Descripción General

Dirección: Ciencias Ambientales y Cambio Climático

Sede Central: Managua

Duración: 5 años

Régimen académico: Semestral

Modalidad
Presencial

Lunes a Viernes

(por la mañana y/o por la tarde)

Objetivo de Estudio:

Captura, preparación, almacenamiento, modelación y visualización de datos relacionados con las ciencias agrarias que contribuyan a la toma de decisiones y elaboración de propuestas para la resolución de problemas del sector.

Perfil profesional del ingeniero en ciencias de datos agrarios

El ingeniero en ciencias de datos agrarios es un profesional con sólida formación científica, técnica y ética, capaz de capturar, analizar, modelar y comunicar datos agropecuarios y ambientales para la toma de decisiones estratégicas en contextos rurales y productivos. A lo largo de su formación, desarrolla competencias para gestionar información agropecuaria de forma multidimensional, integrando herramientas de estadística, programación, geoinformación y ciencia de datos bajo estándares de calidad, trazabilidad y pertinencia social.

Competencias

  • Gestiona datos agrícolas, pecuarios y ambientales de manera estructurada y ética, garantizando la trazabilidad y calidad para usos posteriores en análisis
  • Aplica técnicas estadísticas básicas para analizar información agrícola, pecuaria y ambiental, generando indicadores confiables para apoyar la toma de decisiones en sistemas productivos
  • Diseña y gestiona bases de datos espaciales y no espaciales para la organización de información agrícola, pecuaria y de recursos naturales.
  • Construye modelos predictivos aplicando algoritmos de machine learning para resolver problemas agrícolas, pecuarios y ambientales
  • Diseña visualizaciones interactivas y estrategias de comunicación científica para la toma de decisiones en sistemas agropecuarios y ambientales.

Certificaciones por año

Certificación 1: Asistente en adquisición y Gestión de Datos Agrarios.

Certificación 2: Asistente en análisis estadístico de datos agrarios.

Certificación 3: Gestor de bases de datos espaciales y no espaciales agroambientales.

Certificación 4. Perito en modelización con machine learning aplicado al sector agrario.

Certificación 5. Perito en visualización y comunicación de resultados agroambientales.