El mismo apunta al desarrollo de una formación teórico - práctica con análisis de casos que permita la comprensión de las principales herramientas para incorporar el uso de datos y la tecnología en el Agro en diferentes tipos de proyectos y con diferentes alcances.
Big data. Inteligencia artificial. Data science. Machine learning. Deep learning.
Datos abiertos. APIs y CSV. Datos estructurados y no estructurados. Data analytics. Casos de éxito a nivel local, regional e internacional.
Los desafíos de implementar una estrategia de implementación de big data y data science en la empresa. Tipos de perfiles para la conformación de equipos y tipos de proyectos. Modelado. Análisis de casos.
