Objetivo General

Formar profesionales capaces de planificar, operar y gestionar sistemas de transporte utilizando metodologías y herramientas asociadas al análisis de datos. A su vez, estos profesionales podrán interactuar con equipos multidisciplinarios compuestos por profesionales en informática, ciencia de datos o inteligencia artificial.

Objetivos específicos

Propiciar la formación en metodologías y conceptos necesarios para la planificación, operación y gestión adecuada del sector utilizando herramientas aplicadas al análisis de datos. Desarrollar capacidades para la generación e interpretación de grandes volúmenes de datos relacionados con el transporte (Big Data). Comprender el proceso de toma de decisiones a través del análisis de diferentes conjuntos de datos. Conocer las técnicas instrumentales adecuadas para realizar análisis estadísticos y espaciales a través de la minería de datos.

El egresado/a de la Especialización en Técnicas de Análisis de Datos del Transporte estará capacitado/a para desempeñarse en diferentes áreas del sector. La formación académica del programa brinda a sus estudiantes los conocimientos, herramientas, competencias y destrezas requeridas para poder generar, analizar y visualizar datos como insumos necesarios en la toma de decisiones de planificación, gestión y operación del transporte. El egresado de la Especialización:

• Poseerá las habilidades en el manejo las herramientas y métodos para comprender y analizar las principales problemáticas del transporte a través del procesamiento de datos.
• Estará capacitado/a para elaborar diagnósticos e interpretar indicadores; identificando el contexto, las tendencias del sector, los cambios en la demanda y oferta del transporte y su evolución tecnológica.
• Contará con las competencias suficientes y necesarias en la aplicación de las metodologías referidas a la minería de datos, como conocimientos estratégicos para la planificación, operación y gestión de distintos sistemas de transporte.
• Obtendrá conocimientos relacionados con la estadística, minería de datos y sistemas de información geográfica.
• Podrá colaborar con equipos multidisciplinarios de profesionales en informática, ciencia de datos o inteligencia artificial.

Se cursará durante 2 cuatrimestres.

Módulo 1. Introducción: Fundamentos de la estadística, herramientas para el uso de datos y el transporte

Probabilidad y estadística en el transporte: Enfoques para comprender y analizar datos de transporte. Fundamentos de la estadística descriptiva e inferencial: Variables discretas y continuas, frecuencias, desviación standard, intervalos de confianza, distribuciones muestrales, probabilidad, tests de hipótesis, diseño experimental y modelos de regresión.

Fundamentos y tendencias del transporte: Alcances del sector. Las dimensiones de la demanda. Los componentes de la oferta. Relevancia del transporte como un sector de la economía. Transporte y desarrollo territorial. Impacto de los proyectos de transporte. Transporte y globalización: tendencias actuales del sector. Importancia del transporte en la economía. Empresas y operadores de transporte: pasajeros y cargas. La financiación de los servicios de transporte y su Infraestructura. Logística: concepto y funciones.

Laboratorio 1: Herramientas para el análisis de datos: Uso de las herramientas para el análisis de datos de transporte. Análisis exploratorio con tablas y base de datos relacionales. Lógica de programación en Python: variables, operadores, bucles, condicionales, funciones; manejo de bases de datos, librerías y funciones para estadística, estructura de datos, manejo de bases de datos y visualización. Limpieza y procesamiento de grandes volúmenes de datos. Desarrollo de trabajo práctico con una problemática y datos reales del sector transporte.

Módulo 2: Tendencias en el uso de datos y metodologías de análisis para transporte

Nuevas tendencias y desafíos en el uso del big data: Impacto de la tecnología en el transporte. Nuevos dispositivos y la generación de datos. Desafíos y problemáticas de los algoritmos de predicción e inteligencia artificial. Automatización de decisiones a través de datos e inteligencia artificial. Segmentación de usuarios y desigualdad social. Uso de datos y privacidad. Ética en la utilización de datos e impacto en la ciudadanía.

Análisis espacial con Sistemas de Información Geográfica: Sistemas de Información Geográfica (SIG). Modelo de representación del territorio. Relaciones espaciales: Topología. Componentes básicos de un SIG: bases de datos tabulares y geográficas. Tipo de capas geográficas: ráster, vector. Objetos discretos, redes. Tipos de análisis: camino mínimo, área de servicio, matriz de distancias. Visualización cartográfica. Infraestructura de Datos Espaciales.

Laboratorio 2: Metodologías de recopilación, procesamiento y análisis de datos de transporte: Uso de datos para cuantificar problemas de transporte. Construcción de indicadores. Técnicas de recolección y muestreo. Normalización de datos. Protocolos de las aplicaciones de ruteo (sistemas GTFS), uso de APIs para recolección de datos.

Taller Introductorio de trabajo final: Técnicas y metodologías de la investigación científica, identificación de problemas, formulación de hipótesis, elaboración de los objetivos de la investigación, desarrollo de un marco teórico y diseño metodológico para la recolección y análisis de los datos.

Módulo 3: Técnicas avanzadas de recolección y análisis de datos de transporte

Fuentes de datos: sistemas inteligentes, digitalización y automatización: Dispositivos para la gestión y operación del transporte. Sensores y sistemas de comunicación. Procesamiento de información en tiempo real, tecnologías de detección vehicular. Sistemas de gestión de la demanda. Sistemas de ruteo, sistemas electrónicos de pagos, tecnología celular. Monitoreo y gestión de tráfico. Control de flotas. Vehículos autónomos.

Ciencia de datos y transporte: Técnicas de aprendizaje automático supervisado y no supervisado en el transporte. Modelos de regresión y clasificación, árboles de decisión. Reducción de la dimensionalidad. Técnicas de clasificación espacial. Ejemplos y usos de la inteligencia artificial en el transporte. Revisión de las técnicas de análisis de imágenes satelitales con Machine y Deep Learning.

Laboratorio 3: Técnicas de visualización y representación: Exploración y visualización de datos. Dispositivos de información. Construcción de gráficos y mapas. Información estática e interactiva. Visualización de datos espaciales. Representación histórica con datos. Reportes y tableros de control. Herramientas de visualización en Python: matplotlib, seaborn, bokeh, geopandas.

Taller de trabajo final: Aplicación de los conocimientos adquiridos en las asignaturas de la carrera en forma integrada, relacionados con la aplicación de metodologías e instrumentos conexos al análisis de datos aplicados a la gestión, operación y planificación de los sistemas de transporte. Incentivando la iniciativa propia del estudiante en la resolución de problemas complejos en base a estudios de casos, mediante el análisis de procesos vinculados al transporte, diseñando procedimientos e implementando metodologías en el entorno de las tecnologías del procesamiento y análisis de datos.

Hackatones integradores: Experiencias de trabajo en grupo para la resolución de problemáticas reales del sector integrando el conocimiento adquirido.

Claudio Lavirgen

José Barbero

Daniel Álvarez

Federico Catalano

Victoria O'Donnell

Érica Gómez

Sebastián Anapolsky

Pablo Vazano

Gustavo Chiacho

Fernando Dobrusky

Catalina Vanoli

Felipe Gonzalez

Para inscribirse en la Técnicas de Análisis de Datos del Transporte los postulantes deberán reunir los siguientes requisitos:

• Título superior de grado universitario, en carreras afines o relacionadas a la temática ambiental, de no menos de 4 años de duración, otorgado por universidades argentinas o extranjeras o instituciones del mismo nivel.
• Conocimientos del inglés a nivel de lectura comprensiva (castellano para los candidatos provenientes de países de habla no hispana).

Documentación a presentar

1. Copia impresa y firmada de la ficha de inscripción vía web que provee el Sistema de Gestión de Alumnos SIU Guaraní (el instructivo para realizarla será entregado al momento de realizar la inscripción formal).
2. Título original de Grado o constancia de título en trámite
3. Fotocopia del anverso y reverso del Título de Grado donde debe verse la certificación del Ministerio de Educación. En el caso de extranjeros, el Diploma debe estar certificado por la Cancillería Argentina o poseer la Apostilla de la Haya.

Los títulos o cualquier otra documentación que se encuentre en idioma extranjero, deberá ser traducida al español por un traductor público y certificada por el Consulado Argentino.

1. CV breve y actualizado (Hoja de Vida)
2. DNI. En el caso de extranjeros, Pasaporte
3. Fotocopia de DNI (primera y segunda hoja, más cambio de domicilio si lo hubiere). En el caso de extranjeros, fotocopia del Pasaporte
4. Dos foto carnet (4x4)
5. Original y copia de la Partida de Nacimiento
6. Completar Formulario de Inscripción (solicitarlo en Secretaría de la sede de inscripción)
7. Abono de la Matrícula de Inscripción

ES REQUISITO INDISPENSABLE presentar toda la documentación junta. En ningún caso, se aceptará documentación por separado.

La inscripción está abierta desde el 14/10/2024 hasta el 15/03/2025

Interesados comunicarse al siguiente correo: posgradotransporte@unsam.edu.ar

Consultar aranceles en el siguiente correo: posgradotransporte@unsam.edu.ar

07 DE MARZO DE 2024.

NUEVA COHORTE 2024

Dirigirse al siguiente correo: posgradotransporte@unsam.edu.ar