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Data Science

Specialization

Why choose to train in Data Science?

Data Science Specialization provides tools to the professionals to design, prepare, analyze and manage large volumes of data, both structured and unstructured. 

It emphasizes the theoretical fundamentals to allow the graduates with the necessary flexibility to adjust to abrupt technological changes and also in the study of case studies and laboratory practices with commercial software and open source

This specialization is intended for:

Graduates of minimum 4 years courses, from national or international universities, who work in areas that require data analysis.

Modality: In-person

Specialization Duration: 1 year + Comprehensive Final Project

Master’s Duration: 2 years + Thesis

Course days and times: Friday from 5:30 p.m. to 10 p.m. and Saturday from 9 a.m. to 1:30 p.m.

 Curriculum

Degree granted: Data Science Specialization

Accredited in session CONEAU N° 424 on July 27, 2015.
Ministerial Resolution N°1753/16

  • Module 1: Leveling.
  • Module 2: Data Science Fundamentals.
  • Module 3: Data Mining
  • Module 4: Data Storage and Online Analytical Processing
  • Module 5: Big Data Processing Tools
  • Module 6: Data visualization.
  • Module 7: Machine learning Algorithms and Techniques.
  • Module 8: Big Data Transformation and Loading, Design, and Application of Extraction Processes
  • Module 9: Geographical and Scientific Data Analysis
  • Module 10: Intensive Seminar on Complex Data Advanced Topics
  • Module 11: Comprehensive Final Assignment Workshop
  • Module 1: Leveling.
  • Module 2: Data Science Fundamentals.
  • Module 3: Data Mining.
  • Module 4: Data Storage and Online Analytical Processing.
  • Module 5: Big Data Processing Tools.
  • Module 6: Data visualization.
  • Module 7: Machine learning Algorithms and Techniques.
  • Module 8: Big Data Transformation and Loading, Design, and Application of Extraction Processes
  • Module 9: Geographical and Scientific Data Analysis
  • Module 10: Intensive Seminar on Complex Data Advanced Topics
  • Module 11: Comprehensive Final Assignment Workshop

Maestría en Ciencia de Datos

Título que otorga: Magister en Ciencia de Datos
Acreditada en sesión CONEAU N°566  del 17 de mayo de 2022.
Resolución Ministerial N°160/11.

El plan de estudios de la Maestría incluye los Módulos 1, 2, 3, 4, 5 ,6, 7, 8, 9 y 10 descriptos en el plan de la Especialización e incorpora:

  • Taller de Tesis.
  • Taller de Tesis II.
  • Electiva I – Bases de Datos de Grafos.
  • Electiva II – Análisis y Tratamiento de Imágenes Satelitales.
  • Electiva III – Implementación de Aplicaciones de Aprendizaje Automático en la Nube.
  • Electiva IV – Neurorobótica.
  • Tesis de Maestría.

HEAD OF DEPARTMENT

Alejandro Vaisman

Docentes

AIZEMBERG, ARIEL
ARJONES, GUSTAVO
DENICOLAY PACHECO, GUSTAVO
GAMBINI, JULIANA
Doctora en Ciencias de la Computación, UBA. Licenciada en Ciencias Matemáticas, UBA. Profesor Titular a tiempo completo en el Departamento de Ingeniería Informática, ITBA.
GÓMEZ, LETICIA

MBA y Licenciado en Ciencias de la Computación São Paulo/Brasil; Chief Technology Officer; Endeavor Entrepreneur. Especialista en Big Data, Machine Learning y DevOps.

MON, ALICIA
Doctora en Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad Rey Juan Carlos (Madrid). Master en Ingeniería de Software, Universidad Politécnica de Madrid. Diploma de Estudios Avanzados del Doctorado en Antropología, Universidad Complutense de Madrid. Licenciada en Sociología, UBA.
PAMPLIEGA, JUAN MARTÍN
Ingeniero Informático. Participó en proyectos de Big Data tanto en Google (a través de Globant), Despegar.com y Socialmetrix utilizando herramientas como Sqoop, Pig, Hbase, Hive, Oozie, Spark y Cassandra.
RICCILLO, MARCELA
Doctora en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires, Argentina.
Cuenta con 15 años de experiencia en empresas de diversas industrias llevando a cabo proyectos de consultoría de negocio, tecnología de la información e IA aplicada a negocios.

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Te invitamos a participar de nuestras actividades

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