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Maestría

Maestría en Ciencia de Datos – Regional Rosario

Inicio:

02.08.2024
Duración: 2 Años
Modalidad: Híbrido
Sede: Rosario

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Presentación

Los grandes volúmenes de información almacenados por la mayoría de las organizaciones constituyen un activo importante. Dentro de las bases de datos se encuentran las características de la organización, el comportamiento de los clientes, las estructuras productivas, los resultados de diversas decisiones y muchas claves para la mejora del desempeño.

Es clave entender y realizar la extracción automática de información, explotar grandes bases de datos, realizar análisis estadísticos, obtener patrones y concebir sistemas inteligentes y de soporte de decisiones. El dominio de estas nuevas tecnologías y la gestión de conocimiento de los Procesos de Negocio respecto de la explotación de datos son un gran desafío al que hay que responder con mayor formación.

  • 17 años capacitando líderes. Una experiencia transformadora que permite un salto en el desarrollo profesional. Abiertas las inscripciones 2023

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¿Por qué Austral?

ICONOS-09
Excelencia Académica
Resultado de un intensivo desarrollo del Claustro Docente, que acredita trayectoria académica y un gran reconocimiento profesional en el mercado.
ICONOS-08
Modelo Vincular
La única Facultad de Ingeniería que integra en su campus una Plaza de Transferencia Tecnológica y laboratorios de investigación para satisfacer con capacitación y soluciones a diversas industrias.
ICONOS-07
Reconocimiento Internacional
Es la 1º Universidad Privada de la Argentina según el QS University Rankings y se destaca por ser la Universidad Latinoamericana con mejor relación profesor-alumno.

Modalidad de cursado

Modalidad Blended. 

PRESENCIAL: viernes de 9 a 18 hs y sábados de 9 a 13 hs.  Cada 3 semanas.

ONLINE: 2 Sábados por mes. Formato sincrónico.

Objetivos

Comprender las formas más efectivas de utilizar estratégicamente los grandes volúmenes de datos que almacenan las organizaciones.

Adquirir los conocimientos específicos y herramientas más avanzadas en la solución de problemas, no solo en áreas de negocio, sino también en áreas científicas.

Dominar los principios básicos para el modelado de datos y la metodología y técnicas de Data Mining.

¿A quién está dirigido?

Testimonios de graduados

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

Docentes Académicos

Información Adicional

Primer año:

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

Segundo año:

  • 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

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

Novedades

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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