Título ofrecido:Magíster en Ciencia de Datos
Ubicación:Capital Federal
Duración:2 Años
Tipo:Maestrías
Modalidad:Presencial
Características
Explorá el posgrado
Te formarás con un equipo interdisciplinario de académicos y profesionales reconocidos internacionalmente en el área de Ciencia de Datos.
¿Por qué estudiar este posgrado?
En un mundo en el cual el volumen y la complejidad de los datos no dejan de crecer, se necesitan profesionales con una base sólida en modelos estadísticos y de aprendizaje automático, con la capacidad para analizar, administrar y optimizar esta información tan valiosa para la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.
La Ciencia de Datos se encuentra en la intersección de la estadística, la computación y una amplia gama de dominios de aplicación.
¿A quiénes está dirigido?
La Maestría en Ciencia de Datos está dirigida a profesionales del campo de las ciencias económicas, ingeniería, informática, ciencias exactas y naturales.
¿Qué vas a aprender?
- A construir modelos estadísticos, comprendiendo sus alcances y limitaciones.
- A utilizar las técnicas impartidas para tomar decisiones y responder preguntas abiertas.
- A abordar de manera integral el manejo de los datos y la extracción de información relevante.
- A formular planes y propuestas, diseñar estrategias y tomar decisiones basadas en el análisis de datos.
- A interactuar con profesionales de otras disciplinas para desarrollar proyectos relacionados a estudios cuantitativos.
- A administrar y analizar grandes bases de datos.
- A desempeñarte en la gestión pública, empresas y consultoras del sector privado, organizaciones no gubernamentales, así como también en el ámbito académico, en materia de docencia e investigación.
- A llevar a cabo actividades de ciencia de datos conscientes y de acuerdo con las políticas, privacidad, seguridad y consideraciones éticas.
Plan de estudios
Primer trimestre
- Programación para el Análisis de Datos
- Probabilidad
- Inferencia Estadística y Análisis de Datos
Segundo trimestre
- Regresión Avanzada
- Supervised Machine Learning (Aprendizaje Supervisado)
- Base de Datos
Tercer trimestre
- Unsupervised Machine Learning (Aprendizaje No-Supervisado)
- Neural Networks (Redes Neuronales)
- Taller de Trabajo Final I
Cuarto trimestre
- Estadística Espacial
- Seminario de Aplicación al Ámbito Privado
- Programación Avanzada para Grandes Volúmenes de Datos
- Natural Language Processing (Procesamiento de Lenguaje Natural)
- Visualización y Comunicación
Quinto trimestre
- Seminario de Aplicación al Ámbito Público
- Seminario de Aplicación al Ámbito Científico
- Tópicos Avanzados en Ciencia de Datos
- Análisis Prescriptivo y Optimización
Sexto trimestre
- Taller de Trabajo Final II
Requisitos
Requisitos de admisión
Para la inscripción en la Maestría en Ciencia de Datos es necesario contar con título universitario de grado. Se valorarán preferentemente títulos del campo de las ciencias económicas, ingenierías, informática, ciencias exactas y naturales. Se requieren, además, habilidades analíticas, conocimientos intermedios de matemática y estadística y comprensión de textos en inglés.
Es posible la inscripción provisoria con certificado de título en trámite.
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