Maestría en
Management & Analytics
¿Por qué elegir la Maestría en Management & Analytics?
Convertite en un líder capaz de tomar decisiones estratégicas basadas en datos, combinando habilidades de gestión empresarial con técnicas avanzadas de análisis de datos e Inteligencia Artificial.
Esto te brindará una ventaja competitiva al saber transformar grandes volúmenes de información en soluciones innovadoras y estratégicas en diversos sectores. Su metodología hands-on y sus docentes hacen que estudiar esta maestría marque la diferencia.
La Maestría en Management & Analytics combina analítica avanzada y gestión estratégica formando líderes capaces de transformar datos en ventajas competitivas.
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A quiénes está dirigida
Profesionales de diferentes disciplinas que aspiran a adquirir herramientas y habilidades de explotación de datos y analítica avanzada para la creación de valor y de ventajas competitivas sostenibles, con una visión integral y sistémica de los negocios.
Profesionales que lideran organizaciones y/o equipos de trabajo que buscan promover el desarrollo y la implementación de productos, servicios y tomas de decisiones basadas en datos a gran escala.
Jóvenes profesionales que provengan del ámbito de manejo de datos y/o de gestión, y deseen adquirir experiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos comprender, evaluar y diseñar soluciones tecnológicas basadas en datos.
Modalidad: Presencial
Duración: 2 años
Días y horarios de cursada: Inicio en el mes de mayo –Lunes y martes de 19:00 hs a 22 hs.
A fin de poder cursar exitosamente la Maestría en Management & Analytics es menester que los aspirantes posean ciertos conocimientos básicos en determinadas temáticas. Esto les permitirá transitar la currícula de la Maestría sin sobresaltos, aprovechando al máximo el cursado de las correspondientes materias.
Los conocimientos mínimos recomendados para los aspirantes corresponden a los siguientes temas:
- SQL y Python
- Métodos Cuantitativos
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Plan de estudios
Título que otorga: Magíster en Gestión de Negocios y Analítica
Acreditada en Sesión CONEAU N° 578 del 9 de noviembre de 2022.
Contenidos
- Finanzas y Control de Gestión
- Planeamiento Comercial y Negocios Data-Driven
- Dirección Estratégica Basada en Datos
- Gestión de la Innovación
- Dirección y Gestión de las Organizaciones
- Gobierno de datos
- Programación para el Análisis de Datos
- Fundamentos de Análisis y Minería de Datos
- Almacenes de Datos y Procesamiento Analítico en Línea
- Herramientas de Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos
- Técnicas y Algoritmos de Aprendizaje Automático
- Taller de Metodología de la Investigación y Escritura Académica
Cursos electivos
- Liderazgo y Cultura Organizacional
- Pensamiento Sistémico para el Planeamiento Estratégico
- Desarrollo Sostenible
- Economía de la Producción e Innovación
- Mercados Globales
- Evaluación de Proyectos
- Gestión de Proyectos
- Estrategias Competitivas en Argentina
- Supply Chain y operaciones
- Micro y Macroeconomía
- Contabilidad y costos
- Políticas de Innovación
- Tecnológica en Argentina
- Deep Learning
- Implementación de Aplicaciones de Aprendizaje Automático en la Nube
- Visualización de la información
- Seminario de aplicación a FinTech
- Seminario de aplicación a EdTech
Conocé los requisitos de
ingreso a las maestrías y
especializaciones
e-mail
postgrado@itba.edu.ar
DIRECTOR DE LA CARRERA
Paolo Donizetti
Paolo es Licenciado en Economía por la Universidad de Buenos Aires y Licenciado en Matemáticas por la Università degli Studi di Roma “La Sapienza”. Es Máster en Investigación de Mercado y Data Mining por la Università di Bologna. Actualmente es socio en Collective.ai y ha liderado proyectos de Machine Learning y desarrollo de estrategias de datos para empresas como Tenaris, PepsiCo, DBlandIT, INDEC, Amarch DHS, AON, y Coca-Cola.
Docentes
Lionel Chamorro
• Head of Data Science & AI en Froneus
• Data Scientist en Medalia
• Profesor en ciencia de datos en Digital House
• Presidente y Co-founder en Fundación Kuy-Kuy
• Partner en {collective.ai}
Ariel Haimovici
- Licenciado en Cs Físicas (UBA)
- Dr en Cs. Físicas (UBA)
- Posdoctorado en el laboratorio de Neurociencias de la Universidad Torcuato di Tella
- Profesor de ciencia de datos en ITBA
- Data scientist en {collective.ai}
Horacio Mansilla
• Ingeniero Industrial (UCA)
• Programa de Desarrollo Directivo (IAE Business School)
• Director de Canal Digital y Big Data en Telefónica Movistar
Alejandro Salevsky
Cristian Calla
• Ingeniero en Sistemas de Información (UTN)
• Posgrado en Administración de Proyectos (UCA)
• Especialización en Ciencia de Datos (ITBA)
• Marketing Science Director (Mercado Libre)
Juan Martín Maglione
Máster en Dirección Estratégica y Tecnológica (ITBA). Máster en Dirección Estratégica y Tecnológica (EOI, España). Especialización en Consultoría de Negocios Internacionales (Fontys University of Applied Sciences en Eindhoven, Holanda). Especializaciones varias en Big Data, Product Management, Agile Methodologies, Cloud Engineering y Deep Learning (ITBA). Regional Product Transformation Manager en Banco Santander (Madrid, España). Head of Artificial Intelligence and Technology en SAI (Amsterdam, Holanda)
Gabriela Bortz
Doctora en Ciencias Sociales, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de Buenos Aires. Magíster en Ciencia, Tecnología y Sociedad en Universidad Nacional de Quilmes. Licenciada en Ciencia Política, UBA.
Tomás Reboursin
Jorge Fantín
• MSc. in Management, London Business School
• Master en Finanzas, Universidad Torcuato Di Tella
Rifat Lelic
• Doctor en Administración, UCA
• MBA, State University de San Francisco
• Ingeniero Industrial, UBA
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Dirección Estratégica y Tecnológica
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Desarrollo Energético Sustentable
ESPECIALIZACIÓN EN
Ciencia de Datos
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