La Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario lanza una diplomatura para formar en análisis de datos aplicado al agro, en un contexto de creciente digitalización del sector.

Vivimos en la era del procesamiento de datos. Lo que antes parecía pertenecer exclusivamente al mundo de las finanzas o a las nuevas tecnologías comenzó a ganar protagonismo en múltiples ámbitos, y la agronomía no es la excepción. En este contexto, la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario lanzó la Diplomatura de Estudios Avanzados en Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos Agronómicos, una propuesta que surge como respuesta a los profundos cambios que atraviesa el sector agropecuario en el marco de la transformación digital.

El equipo docente está conformado por Cecilia Beltrán, Ivana Barbona, y Lucía Andreozzi, con el asesoramiento tecnopedagógico de la Ingeniera Silvina García.

Los datos se han convertido en un insumo central en el ámbito agronómico, ya que aportan el respaldo necesario para la toma de decisiones en el corto, mediano y largo plazo. “Creo que los datos vienen a fortalecer las decisiones: tomar decisiones basadas en datos potencia al productor”, aseguró Cecilia Beltrán.

En este sentido, la docente subrayó que el análisis de datos no reemplaza el conocimiento del campo por parte del productor, sino que lo complementa. “La toma de decisiones debe apoyarse en una articulación entre ambas dimensiones: el saber del productor y la evidencia que aportan los datos. En conjunto, permiten fortalecer los criterios y brindar mayor sustento científico a cada decisión del productor”.

El cambio clave que se produjo en estos últimos años es que antes el volumen de datos en el área de agronomía era mucho menor. “Quizás no se requerían técnicas tan específicas o complejas para analizarlos. Contrariamente, ahora en el agro hay un exceso de datos, pero no se está haciendo nada con ellos. Se producen más datos de los que se analizan quizás, lo que es un desperdicio. Lo importante es que esos datos se puedan convertir en información valiosa”, añadió Ivana Barbona.

El avance tecnológico en el agro ha multiplicado la disponibilidad de información a partir de diversas fuentes, como drones, sistemas satelitales y maquinaria agrícola. “La sembradora y la cosechadora generan datos en tiempo real, desde las tareas que realizan hasta los niveles de rendimiento. Al integrar esos registros con información de geolocalización, es posible construir grandes volúmenes de datos que permiten analizar y predecir resultados en función de múltiples variables, algo que antes no era posible”, explicó Barbona. 

En este sentido, la docente subrayó que no solo se incrementó la disponibilidad de datos, sino también la capacidad de procesarlos. Hoy, con una computadora portátil estándar y herramientas que funcionan a partir de software R, es posible trabajar con grandes volúmenes de información y obtener insumos clave para la toma de decisiones. Este entorno de software libre, ampliamente utilizado en investigación, ciencia de datos y finanzas, se destaca por su potencia para el análisis estadístico y la generación de visualizaciones, así como por su carácter abierto y la amplia variedad de paquetes que amplían sus funcionalidades.

“Sin una buena exploración, todo lo que viene después queda en duda”, afirmó Beltrán y agregó: “El objetivo es que el dueño de los datos pueda analizarlos e interpretarlos, porque la estadística por sí sola no alcanza sin el conocimiento del área”.

Herramientas para interpretar y decidir

Beltrán explicó que la Diplomatura de Estudios Avanzados en Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos Agronómicos se apoya en una trayectoria de más de dos décadas en la enseñanza de estadística en el ámbito de posgrado. “Hace muchos años que venimos dictando cursos, tanto en el doctorado como en la maestría en genética. Empecé en 2003, cuando ingresé a la Facultad, y con el tiempo se sumó Ivana al equipo”, señaló. En sus inicios, estos espacios estaban orientados a contenidos clásicos como diseño de experimentos y metodología estadística, y eran cursados principalmente por estudiantes de posgrado. Sin embargo, a partir de la pandemia, que obligó a replantear la modalidad hacia la virtualidad, comenzaron a detectar un cambio en el perfil de quienes se inscribían.

Según detalló, a partir de ese momento se sumaron participantes externos al ámbito académico, interesados en adquirir herramientas para el análisis de datos aplicadas a sus trabajos. “Empezamos a ver que había una necesidad concreta en personas que no buscaban hacer un doctorado o una maestría, sino aprender a analizar datos de manera práctica”, indicó. Ahí surgió la idea de crear una diplomatura que aborde de manera integral el análisis estadístico, con un enfoque aplicado. “No se trata de formar expertos o programadores, sino de brindar herramientas, conocer las limitaciones de cada técnica y saber cómo buscar soluciones. El lenguaje de la estadística es el mismo: lo importante es aprender a tomar decisiones con datos”.

En este marco, la diplomatura propone una formación integral que articula fundamentos estadísticos, herramientas computacionales y enfoques modernos de análisis de datos, orientados a la toma de decisiones basadas en evidencia.

La carrera ofrece una formación aplicada y actualizada, con fuerte énfasis en el uso del software R y en metodologías ampliamente utilizadas en el ámbito académico y profesional. Su estructura modular permite un recorrido progresivo, combinando teoría y práctica sobre datos reales del ámbito agronómico. 

Barbona aclaró que la diplomatura no exige conocimientos previos ni una formación avanzada en matemática o estadística. “No es la idea que quienes se inscriban crean que van a tener que enfrentarse a una teoría enorme, ni que ya deban saber programar”, explicó. El cursado está pensado para comenzar desde cero, incluso en el uso del lenguaje R, sin requerir experiencia previa en programación. El enfoque apunta a introducir gradualmente las herramientas necesarias para el análisis de datos, priorizando la comprensión y la aplicación práctica”.

Beltrán también destacó que, si bien la diplomatura utiliza ejemplos basados en datos agronómicos, está abierta a personas de distintas disciplinas. “Hay quienes la cursan aunque no provengan del agro, y lo hacen sin inconvenientes”, señaló, al tiempo que remarcó que la modalidad a distancia favorece la participación de perfiles diversos. 

Asimismo, explicó que las herramientas de análisis trascienden el campo específico, pudiendo aplicarse con facilidad a otros ámbitos.“Cuando mostramos un caso de clasificación o predicción en plantas, quienes vienen de otras áreas rápidamente lo adaptan a sus propios datos”. De este modo, subrayó que “no es requisito ser ingeniero agrónomo para cursar, ya que los contenidos son aplicables a múltiples ámbitos, más allá de que los ejemplos tengan un enfoque agronómico”.

“Todas las técnicas que se ven son aplicables a cualquier área. De hecho, el módulo de series de tiempo, por ejemplo, puede utilizarse en economía. La diferencia es que, en este caso, los ejemplos están aplicados al agro. En cuanto al machine learning, son herramientas que se emplean en todos los campos donde se desarrolla esa disciplina. Tal vez el diseño de experimentos sea un poco más específico, pero también puede aplicarse en áreas como la bioquímica.”, resaltó Barbona.

En ese sentido, la docente explicó que la diplomatura está diseñada para dar respuesta a una necesidad concreta: la de quienes cuentan con datos y deben tomar decisiones a partir de ellos. “La idea es acercar técnicas modernas de manera accesible, sin necesidad de atravesar desarrollos teóricos complejos”, señaló, y agregó que el objetivo es justamente desmitificar la estadística y mostrar que puede ser una aliada práctica en la toma de decisiones.

Por último, Beltrán subrayó que la propuesta busca brindar una mirada integral de la disciplina, sin subestimar las técnicas clásicas frente a las más modernas. Destacó que el análisis exploratorio y la comprensión inicial de los datos son fundamentales para garantizar la validez de cualquier resultado posterior.

En esa línea, indicó que la diplomatura “combina herramientas actuales, como técnicas de machine learning, con una sólida base en análisis estadístico, con el objetivo de que quienes la cursen desarrollen criterio y autonomía para abordar problemas y tomar decisiones informadas a partir de sus datos”.

La inscripción a este trayecto de formación se encuentra abierta hasta el 5 de mayo de este año y el cursado comienza en el mes de junio. Para más información sobre requisitos de inscripción o los contenidos específicos que se van a desarrolla, se puede ingresar a https://fcagr.unr.edu.ar/diplomatura-datos-agronomicos/ 

Periodista: Gonzalo J. García