Maestría y Especialización en
Ciencia de Datos
¿Por qué elegir formarse en Ciencia de Datos?
La Maestría en Ciencia de Datos y la Especialización en Ciencia de Datos brindan a los profesionales herramientas para diseñar, preparar, analizar y manejar grandes volúmenes de información, estructurada y no-estructurada.
La Especialización hace énfasis, por un lado, en los fundamentos teóricos que otorgan al graduado la flexibilidad necesaria para adaptarse a los abruptos cambios tecnológicos; y por el otro, en estudios de casos y práctica en laboratorios con software comercial y open source.
La Maestría profundiza los conocimientos, fortalece y consolida las competencias propias del campo disciplinar.
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A quiénes está dirigida
Profesionales graduados de carreras de al menos 4 años, provenientes de universidades nacionales o extranjeras, que trabajan en sectores que requieren análisis de datos.
Modalidad: Presencial.
Duración Especialización: 1 año + Trabajo Final Integrador
Duración Maestría: 2 años + Tesis de Maestría
Días y horarios de cursada: Inicio abril – Viernes de 17:30 a 22 y sábados de 9 a 13:30 hs.
Plan de estudios
Especialización en Ciencia de Datos
Título que otorga: Especialista en Ciencia de Datos
Acreditada en Sesión CONEAU N° 424 del 27 de julio de 2015.
Resolución Ministerial N°1753/16
- Módulo 1: Nivelación.
- Módulo 2: Fundamentos de Análisis de Datos.
- Módulo 3: Minería de Datos.
- Módulo 4: Almacenes de Datos y Procesamiento Analítico en Línea.
- Módulo 5: Herramientas de Procesamiento para Grandes Volúmenes de Datos.
- Módulo 6: Visualización de la información.
- Módulo 7: Técnicas y Algoritmos de Aprendizaje Automático.
- Módulo 8:Diseño e Implementación de Procesos de Extracción, Transformación y Carga de Grandes Volúmenes de Datos.
- Módulo 9: Análisis de Datos Científicos y Geográficos.
- Módulo 10: Seminario Intensivo de Tópicos Avanzados en Datos Complejos.
- Módulo 11: Taller de Trabajo Final Integrador (TFI).
- Módulo 1: Nivelación.
- Módulo 2: Fundamentos de Análisis de Datos.
- Módulo 3: Minería de Datos.
- Módulo 4: Almacenes de Datos y Procesamiento Analítico en Línea.
- Módulo 5: Herramientas de Procesamiento para Grandes Volúmenes de Datos.
- Módulo 6: Visualización de la información.
- Módulo 7: Técnicas y Algoritmos de Aprendizaje Automático.
- Módulo 8:Diseño e Implementación de Procesos de Extracción, Transformación y Carga de Grandes Volúmenes de Datos.
- Módulo 9: Análisis de Datos Científicos y Geográficos.
- Módulo 10: Seminario Intensivo de Tópicos Avanzados en Datos Complejos.
- Módulo 11: Taller de Trabajo Final Integrador (TFI).
Maestría en Ciencia de Datos
Título que otorga: Magíster en Ciencia de Datos
Acreditada en sesión CONEAU N°566 del 17 de mayo de 2022.
El plan de estudios de la Maestría incluye los Módulos 1 a 11 descriptos en el plan de la Especialización e incorpora:
- Taller de Tesis.
- Taller de Tesis II.
- Electiva I – Análisis Avanzado de Movilidad.
- 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.
Juan Ignacio Donato – Data Scientist Analyst, Pan American Energy.
“La especialización me permitió entender los usos y los principios relevantes en el diseño de un warehouse, la importancia de un proceso de ETL sólido para contar con buena calidad en los datos, entre otros conocimientos valorados en el mercado”.
TESTIMONIOS
Conocé lo que
nuestros
graduados tienen
para contarte
TESTIMONIOS
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graduados tienen
para contarte
Juan Ignacio Donato – Pan American Energy
“La Especialización me permitió entender los usos y los principios relevantes en el diseño de un warehouse, la importancia de un proceso de ETL sólido para contar con buena calidad en los datos, entre otros conocimientos valorados en el mercado”
Conocé los requisitos de
ingreso a las maestrías y
especializaciones
e-mail
postgrado@itba.edu.ar
DIRECTOR DE LA CARRERA
Alejandro Vaisman
Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Buenos Aires (UBA).
Profesor e investigador en el área de bases de datos, en particular en Data Warehousing y Business Intelligence, Semantic Web y Sistemas de Información Geográfica.
Director del Centro de Extracción de Información del ITBA.
Consejo asesor
Dr. Delrieux, Claudio
Dr. Yankilevich, Daniel
Dra. Laura Alonso Alemany
Dra. En Computación, Universidad de Barcelona. Profesora e Investigadora Universidad Nacional de Córdoba.
Docentes
AIZEMBERG, ARIEL
ANDREA REY
Licenciada en Ciencias Matemáticas, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad Nacional de Mar del Plata. Doctora de la Universidad de Buenos Aires, área Matemática, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Docente e investigadora en el área de matemática aplicada y estadísticas.
DENICOLAY PACHECO, GUSTAVO
GAMBINI, JULIANA
GÓMEZ, LETICIA
Lic. En Cs. De la Computación (UBA, FCEyN), Dra. En Computación (ITBA).
Especialista en Bases de Datos y Business Intelligence.
MON, ALICIA
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
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.
FERRARI, PEDRO
Lic. En Economía, orientación Matemática y Estadística, Universidad Torcuato Di Tella (UTDT). MBA (UTDT). Data Scientist. Co-fundador de Mutt Data.
RAMELE, RODRIGO
Ing. En Informática, UNLM. Doctor en Computación (ITBA). Profesor de grado y postgrado en ITBA, e investigador en Robótica y Neurociencia.
BOAGLIO, MARCOS
Lic. en Informática (UP). MBA Universidad de San Andrés. Especialista en Ciencia de Datos (ITBA). Senior Solutions Architect Amazon Web Services (AWS), Tampa, Florida, USA. Senior Machine Learning Solutions Architect, AWS.
ROSSI, MARIO
Lic. En Biología (FCEyN, UBA), Dr. En Biología (Universidad de Roma). Magister en Data Mining (UBA). Investigador Principal de CONICET.
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