Maestría en Ciencia de Datos – Regional Rosario

“La Maestría en Ciencia de Datos fue un punto de inflexión en mi carrera.”

En ese momento trabajaba en el sector bancario y buscaba conocer más sobre el mundo de los datos. Lo más valioso fue la base teórica sólida y estructurada, que me permitió comprender en profundidad la ciencia de datos y sus fundamentos, junto con el networking con profesionales de diversos ámbitos.

Gracias a esa formación pude dar un salto profesional hacia roles vinculados a data, trabajar con equipos de negocio, generar insights para la toma de decisiones y desarrollar modelos avanzados aplicados a problemas reales.

La recomiendo por su excelencia académica, su plantel docente y su enfoque integral e interdisciplinario.

“La ciencia de datos no es solo construir un modelo predictivo.”

Lo más valioso que me aportó la maestría fue comprender que trabajar con datos implica mucho más que desarrollar un modelo. Aprendí a manejar grandes volúmenes de información, combinar distintas bases y analizarlas en profundidad para entender realmente qué está pasando antes de definir una solución.

Hoy me siento preparado para encarar problemáticas vinculadas a la automatización y al análisis de datos con mayor seguridad. La maestría me dio herramientas concretas para abordar distintos escenarios profesionales con confianza.

La recomendaría por la variedad de temas que aborda, la constante puesta en práctica a través de ejercicios y casos reales, y los recursos tecnológicos de la facultad que hacen que las clases sean dinámicas y actuales.

“La Maestría en Ciencia de Datos me brindó una sólida formación en análisis de datos y una experiencia de trabajo interdisciplinaria cercana a la realidad profesional.”

Lo más valioso fue combinar el aprendizaje técnico con la dinámica de trabajo en equipos interdisciplinarios, reflejando de manera auténtica los desafíos del mundo laboral. Estos aprendizajes me permitieron mejorar la calidad del análisis financiero y contable, automatizar procesos rutinarios y optimizar tiempos.

Destaco especialmente la excelencia académica, la calidad humana del cuerpo docente y la red de contactos que se construye a lo largo del recorrido, factores que potencian el desarrollo profesional en una disciplina en pleno crecimiento y con un impacto concreto en las oportunidades laborales actuales.

“La maestría me abrió las puertas a un mundo donde los datos hablan.”

A lo largo de la cursada conocí no solo nuevas y novedosas herramientas, sino también una forma distinta de observar, procesar y estudiar grandes volúmenes de información. Ya sea en datos en forma de imágenes, textos extensos o tablas, entendí que los datos están presentes en todos los rubros y que, saber escucharlos junto con el conocimiento de la situación, permite tomar decisiones más informadas, con impacto más rápido y efectivo.

Destaco especialmente el recorrido del programa: comenzamos estudiando técnicas ancestrales, probadas y validadas, y luego fuimos progresando hacia métodos más modernos, incluso algunos lanzados al mercado en el mismo año del cursado. También valoro haber podido estudiar en instalaciones de primera, con equipamiento adecuado, lo que hizo que la experiencia fuera cómoda y accesible.

En un entorno tan cambiante como el de la ciencia de datos, la revisión permanente de los contenidos es fundamental. El feedback de los alumnos fue siempre bien recibido, y las autoridades actuaron en consecuencia, lo cual considero un aspecto positivo del programa.

“Aprendí a estructurar proyectos de datos con rigor, desde la definición del problema hasta el despliegue del modelo.”

Lo más valioso que me aportó la maestría fue incorporar una metodología rigurosa para desarrollar proyectos de datos, desde la formulación del problema de investigación hasta el despliegue y validación de modelos de deep learning. Aprendí que el verdadero impacto está en comprender el contexto, trabajar con datasets de calidad y diseñar experimentos reproducibles.

Apliqué estos conocimientos en proyectos de computer vision, donde desarrollé un sistema de detección de objetos para identificar y notificar espacios vacíos en playas de estacionamiento. Actualmente trabajo en un proyecto orientado a la detección de firmas manuscritas falsificadas, también mediante técnicas de computer vision, utilizando transformadas Gabor.

Además, la formación en redes neuronales me permitió no solo aplicar modelos existentes, sino adaptar arquitecturas como CNNs, ResNets y transformers visuales a problemas específicos, justificando cada decisión de diseño con fundamentos teóricos sólidos.

Recomendaría la maestría a quienes busquen una formación que combine rigor académico con aplicación práctica. El programa brinda herramientas para abordar problemas complejos de principio a fin: desde el planteamiento de hipótesis y la preparación de datos hasta el despliegue en producción. En mi caso, el diferencial fue poder profundizar en redes neuronales y computer vision, desarrollando una mentalidad analítica estructurada para trabajar con datos reales.