La Maestría en Ciencia de Datos Presencial de la Universidad Austral combina más de 20 años de trayectoria académica, un plan de estudios intensivo de 14 meses y un enfoque práctico orientado a la toma de decisiones reales en organizaciones.
A través de una cursada presencial en CABA, vas a adquirir herramientas avanzadas de Ciencia de Datos y aplicarlas en contextos concretos, alineados a los desafíos actuales del mercado.
Una vez inscripto en la Maestría, vas a poder acceder al Pre-Master Data Course, un curso introductorio 100% bonificado y optativo, pensado para que llegues con bases sólidas en los contenidos clave.
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De esta manera, podés nivelarte y comenzar la cursada con mayor seguridad y confianza, independientemente de tu formación previa.
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"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".
"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".
"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)".
“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.”
"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".
"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".
Primer año:
Segundo año:
Quien cumpla con el régimen de promoción alcanzará el grado y obtendrá el título de “Magíster en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento”.
Reconocimiento oficial y validez nacional del título otorgado por el Ministerio de Educación mediante la Resolución N° 2781-15 y por la CONEAU mediante la Resolución de acreditación N° RESFC-2022-250-APN-CONEAU#ME, con fecha 14/07/2022 (Acreditada con categoría B).
La Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial impactan en el sistema productivo, educativo y social sin distinción. Su influencia crece día a día, y la capacidad de interpretar y utilizar datos para tomar decisiones se ha vuelto una competencia clave en todos los niveles de formación.
Frente a este escenario dinámico, contar con un programa de formación continua es fundamental para que profesionales y graduados se mantengan actualizados con las herramientas, técnicas y enfoques más innovadores del sector.
• Curso en IA Generativa
Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa y sus aplicaciones reales. Se trabajan modelos de lenguaje (LLMs), generación de imágenes, modelos multimodales y desafíos actuales como sesgos, alucinaciones y eficiencia de modelos.
• MLOps: Operacionalización de modelos de Machine Learning
Implementación y escalado de modelos en entornos productivos, integrando automatización, control de versiones, monitoreo y herramientas como AutoML y GenAIOps.
DESCUENTOS Y BENEFICIOS
Importante: Los descuentos no son acumulativos y están sujetos a cupo.
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