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Maestría

Maestría en Ciencia de Datos – Regional Rosario

Inicio:

01.08.2025
Duración: 1 año y medio
Modalidad: Semipresencial
Sede: Rosario

PRÓXIMOS EVENTOS

Ingeniería
30.04
Reunión informativa Abril - Maestría en Ciencia de Datos ...
RIF - MDM- FORMATO AGENDA COLOR (1) (2)

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4° a nivel LATAM en el TOP 5 de EDUNIVERSAL BEST MASTERS RANKING

Una experiencia que permite un salto en el desarrollo profesional.

¡Últimos cupos! Inicio 1° de agosto.

Dominar el análisis de datos y las nuevas tecnologías es la clave para liderar en el mundo profesional. Aprender a extraer información valiosa, interpretar grandes volúmenes de datos y convertirlos en decisiones estratégicas te va a posicionar en el mercado actual.

Esta maestría te prepara para enfrentar ese desafío con las herramientas y conocimientos más demandados por las organizaciones. Vas a generar valor real a través de los datos. Aprendé a:

  • Realizar la extracción automática de información
  • Explotar grandes bases de datos
  • Analizar datos estadísticos
  • Obtener patrones y concebir sistemas inteligentes y de soporte de decisiones
  • Utilizar herramientas como: IA, machine learning, modelado, minería de datos y técnicas de Data Mining.
  • Liderar el área de una organización.

Modalidad de cursado

Blended, intercalando una semana presencial y la siguiente online.
Viernes 14 a 18hs y Sábados 9 a 13hs.

 

 

¿Por qué estudiar en la Austral?

  • Formate con los que saben: docentes con experiencia real en la industria.
  • Todo lo que ves, lo aplicás: enfoque práctico y orientado a la acción.
  • Conectate con los que hacen: sumate a una red de profesionales de distintos sectores.
  • Pensada para el futuro: con foco en innovación.
  • Estudiá en la #1: la Austral es líder en gestión privada. Tenemos más de 20 años formando líderes en este campo. Estamos en el Top 5 de LATAM según el ranking Eduniversal.
  • Sumá más herramientas sin pagar de más: accedé gratis a cursos certificados en Coursera.

Testimonios de graduados

Foto Adriana Hurtado

"Elegí la maestría para afianzar conocimientos en machine learning y poder potenciar mi carrera como profesional. Durante la cursada obtuve herramientas fundamentales para abordar distintas problemáticas de distintos rubros y resolverlas con datos, las cuales aplico día a día para generar valor en distintos procesos de negocio.  La maestría me abrió la oportunidad de expandir mi búsqueda laboral y mejorar mi situación profesional".

Adriana Hurtado
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"Elegí la Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Austral por su privilegiada ubicación en la Ciudad de Buenos Aires, el alto prestigio que gozan sus docentes y, especialmente, por el soporte que recibí antes, durante e incluso después de realizar mi maestría. El compromiso y la dedicación de mis profesores fueron excepcionales, tanto que me recomendaron para continuar mis estudios en los Estados Unidos. Estoy agradecido por esta experiencia, que ha sido fundamental en mi desarrollo profesional y académico".

Nicolas Carbone
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"La Maestría está orientada a darte herramientas útiles y aplicables a tu ámbito laboral. Esto es lo que más me ayudó a decidirme y considero que la Universidad Austral cumplió con este propósito, brindado una estructura de conocimiento la cual te permite por un lado tener criterio para la toma de decisiones y por otro tener “ojo clínico” para analizar problemas reales en la vida laboral (lo que no se sabe, no se sospecha)".

Cristian De Blasis
Christian Passarelli

“Mi experiencia en la maestría se entiende mucho mejor conociendo el punto de partida. Me gradué en una ciencia social y si bien siempre me interesé por la analítica de datos, ese aspecto no era el mas fuerte de mi formación, aunque si muy requerido en mi contexto laboral. En este escenario viví la ventaja de aprender mucho (era casi todo nuevo para mi) y la desventaja de necesitar esforzarme mas que otros compañeros. Esa desventaja la logré convertir en oportunidad mediante los cursos de apoyo y el acompañamiento de profesores y colegas. La experiencia de cursar y aprobar mi trabajo final de maestría fue un gran respaldo a mi carrera laboral y profesional.

Christian Passarelli
Tomas-Senaris

Me inscribí en la maestría buscando tener un perfil más técnico y aplicado al ámbito profesional. Durante la cursada estudié conceptos y realicé trabajos con un enfoque práctico, donde las problemáticas enfrentadas y mencionadas por los profesores son las mismas que se presentan en las empresas día a día.

Tomas Señaris
Maximiliano-Uboldi

Tener la posibilidad de realizar la Maestría me permitió ingresar formalmente a un mundo tan desafiante e interesante como lo es el de la Ciencia de Datos. Me brindó herramientas fundamentales que son parte del día a día en la profesión, y amplió mis horizontes de conocimiento y laborales de formas que no hubiera imaginado cuando tomé la decisión de comenzar este camino.

Maximiliano Uboldi
Gabriela-Medina

La Maestría superó mis expectativas porque me ayudó a potenciar mi carrera profesional y me brindó herramientas para implementar la transformación digital y aplicar la cultura Data-Driven en las empresas en las que me desempeñé. Me enriquecí muchísimo con los profesores y mis compañeros, ya que pude crecer en conocimientos, experiencias y ampliar mi visión sobre las distintas problemáticas que enfrentamos a diario. Luego de la Maestría me surgieron mejores oportunidades laborales para seguir desarrollándome en el área de Data Analytics lo cual me fortaleció personal y profesionalmente.

Gabriela Medina
Matias-Gouman

La Maestría me dio herramientas para presentar soluciones de negocio con fundamentos más robustos y con análisis más profundos ya que cada materia y experiencia brindada se realizaba con un enfoque muy práctico. En mi ámbito laboral, al aplicar las técnicas aprendidas, pude enfrentarme a proyectos más desafiantes.

Matias Gouman
Diego-Ariel-Oppenheim

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

Diego Ariel Oppenheim
Diego-Tauziet

Ganador del primer puesto de la Data Mining Cup – Universidad de Kyoto de Japón junto a un equipo multidisciplinario.

El aporte que nos dio la facultad, para la competencia son todos los conceptos que fuimos adquiriendo a lo largo de estos dos años, conceptos teóricos que fuimos aplicando a un ámbito más práctico. La verdad es que es espectacular poder tener esta posibilidad de una competencia mundial (…) fue muy alentador porque con nuestro equipo terminamos entre los primeros de Argentina, a nivel mundial también, y encontramos una forma interesante para trabajar juntos.

Diego Tauziet
Nestor-Arellano

Me escribí en la Maestría ya que siendo economista, veo que la economía en la actualidad está yendo hacia un rumbo de nuevas tecnologías, donde el análisis de grandes volúmenes de datos a través de nuevas herramientas, es fundamental. Elegí la Universidad porque me pareció la más conveniente, que contiene el programa más completo y un gran nivel académico.

Nestor Arellano

Director Académico

Más información

Quien cumpla con el régimen de promoción alcanzará el grado y obtendrá el título de “Magíster en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento” emitido por la Universidad Austral.

Esta Maestría virtual se origina en base a la Maestría en su versión presencial, con Reconocimiento oficial y validez nacional del título otorgado por el Ministerio de Educación mediante la Resolución N° 2781-15 y Categorizada B por Resolución CONEAU Nº RESFC-2022-250 APN[1]CONEAU#ME, con fecha 14/07/2022.

Primer año (1 cuatrimestre):

  • Estadística
  • Algoritmos y Estructuras de Datos
  • Bases de Datos
  • Introducción a Data Mining
  • Análisis Inteligente de Datos
  • Aspectos Legales del Uso de la Información
  • Casuística de Implementación I
  • Regresión Avanzada

Segundo año (1 año):

  • Data Mining Avanzado
  • Laboratorio de Implementación I
  • Laboratorio de Implementación II
  • Aspectos éticos del Uso de la información
  • Text Mining y Recuperación de Información
  • Introducción a Data Warehousing
  • Seminario de Trabajo Final
  • Gestión del Conocimiento
  • Análisis de Series Temporales
  • Fundamentos del Aprendizaje Automático
  • Web Mining
  • Casuística de Implementación II
  • Electiva I- Electiva II
  • Consultar por convenio corporativo e institucional haciendo click aquí
  • Todas las bonificaciones están sujetas a cupo y no son acumulables.

Novedades

Ciencia de datos
16.01.2025
El área de Ciencia de Datos de la Facultad de Ingeniería ...
Durante el último año, las actividades de trans...

Admisión

  • Ser graduado de una carrera universitaria de 4 o más años de duración. Serán evaluados por el Consejo de Dirección, los casos que no posean Título universitario pero acrediten trayectoria profesional.
  • Acreditar experiencia profesional.
  • Lectura de material en inglés.
  • Presentarse en la entrevista de admisión y aprobar el test.

La Universidad Austral es la #1 de Argentina

de Gestión Privada

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