Menú
Menú
Completá el formulario para recibir información
Hs de cursado
¿Por qué estudiar este posgrado?
Es el único Posgrado en el Norte Argentino en este espacio de formación de gran crecimiento y demanda; y una de las pocas Maestría que integra una fuerte formación técnica con gran experiencia de los Docentes que trabajan en empresas de esta área y vuelcan sus conocimientos de proyectos y tareas en la enseñanza de sus contenidos.
Descripción del posgrado
Las organizaciones empresariales y entes gubernamentales de cualquier naturaleza están experimentando un agudo proceso de cambios tecnológicos constantes, y el éxito competitivo radica en sus habilidades para realizar adecuadas gestiones de sus activos intangibles, y además consistentes sistemas informáticos de soporte.
La tecnología hace posible que se pueda recopilar millones de datos y mediante algoritmos, obtener información significativa en tiempo real. Para lograr esto es necesario que existan científicos de datos capaces de dar la solución que el mercado y las empresas requieren.
El Magister en Ciencias de Datos tienen un rol fundamental dentro de una organización, relacionado a los sistemas y tecnologías que ayudan a las empresas y corporaciones a almacenar, administrar y recuperar de forma eficaz y eficiente grandes volúmenes de datos y poder usarlos en forma eficaz para la toma de decisiones o generar nuevas oportunidades de negocios.
MODALIDAD (Metodología de Enseñanza)
DISTANCIA
Todos los módulos serán desarrollados en modalidad a distancia, con encuentros sincrónicos y actividades asincrónicas.
La estructura curricular asegura que los cursantes transiten su formación apoyados por el asesoramiento y tutoría permanentes de los docentes, con el seguimiento y la evaluación continua de los aprendizajes en sus diferentes dimensiones.
El Magister en Ciencia de Datos es un profesional con una sólida formación analítica que le permite la interpretación y resolución de problemas, a partir del empleo de sistemas y tecnologías de información, con la capacidad para:
– Administrar los recursos humanos, físicos y de aplicación que intervienen en el desarrollo de proyectos de las tecnologías de información en aplicaciones de manejos de datos.
– Desempeñar funciones gerenciales acordes con su formación profesional.
– Integrar proyectos de investigación y desarrollo, formando equipos interdisciplinarios en cooperación, o asumiendo el liderazgo efectivo en la coordinación técnica y metodológica de los mismos.
– Participar en la toma de decisiones de una organización asesorando en relación con las mismas, acerca de las políticas de desarrollo e implantación de sistemas de las tecnologías de información en proyectos de ciencia de datos.
Plan de Estudios
Conceptos y aplicaciones del planeamiento estratégico aplicado a la dirección de las tecnologías de información, mecanismos y procesos que facilitan la gestión contemporánea, aceptando la gestión del cambio como algo sustancial a los entornos inestables y variables, en que se desenvuelven las organizaciones.
Principales soluciones que se implementan tanto en organizaciones pequeñas como en grandes corporaciones y entidades públicas, enfocada a una aproximación tecnológica que permita compartir el conocimiento a cualquier profesional que se pueda desempeñar como decisor, consultor o directivo, y poder manejarse con soltura dentro del amplio catálogo de productos y servicios de gestión de la información.
Procesamiento de una gran cantidad de datos, buscando patrones y descubriendo conocimiento, a través de metodologías y técnicas de minería de datos, que resultan de gran importancia para la toma de decisiones o el análisis estadístico.
Conceptos relacionados a la programación distribuida y su aplicación en Ciencia de Datos. Tecnologías y la arquitectura para la programación distribuida. Conceptos de Big Data de manera teórica y aplicada. Funciones del profesional de datos orientado a resolver problemas de Big Data dentro de las organizaciones.
Sistemas inteligentes, cómo representan del conocimiento, cómo razonan sobre él y cómo lo aprenden. Tipos de Sistemas Inteligentes. Tipos de conocimiento y formas de representación.
Análisis y comprensión de métodos, procedimientos y fórmulas que permiten recolectar información para luego analizarla y extraer de ella conclusiones relevantes, siendo la base de la Ciencia de los Datos y su principal objetivo, que es mejorar la comprensión de los hechos a partir de la información disponible.
La Inteligencia de Negocios en sus aspectos técnicos como de negocios, revisión del impacto en el manejo de la información y la toma de decisiones estratégicas en los diferentes entornos en los que se aplica
El pensamiento estratégico aplicado a la dirección. Herramientas y mecanismos que facilitan la gestión contemporánea, aceptando la gestión del cambio como sustancial a los entornos inestables y variables, en que se desenvuelven las organizaciones
Los tipos de aprendizaje de máquinas. Análisis del lenguaje: vectores de palabras / frases, análisis sintáctico, análisis de sentimientos. Aprendizaje basado en gradientes. Asignaciones no lineales. Campo de aplicación de Deep Learning y Redes Neuronales.
Identificación, captura, preprocesamiento, análisis y visualización de datos. Impacto del tratamiento de datos masivos en la sociedad actual. Análisis en tiempo real
Gestión y administración de proyectos. Proyectos IT y sus aplicaciones en Ciencia de Datos
Recopilación de grandes cantidades de datos, procesamiento usando diferentes tecnologías de soporte, presentación de los resultados obtenidos en cuadros inteligentes
Introducción al conocimiento científico; aspectos del conocimiento científico y diferencias respecto de otras formas de conocimiento. Técnicas y metodologías de Investigación, enfocado a las Ciencia de Datos.
Arquitecturas de Redes Neuronales aplicadas en diversas áreas, dando énfasis en la resolución de problemas de clasificación y predicción. Estrategias evolutivas aplicables al proceso de adaptación de las redes neuronales, y técnicas del área de Deep Learning.
El alumno deberá realizar un proyecto completo de Tesis, que muestre el desarrollo total de un caso de estudio, investigación o desarrollo de un trabajo que respete las doctrinas, teorías y disciplinas relacionadas a la Ciencia de Datos
Araujo, Pedro Bernabe
Doctor en Ingeniería. Especialista en Ingeniería en Sistemas de Información. Ingeniero en Sistemas de Información.
Cardoso, Alejandra Carolina
Magister en Informática. Licenciada en Ciencias de la Computación.
Mag. Ing. Mario Marcelo Figueroa de la Cruz
Magister en Ciencias de la Ingeniería. Especialista en Telecomunicaciones Telefónicas. Ingeniero Eléctrico – Orientación Electrónica
Funes, Héctor Nicolás
Magister en Estadística Aplicada. Profesor en Matemática y Física.
Lizondo, Diego Fernando
Doctor en Ingeniería mención Sistemas de Información. Ingeniero en Sistemas de Información.
Nievas, Guillermina Rosana
Magister en Administración de Negocios. Ingeniera en Sistemas de Información.
Orosco Segura, Lía Elizabet
Dra. Ing. en Caminos, canales y puertos. Master en Ingeniería sísmica y dinámica estructural. Magister en Ingeniería Estructural. Ingeniera Civil
Parra De Gallo, Herminia Beatriz
Doctor en Ingeniería Mención Ingeniería en Sistemas de Información. Master en Administración de Negocios. Ingeniera en Computación
Rivadera, Gustavo
Visa, Rafael Francisco Matías
DOCTORADO EN PROYECTOS. Master en Dirección Estratégica en Tecnologías de la Información. Ingeniero en Informática.
Zumaeta, Manuel Alejandro
Magister en Management de Proyectos. Ingeniero en Sistemas de Información.
¡Que tu historia no se detenga!
