El/la Técnico/a Superior en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial estará capacitado/a para:
- Recolectar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
- Desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático y sistemas inteligentes.
- Aplicar técnicas estadísticas y computacionales para la toma de decisiones basadas en datos.
- Colaborar en equipos multidisciplinarios en proyectos de análisis predictivo y automatización.
- Aplicar buenas prácticas de programación, visualización y comunicación de resultados analíticos.
- Comprender el impacto ético y social del uso de tecnologías de inteligencia artificial.

Para el desarrollo de esta propuesta se contará con un plantel docente calificado, integrado por profesionales con experiencia en:
- Ciencia de datos, estadística y matemática aplicada.
- Programación y desarrollo de software (Python, R, SQL).
- Inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Tecnología educativa y trabajo colaborativo.
- Docentes con formación pedagógica superior y especialización en el campo informático.
Además, se prevé la incorporación de tutores y coordinadores pedagógicos que acompañen el proceso de formación y evaluación de los estudiantes.

La institución dispone de:
- Aulas equipadas con conectividad, proyectores y mobiliario adecuado.
- Laboratorios de informática con computadoras de última generación, conexión a internet de alta velocidad y software específico (Python, R, Jupyter, TensorFlow, etc.).
- Plataforma virtual para acompañamiento pedagógico, repositorio de materiales y actividades asincrónicas.
- Biblioteca institucional y convenios con bibliotecas digitales.

La carrera se desarrollará en tres años, con una carga horaria total de 1408 horas reloj, distribuidas en módulos cuatrimestrales según lo estipulado en la resolución vigente.
Se organizarán actividades presenciales teórico-prácticas, con instancias de laboratorio, proyectos integradores, prácticas profesionalizantes y seminarios de actualización.

La evaluación será continua y formativa, articulando:
- Evaluaciones diagnósticas al inicio de cada módulo.
- Evaluaciones parciales y trabajos prácticos individuales y grupales.
- Proyectos integradores interdisciplinarios con exposición pública.
- Evaluación final de cada unidad curricular.
- Evaluación de las prácticas profesionalizantes mediante informes, presentaciones y rúbricas de desempeño.
Además, se implementará un sistema de retroalimentación docente-estudiante que fomente la mejora continua del proceso de enseñanza-aprendizaje.