Maestría en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento (Data Mining)
Consultas
Haga clic para enviar su consulta
Contacto
+54 9 11 4928 1202 afonseca@austral.edu.ar
Agustina Fonseca

Características

  • MODALIDAD DE CURSADA: 2 veces por semana: viernes de 18 a 22hs y sábados de 9 a 13hs. Sede Centro - Cerrito 1250, CABA.
  • DURACIÓN: 560 horas presenciales
  • FECHA DE INICIO:  7 de abril
  • CERTIFICACIÓN ACADÉMICA:  Magíster en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento
  • NOMBRE DEL DIRECTOR:  Dr. Ale, Juan M.
  • MODALIDAD: Presencial

*Reconocimiento oficial y validez nacional del título otorgado por el Ministerio de Educación mediante Resolución N° 2781 del 5 de noviembre de 2015. Acreditada como categoría C, bajo resolución N° 735/12 de la CONEAU.

La Maestría aporta una sólida formación para profesionales que buscan:

• Clara orientación a la resolución de problemas de procesos de negocio.

• Rigurosa formación en las técnicas y metodología de Data Mining. Plan de estudios robusto y completo, con numerosas materias de Data Mining, Web Mining y Text Mining.

• Un cuerpo de profesores de reconocida trayectoria académica y profesional.

• Fortalecer las competencias de gestión: se cursan materias dedicadas exclusivamente a Business Intelligence, soporte de decisiones, tableros de control y gestión de conocimiento.

• Estudiar de las técnicas y aplicaciones más avanzadas y novedosas ya que los contenidos son actualizados año tras año.

Objetivos

• Comprender las formas más efectivas de utilizar estratégicamente los grandes volúmenes de datos que almacenan las organizaciones.
• Dominar los principios básicos de los métodos computacionales para el modelado de datos y la metodología, los principios y las técnicas de Data Mining.
• Adquirir los conocimientos específicos y las herramientas más avanzadas en la solución de problemas, no solo en áreas de negocio, sino también en áreas científicas.
• Liderar las actividades del área en una organización.

Perfil del alumno

La maestría está dirigida a profesionales de organizaciones en sectores como los de los servicios, finanzas, telecomunicaciones, gobierno, manufactura, etc., responsables de gestionar el conocimiento del negocio basado en la explotación de datos, en cargos tales como Analistas de Inteligencia de Mercado, BI Product Managers, Jefes de Investigación de Mercado, Jefes CS Data Warehouse, gerentes de Información de Negocios, Responsables de Investigación Comercial, Consultores BI, Marketing Database Team Leaders, Business Directors, Responsables de Inteligencia Comercial y Marketing, etc.

Instituciones asociadas

 

 BeSmart-Logo-fondo-blanco

sas-logo

tenaris

 

Organización del plan de estudio

• Fundamentos.
• Estadística.
• Algoritmos y Estructura de Datos.
• Base de Datos Núcleo.
• Procesos de Negocio.
• Introducción a Data Mining.
• Análisis Inteligente de Datos.
• Aspectos Legales del uso de la Información Integración I.
• Laboratorio de Implementación I.
• XII Jornadas de Data Mining & Business Intelligence Extensión.
• Introducción a Data Warehousing.
• Data Mining Avanzado.
• Gestión del Conocimiento.
• Aspectos éticos del uso de la información Integración II.
• Laboratorio de Implementación II.
• XIII Jornadas de Data Mining & Business Intelligence Especialización.
• Sistemas de Soporte de Decisiones.
• Regresión Avanzada.
• Web Mining.
• Fundamentos del Aprendizaje Automático.
• Materias Electivas I y II.

Régimen de Cursada

PRESENCIAL
Viernes de 18 a 22 hs. y sábados de 9 a 13 hs. Cerrito 1250, CABA.

De abril de 2017 a diciembre de 2018.

Certificación Académica
Quien cumpla con el régimen de promoción alcanzará el grado y obtendrá el título de “Magíster en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento”.

Requisitos

• Ser graduado en una carrera universitaria de 4 ó más años de duración.
• Acreditar experiencia profesional.
• Lectura de material en inglés.
• Aprobar el test de admisión a la maestría.

Aranceles

Consultar a afonseca@austral.edu.ar

DIRECTOR

DR. JUAN M. ALE

Doctor en Ciencias Exactas – Orientación Informática, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de La Plata.
Licenciado en Ciencias de la Computación, UBA; Licenciado en Ingeniería de Sistemas; UBA. Computador Científico, UBA.
Consultor Independiente en Ingeniería de Software, Bases de Datos y Business Intelligence para empresas como: Dirección General de Rentas del GCBA, Banco de la Nación Argentina, Impsat, Tribunal de Tasaciones de la Nación-Ministerio del Interior, Ministerio de Cultura y Educación de la Nación, Bagley,
Instituto Provincial de la Vivienda de Tucumán, Centro Galicia de Buenos Aires, Municipalidad de Vicente López, Dirección de Rentas de la Provincia de Buenos Aires, Banco Santander Río, Telefónica de Argentina, ID Interactive.
Ocupó cargos directivos y gerenciales en organismos privados y públicos.
Fue Director de Sistemas en Navagal Sistemas, Miembro de la Comisión Asesora en Informática del CONICET, Asesor de Sistemas en el Instituto de Ayuda Financiera para Pago de Retiros y Pensiones Militares y Analista de Sistemas del Grupo de Estudios Operativos, Armada Argentina.
Es fundador y fue codirector de la Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento de la UBA.
Actualmente es el Director de la “Maestría en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento (Data Mining)” y del Programa de Inteligencia de Negocio de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral.
Revisor de Transactions on Knowledge and Data Engineering de la IEEE Computer Society.
Coautor con el Dr. Alberto O. Mendelzon del libro “Introducción a las Bases de Datos Relacionales”, Prentice-Hall.
Profesor titular en carreras de grado y posgrado en la UBA, UNLP y Universidad Austral.

DOCENTES

CC ESTEBAN ALONSO
Msc MARTHA BLANCO
Mg. Lic. LISANDRO BLAS
MBA Ing. ALEJANDRO GABRIEL CAPILLO
Dr. FERNANDO DAS NEVES
MBA Ing. GUSTAVO DENICOLAY
Dr. CONRADO ESTOL
MBA Ing. ARIEL PABLO GULISANO
Mg. Lic. FERNANDA MÉNDEZ
Msc. Lic . Javier Bussi
Mg. DAVID A. MERMELSTEIN
Abogado JUAN DARÍO VELTANI
Mg. Ing. MARTÍN VOLPACCHIO
MBA Ing. HÉCTOR FEDERICO TAMANINI
Dra. MARÍA DANIELA LÓPEZ DE LUISE
Mg.HUGO BRUNETTA
Lic.JOSÉ ALVAREZ
Ing. ANDRÉS SCOCCIMARRO
Lic. ALEJANDRO RENATO
Dr. MAURO GALIANA
Mg. Lic Gaston Pezzuchi

Diego Ariel Oppenheim

Actuario – UBA Posgrado de Finanzas en UADE – Argentina

1º Año de la Maestría – Universidad Austral

“Elegí realizar la Maestría por el enfoque empresarial que plantea la Universidad Austral. Considero que los conocimientos y herramientas adquiridas durante la cursada me son útiles para trabajar ya que, entre otras cosas, me abre puertas en lo referido a trabajar transversalmente con otras áreas”.

 

Gonzalo Braulio Chiappara Llanes

Ingeniero en Computación

Universidad de la República – Uruguay

1º Año de la Maestría – Universidad Austral

“Quiero conocer lo que se está haciendo a nivel de las empresas para tomar ideas y aplicarlo en el trabajo que estoy haciendo”.

 

Carlos Federico González Cima

Ingeniero en computación

Universidad de la República – Uruguay

1º Año de la Maestría – Universidad Austral

“Lo que nosotros teníamos era muchos datos y no sabíamos cómo analizarlos entonces ahí decidimos venir a la Maestría”.

“Tenemos información de ventas obtenida por cajas registradoras. Lo que nosotros queremos hacer es luego vender esa información a los proveedores de cada producto para que sepan cómo les está yendo y si deben mejorar algo para elevar las ventas”.

“Queremos tener la posibilidad de generar nuevos modelos que no sean sólo decir cuánto tiene cada producto en el mercado, sino poder predecirlo”.

 

Marcelo Juan Saparrat

Ingeniero electrónico
Universidad Nacional de La Plata – Argentina

2º Año de la Maestría – Universidad Austral

“Decidí estudiar data mining porque hubo un pequeño curso en la Universidad de La Plata al que asistí por curiosidad, y allí vi el potencial. Entonces decidí enriquecerme con esto porque tengo una empresa de sistemas de automatización para la industria y desarrollo de software, en la que podría aplicar la disciplina en esas áreas”.

“A partir de esto hemos vislumbrado abrir una nueva área de negocios dentro de mi empresa, dedicada al tema de analytics, pero de datos con orientación industrial”.

“En una maestría los tiempos son mucho más acotados que en una carrera de grado porque uno está desarrollando una actividad laboral, probablemente tenga una familia también, entonces lo importante acá es extraer en el tiempo, los conceptos que deben quedar para cuando llegue el momento de aplicarlas. La especialización es un factor clave”.