se expondrán las bases de tres modelos exitosos basados en Data Analytics y Minería de Texto en Big Data utilizados con la economía de Nueva Zelanda, Vietnam y Europa del Este. Estos modelos deben ser ajustados a las realidades de nuestros territorios y necesitan de la experimentación y colaboración de investigadores locales para poder ajustarlos al desempeño de nuestra región Latinoamericana. La propuesta abre el camino a nuevos trabajos de tesis que quieran utilizar la analítica de datos como marco teórico. El curso está fuertemente inspirado en las recomendaciones que Edgar Murin en la UNESCO expuso en conferencias previas http://www.7saberes.org/ 6.2. Fundamento y vinculación con los objetivos del Di3: Los contenidos desarrollados por el curso que se presenta se vinculan directamente con los objetivos de la carrera ya que aportan al perfil del Egresado.
7) Objetivos: 7.1. Objetivo General: Al finalizar el curso el alumno habrá logrado competencias que le permitan: a) Decidir sobre la arquitectura de hardware necesaria para el manejo de la información de Modelos y simulación en sus tesis y como ampliar esta si se explota en un emprendimiento de Industria 4.0 o en el entorno industrial actual. b) Contar con la información básica de los métodos, algorítmos y metaheurísticas que permiten que no “estalle” la infraestructura al operar con BIDData e Internet de las cosas industriales (IIoT) c) Ganar experiencia con los métodos básicos y la pléyade de algoritmos que existen para toma de decisión, trabajando en entornos georreferenciados. Sin ahondar demasiado en los algoritmos en sí, pero con buen conocimiento de sus fortalezas y debilidades ante casos industriales concretos. 7.2. Objetivos de aprendizajes: a) Vinculación con los grandes repositorios de mega infraestructura de datos (Amazón Web Services, Kaggle , Información Bibliométrica). b) Acceso a herramientas tipo Rattle para BIG – Database , gestión de datos y documentación por metadatos. c) Gestión del Riesgo en la toma de Decisión. d) Clusterización en datos y su aplicación a la competitividad sistémica de entramados industriales. e) Habilidad de explotación sobre Data Excavating” RATTLE basado en aprendizaje Bayesiano Ingenuo. f) Extracción de conocimiento de las redes sociales en base a dialécticas (apreciaciones cualitativas).
Anexo I – Resol. – CD Nº 297/2025 3 de 6 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
8) Metodología de trabajo y Evaluación:
Metodología de trabajo:
El curso se desarrollará con la participación de los alumnos en modalidad virtual mediante la plataforma zoom, licenciada por la Carrera.
En los encuentros se incluyen clases teórico prácticas con estudio de casos y resolución de problemas, presentación y análisis, con posterior discusión de resultados.
El desarrollo de las clases se basa en métodos de aprendizaje activos. Además, en las diferentes sesiones se realizán actividades en clase, así como trabajo personal.
Evaluación: Participación y Desarrollo en la resolución de los casos de estudio y trabajo Final.
La evaluación consta de los siguientes elementos: • Actividades. • Trabajo de Investigación y/o aplicación del contenido. • Trabajo Integrador.
9) Contenidos
Unidad 1: Bases de la analítica de datos. Revisión de las herramientas de software y hardware disponibles. Georeferenciación y exploración georeferenciada de datos y bibliometría. Modelos basados en redes neuronales y su entrenamiento. Crítica de la KDNN con el uso de BigData. Soluciones propuesta con el uso de CUDA (uso de GPU en lugar de CPU). Uso de la biblioteca Neuralnet y NeuralNetTools. Uso de las bibliotecas Serial Time Análisis y Finance Econometics, diferencias entre las predicciones de ambas tecnologías. Caso de Estudio – El exitoso caso de la industria del vino en Nueva Zelanda sumado al proceso del turismo cultural. Caso de Estudio – El INV y el sector vitivinícola de Mendoza, hacia una nueva explosión del consumo de vinos de alta gama. Unidad 2: Metodologías de gestión del Riesgo propuestas por el IPCC (Cambio Climático). Medición de la exposición prevención y mitigación y transferencia del riesgo. Representación del conocimiento. Puesta en evidencia del conocimiento mediante el depurado, eliminación de outlaiers, ajuste de escala y georeferenciación de datos. Descubrimiento de conocimiento y su relación con modelos PDE con ecuaciones ocultas. FS.6 Uso de la biblioteca leaflet y KNN. Caso de estudio: Dra. Celeste Zauro, primer mujer directora del servicio meteorológico nacional de Argentina.
Anexo I – Resol. – CD Nº 297/2025 4 de 6 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
Unidad 3: ¿Metodología de segmentación de mercados que aún no existen? Interpretación de tendencias basados en la recursividad de los ciclos históricos. El aporte de la estructura dendogŕafica del conocimiento en el análisis exploratorio inicial. Los métodos no clásicos de soporte para la toma de decisión. Uso de la biblioteca cluster y sus algoritmos Clustering Large Applications (CLARA) , Agglomerative Nesting (AGNES), Monothetic Analysis (MONA) y Fuzzy Analysis (FANNY). Casos de estudio: El éxito de Vietnam en la relocalización industrial dentro de la ruta de la seda. Caso de estudio: El impacto de la identificación de nuevos nichos de mercados logrado por el Thinktank “Tecnicafé” de Colombia. Unidad 4: Extensiones de la aplicación del teorema de Bayes. Redes Bayesianas ingenuas. Estructura de árboles y aprendizaje supervisado y no supervisado. Boots Trap y Random Forest. Árboles de Decisión. Uso de las herramientas para “Data Excavating” RATTLE. Casos de estudio: El problema con las FAKE NEWS regulaciones del Gobierno de Alemania y la incapacidad de predecir el escándalo financiero de Volkswagen por la adulteración de las emisiones de sus motores diesel. Unidad 5: Extracción y descubrimiento de conocimiento por minería de texto y minería de web. Use de la nube de palabras. Herramientas lingüísticas para el descubrimiento de falacias. Las bases de la dialéctica según Sócrates, Platón, Aristóteles, Hegel. Reglas para detección de falacias (algoritmos). Matriz de proximidad de términos. Uso de la biblioteca TM. Tratamiento de información cualitativa. Conversión de información cualitativa libre en categórica. Uso de la biblioteca RQDA, Obsidian y Elicit. Caso de estudio: La dialéctica de los discursos presidenciales, en nuevo populismo y su vinculación con la pseudo religiosidad. Casos de EEUU, Brasil, China y Argentina. Uso de los detectores de patrones y plagios en discursos y la nueva analítica de datos semánticos. Nuevos desafíos del fraude y la ciberseguridad
10) Bibliografía:
La bibliografía seleccionada está basada en publicaciones reciente en las que cada capítulo es un “extended paper” de modo que se señalará el nombre del editor de la colección y en clase se identificará al autor de capítulo (o capítulos) pertinentes al tema desarrollado. Es altamente recomendable que los asistentes al curso tengan acceso al sistema nacional de publicaciones científicas. En el caso de Argentina este servicio es provisto a las bibliotecas y bibliotecas virtuales por el servicio de bibliotecología del MINCYT.
Anexo I – Resol. – CD Nº 297/2025
5 de 6 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
WILLIAMS, Graham. Data mining with Rattle and R: The art of excavating data for knowledge discovery. Springer Science & Business Media, 2011. LOVELACE, Robin; NOWOSAD, Jakub; MUENCHOW, Jannes. Geocomputation with R. CRC Press, 2019. CHANDRA, Yanto; SHANG, Liang. Qualitative research using R: A systematic approach. Springer Singapore, 2019.ISBN 9789811331695 ISBN 9789811331701 https://doi.org/10.1007/9789811331701 JANK, Wolfgang. Business analytics for managers. Springer Science & Business Media, 2020 (3rd Edition). ISBN 9781461404057 eISBN 9781461404064 DOI 10.1007/9781461404064 JONES, Owen; MAILLARDET, Robert; ROBINSON, Andrew. Introduction to scientific programming and simulation using R. CRC Press, 2014. International Standard Book Number13: 9781420068726 RAMASUBRAMANIAN, Karthik; SINGH, Abhishek. Machine Learning Using R: With Time Series and IndustryBased Use Cases in R. Apress, 2018. ISBN13 (pbk): 9781484242148 https://doi.org/10.1007/9781484242155 MOOLAYIL, Jojo. Smarter Decisions–The Intersection of Internet of Things and Decision Science. Packt Publishing Ltd, 2016. ISBN, 9781785884191 KASHYAP, Patanjali. Machine Learning for Decision Makers: Cognitive Computing Fundamentals for Better Decision Making. Apress, 2018. ISBN13: 9781484229873 ISBN10: 1484229878 Técnicas de Simulación de Negocios: Para entornos competitivos y de elevada innovación (Innovación en Ingeniería Industrial nº 1) (Spanish Edition) Edición Kindle de Ricardo R. Palma (Author) Formato: Edición Kindle. 11) Requisitos de admisión: Título de grado de carreras de al menos 4 años de duración.
ANEXO I –
RESOLUCIÓN – CD Nº 297/2025
6 de 6 Centro Universitario (M5502), Ciudad, Mendoza. Casilla de Correos 405. República Argentina. Tel. +542614494002. Sitio web: http://ingenieria.uncuyo.edu.ar
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