Nuestra Maestría en Ciencia de Datos edición Regional Rosario, propone una formación que aborda la disciplina desde una mirada rigurosa y aplicada, orientada a quienes buscan trabajar con datos de manera consistente en contextos reales.
La propuesta integra fundamentos sólidos, análisis técnico y aplicación práctica, poniendo el foco en cómo pensar los problemas, modelar soluciones y utilizar los datos como soporte efectivo para la toma de decisiones.
Las clases se organizan alrededor de la experimentación, el intercambio y la puesta en común, con un rol activo de los participantes y una interacción cercana con el equipo docente.
La dinámica de cursada favorece el trabajo en equipos interdisciplinarios, el seguimiento personalizado y la discusión de enfoques, permitiendo abordar los contenidos desde distintas miradas profesionales. El tamaño de los grupos y la modalidad blended generan un entorno que acompaña el proceso de aprendizaje, facilita la participación y permite sostener el ritmo de estudio junto con la actividad laboral.
Doctor en Ciencias Exactas (Informática). Director del Área de Ciencia de Datos de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral. Profesor titular en UBA, UNLP y Austral, investigador y referente en bases de datos, ciencia de datos y transferencia tecnológica.
Magíster y Licenciada en Estadística, especializada en análisis de datos e investigación. Experiencia en interpretación de información para la toma de decisiones estratégicas. Parte del departamento de Ciencia de Datos de la sede Rosario de Universidad Austral.
Actuario y Dr. en Ciencias Económicas (UBA), especialista en gestión de riesgos, modelado financiero y machine learning aplicado a finanzas. Director y docente de posgrado, con amplia experiencia en banca, mercados de capitales y desarrollo de modelos cuantitativos para la toma de decisiones estratégicas.
Ing. en Computación y MBA, con más de 20 años de experiencia en Data Mining y Ciencia de Datos, combinando docencia de posgrado y consultoría aplicada. Profesor titular y director de tesis en maestrías de Ciencia de Datos en la Universidad Austral, ITBA y la UTN, con foco en aplicaciones a economía, finanzas y marketing analítico.
Dr. en Informática, especialista en IA y Cs. de Datos, con más de 25 años de experiencia en investigación aplicada, industria y docencia universitaria. Research Scientist Director en Voolkia Software & Services, lidera proyectos de Machine Learning, Deep Learning y Blockchain para sectores como Oil & Gas, Fintech e Insurtech.
Senior Data Scientist & ML/AI Engineer con más de 15 años de experiencia en modelos predictivos, deep learning, NLP y MLOps. Manager de ML & AI en Scanntech, y profesor en Universidad Austral y Universidad Nacional de Rosario. Lideró equipos y soluciones de IA a escala en fintech y tech companies.
Doctora en Ciencias de la Educación por la Universidad de Navarra, Licenciada en Economía por la Universidad de Buenos Aires y especialista en Historia Económica. Profesora de Historia del Pensamiento Económico, Ética, Empresa y Sociedad en la Universidad Austral, con publicaciones en historia económica y filosofía personalista.
Data Scientist con más de 10 años de experiencia en análisis estadístico avanzado y modelado predictivo, con foco en prevención de fraude en compañías como Mercado Libre y Equifax. Magíster en Analytics por la University of Chicago, con sólida trayectoria académica y de investigación en estadística multivariada en la UNR.
Doctora en Ciencia Política y en Humanidades y Artes (UNR), Investigadora del CONICET y presidenta de la Sociedad de Estudios Kantianos en Lengua Española. Profesora de Filosofía, Antropología y Ética Empresarial en la Universidad Austral.
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