Programa de Ciencia de Datos

Oferta Académica

Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento

Institución: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires.
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Duración: 1 año + trabajo final integrador
Descripción: La carrera de Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) está estructurada sobre seis materias básicas y obligatorias para todos los alumnos con un total de 416 horas. Acreditación CONEAU, Categoría C.


Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento

Institución: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires.
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Duración: 1 año + trabajo final integrador
Descripción: La carrera de Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) está estructurada sobre seis materias básicas y obligatorias para todos los alumnos con un total de 416 horas. Acreditación CONEAU, Categoría C.


Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento

Institución: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires.
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Duración: 2 años + tesis. El primer año es el de la especialización.
Descripción: Los inscriptos en la Maestría, además de cursar las materias obligatorias para obtener el título de Especialista, deberán cursar cuatro materias optativas (256 horas) y dos talleres de tesis (160 horas). Acreditación CONEAU, Categoría C.


Maestría en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento (Data Mining)

Institución: Facultad de Ingeniería, Universidad Austral
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Duración: 2 años
Descripción: El graduado de esta maestría será un profesional capaz de comprender las formas más efectivas de usar los grandes volúmenes de datos que las organizaciones mantienen, como subproducto de sus sistemas operacionales. La formación recibida le permitirá entender y realizar la extracción automática de información, explotación de grandes bases de datos, análisis estadístico, concepción de sistemas inteligentes y sistemas de soporte de decisiones..Acreditación CONEAU, Categoría C.

En el país existen numerosas Maestrías en Estadística. A modo de ejemplo, citamos las siguientes:

Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística

Institución: Universidad Nacional de Tres de Febrero (UNTREF)
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Duración: 2 años
Descripción: Brindar a los maestrandos sólidos conocimientos y las habilidades necesarias para su desarrollo académico y/o profesional en el campo de la producción y análisis de la información estadística tanto a nivel teórico y tecnológico, como de investigación y aplicación.


Maestría en Estadística Aplicada

Institución: Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Ciencias Económicas
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Duración: 2 años + tesis
Descripción: El Posgrado tiene como propósito poner al servicio de la comunidad recursos humanos especializados para interpretar y utilizar la teoría y práctica estadística contribuyendo al análisis y modelización de problemas propios de la economía, la industria, las ciencias sociales, biológicas y ambientales. Acreditación CONEAU, Categoría B.


Especialización en Estadística Matemática

Institución: Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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Duración: 504 horas
Descripción: Todas las ramas de la Ciencia y la Tecnología que utilizan información empírica, requieren del empleo de métodos estadísticos de diversa índole para el procesamiento de los datos experimentales. La Ciencia Estadística provee los métodos para organizar en forma racional y eficiente el relevamiento de la información, y su posterior análisis e interpretación.
La Especialización en Estadística tiene como objetivo la capacitación de profesionales en el área Estadística.


Maestría en Estadística Matemática

Institución: Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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Duración: 1 materia Obligatoria adicional a las de Especialista y al menos 56hs de Materias Optativas así como un mínimo de 112 hs. adicionales de Talleres y Seminarios + tesis
Descripción: Todas las ramas de la Ciencia y la Tecnología que utilizan información empírica, requieren del empleo de métodos estadísticos de diversa índole para el procesamiento de los datos experimentales. La Ciencia Estadística provee los métodos para organizar en forma racional y eficiente el relevamiento de la información, y su posterior análisis e interpretación.
La Maestría en Estadística tiene como objetivo la capacitación de profesionales en el área Estadística.


Maestría en Estadística Aplicada

Institución: Universidad Nacional de Rosario, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística
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Duración: 770 hs
Descripción: El objeto de estudio comprende tres aspectos básicos:
1. Profundizar el conocimiento en desarrollos teóricos y aplicados de estadística,
2. Ofrecer una actualización en métodos para el análisis de información cuantitativa y
3. Proporcionar herramientas conceptuales y metodológicas para llevar a cabo tareas de investigación.
Acreditación CONEAU, Categoría B.


Maestría en Estadística Aplicada

Institución: Universidad Nacional de Tucumán, Facultad de Ciencias Económicas
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Duración: 2 años
Descripción: Ofrece a graduados universitarios de distintas disciplinas, un programa intensivo de cursos, prácticas, trabajos e investigaciones que los capacite en el uso sistemático de métodos estadísticos aplicados.


Maestría en Análisis y Gestión de Negocios

Institución:  Escuela de Negocios de la Universidad Torcuato di Tella
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Duración: 15 meses de cursada
Descripción: Combina la formación en negocios y ciencia de datos, ofreciendo nuevas oportunidades de aprendizaje para obtener ventajas competitivas. Tiene como objetivo formar profesionales que, a través del uso de tecnología y métodos cuantitativos, aporten valor e innovación en el ámbito de negocios.

Fundamentos de Métodos Analíticos Predictivos

Institución: Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires
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Duración: 4 meses
Descripción: Métodos fundamentales que han surgido de la minería de datos y han sido de valor a la hora de realizar predicciones en el ámbito de los negocios.


Diplomatura en Big Data

Institución:  Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA).
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Duración: 
4 meses


Diplomatura en Business Intelligence

Institución: Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Buenos Aires (UTN)
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Duración: 3 meses. Modalidad a distancia
Descripción: Herramientas conceptuales del oficio de BI a problemas simples e interpreten razonablemente los resultados obtenidos, así como estén en condiciones de utilizar las herramientas comerciales de mayor difusión en el mercado para implementar soluciones en las organizaciones


Big Data y Analytics

Institución: Facultad de Ingenieria, Universidad de Palermo
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Duración: 16 semanas
Descripción: Permite incorporarse a la creciente demanda de profesionales expertos en gestión, almacenamiento, procesamiento, depuración, visualización y análisis de grandes volúmenes de datos.
Permite interactuar con profesionales de las empresas protagonistas de la innovación y desarrollo en BigData, que participan en las asignaturas, y asistir “master classes” sobre temas relevantes de Big Data.


Diplomatura en Inteligencia del Negocio

Institución: Universidad Austral
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Duración: 6 meses
Descripción: Brindar una visión general y sólida con un balance entre los fundamentos y el conocimiento práctico de los principales conceptos de la Inteligencia de Negocio (Business Intelligence) que habilite a los participantes a desarrollar proyectos o programas mediante los cuales se puedan utilizar los datos que ya posee una organización, para transformarlos en información valiosa que permita ayudar a resolver problemas del negocio y soportar la toma de decisiones de los directivos.


Análisis de Datos para Negocios, Finanzas e Investigación de Mercados

Institución: Universidad Abierta Latinoamericana (UAI)
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Duración: 81 horas
Descripción: 
A lo largo de la diplomatura se expondrá los algoritmos más utilizados en el Análisis de datos, enfocándose en sus aplicaciones prácticas pero dando un importante panorama de sus aspectos teóricos.
Se exploraran diversas bases de datos orientadas a problemas relacionados con diferentes negocios y crearan potentes modelos predictivos y descriptivos orientados específicamente a resolver problemas empresariales.

Experto Universitario en Estadística Aplicada a la toma de decisiones

Institución: Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
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Duración: 12 meses (a distancia)


Introducción a Probabilidades y sus Distribuciones para la Toma de Decisiones

Institución: Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
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Duración: 
4 meses (a distancia)
Descripción:
Curso Introductorio o Básico, de la especialidad “Experto Universitario en Estadística Aplicada a la Toma de Decisiones”, está compuesto por 3 Módulos correlativos, de 4 Unidades Temáticas cada uno, planificadas para ser cursadas en 4 meses; está ideado de modo autónomo y auto-suficiente para que los cursantes, logren emplear y aplicar las herramientas y técnicas básicas de Probabilidades y Distribuciones de Probabilidades, tanto Discretas como Continuas, para la Toma de Decisiones, en su propio campo de actividad profesional, sea ésta empresarial o académica.


1° Nivel de Profundización: “Introducción al Muestreo y a la Estadística Inferencial para la Toma de Decisiones”

Institución: Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
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Duración: 4 meses (a distancia)
Descripción: Compuesto por 3 Módulos correlativos, de 4 Unidades Temáticas cada uno, planificadas para ser cursadas en 4 meses; está también ideado de modo auto-suficiente en sí mismo, para que los cursantes, logren emplear y aplicar las herramientas y técnicas básicas de Teoría del Muestreo, tanto probabilístico como no probabilístico, así como las Técnicas de Estimación Puntual, Intervalos de Confianza y Test de Hipótesis para una y dos poblaciones para la Toma de Decisiones, en su propio campo de actividad profesional, sea ésta empresarial o académica.


2° Nivel de Profundización: “Introducción a Regresión Lineal y a Estadística no Paramétrica”

Institución: Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
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Duración: 4 meses (a distancia)
Descripción: 3 Módulos correlativos, de 4 Unidades Temáticas cada uno, planificadas para ser cursadas en 4 meses; está también ideado de modo auto-suficiente en sí mismo para que los cursantes, logren emplear y aplicar las herramientas y técnicas básicas de Teoría de la Regresión Lineal Simple y Correlación paramétrica, así como las modernas Técnicas de tests de Hipótesis no Paramétricos, para una muestra, dos muestras y k muestras relacionadas e independientes para la Toma de Decisiones, en su propio campo de actividad profesional, sea ésta empresarial o académica.


Diplomatura en Análisis de Negocios (Business Analysis)

Institución: Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
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Duración: 3 meses (a distancia)
Descripción: Objetivo general: Que los participantes estén en condiciones de analizar una organización y sus necesidades de negocio junto a los interesados claves, determinar cuáles proyectos deben realizarse para atender esas necesidades, modelar los casos de negocios que actúan como marco de los proyectos, definir los requerimientos y la solución que establecen el alcance de esos proyectos, administrar los cambios en concordancia a los objetivos definidos y poder finalmente evaluar el producto o servicio objeto del proyecto documentando las lecciones aprendidas para el futuro.


INTRODUCCIÓN A BIG DATA – APACHE HADOOP

Institución: Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
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Duración: 36 hs
Descripción: 
El curso está dirigido a personas con conocimientos en el área de sistemas de información que quieran hacer una inmersión en el mundo de Big Data y Bases y Hadoop aplicando sus conceptos.


DATA MINING

Institución:Universidad Tecnológica Nacional (UTN)
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Duración: 48 hs
Descripción: 
Personas con formación en sistemas, actuarios, cs, económicas, etc que se encuentren interesadas en el procesamiento de datos y análisis de información orientado al negocio, con curiosidad en descubrir relaciones entre los datos.


Inteligencia Comercial (Escuela de Negocios)

Institución: Universidad Torcuato Di Tella
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Duración: 1 mes
Descripción:

– Proveer a los participantes herramientas que les permitan comprender, analizar y proponer proyectos en la práctica usando técnicas de data mining.
– Identificar oportunidades de análisis de datos con el objetivo de conseguir información relevante al proceso comercial.
– Estudiar y comprender diferentes técnicas de análisis, sus posibilidades de aplicación y en algunos casos el detalle de su funcionamiento interno.
– Aplicar las técnicas a problemas reales, permitiendo la obtención de herramientas que puedan aplicarse en situaciones concretas.


Aprendizaje automático (Machine Learning) para el análisis de neuroimágenes

Institución: CENTRO LATINOAMERICANO DE FORMACIÓN INTERDISCIPLINARIA (CELFI)
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Duración: 16 al 25 de marzo de 2017
Descripción: 
El curso tiene por objetivo formar a estudiantes doctorales o postdoctorales en la utilización de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para el análisis de imágenes de resonancia magnética (RM) y electroencefalografía (EEG). Estos algoritmos han demostrado ser extremadamente eficientes en la detección de diferencias sutiles en los datos que no pueden ser identificadas por medio de análisis estadísticos tradicionales. Se trata de un curso intensivo de inmersión hands-on, de cinco días consecutivos, que comprenderá desde la adquisición de datos hasta su análisis. El análisis se llevará a cabo a través de una herramienta de uso y distribución gratuita (http://www.cosmomvpa.org/) creada por el Dr. Nick Oosterhof.


Bioinformática

Institución: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires.
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Duración: Primer Cuatrimestre 2017
Descripción: 
Este es un curso de Bioinformática donde se detallan las herramientas y los algoritmos más usados actualmente. Se mostrarán los conceptos básicos para el armado de bases de datos y las bases de datos primarias y secundarias para el manejo de la información en biología molecular.
Te contaremos sobre los algoritmos utilizados para el análisis y comparación de secuencias, modelos ocultos de Markov, Clustering, identificación de motivos en secuencias y estructura. Aprenderás sobre nuevas técnicas de secuenciación masiva y la anotación y el análisis de genomas. Finalmente veras los algoritmos para el análisis de estructuras de proteínas y sus interacciones.
Los estudiantes aprenderán a utilizar las bases de datos y herramientas bioinformáticas como ser: NCBI, Dot-Plot, Blast, Clustal-W, Pfam, Glimmer, Prosite, Genome Browser, PDB, VMD, entre otras.

Bec.AR

Institución: Ministerio del Interior, junto con la Fundación Sadosky y la Comisión Fulbright
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Descripción: El programa del Ministerio del Interior, junto con la Fundación Sadosky y la Comisión Fulbright, ofrece todos los años becas para realizar maestrías en el área de Ciencia de Datos en los Estados Unidos.

Data Scientist

Institución: Escuela argentina de nuevas tecnologías
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Duración: 117 hs
Descripción: La Carrera de Data Scientist combina de manera pragmática una completa formación teórica y práctica en las materias fundamentales que hacen a los roles dedicados al análisis avanzado de datos: estadística, programación, pensamiento analítico, manipulación de bases de datos, trabajo con algoritmos y comunicación efectiva, preparando de manera sólida al alumno para que luego éste se entrene en los ámbitos profesionales específicos de su interés.


Introducción a la Ciencia de Datos

Institución: EducaciónIt
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Duración: 24 hs
Descripción: En este curso aprenderás a
– Definir estrategias de negocio que permitan progresar en un entorno de alta competitividad
– Manejar bases de datos y consultas en paralelo
– Relacionar los conceptos de Big Data y Business Intelligence
– Modelar estadísticas y sus trampas
– Diferenciar técnicas para recabar y procesar información.
– Detectar patrones y predecir comportamientos


DATA SCIENCE

Institución: Digital House
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Duración: 6 meses
Descripción: En este programa presencial e intensivo vas a aprender todo lo necesario para llevar a cabo proyectos de Data Science de principio a fin. Al egresar vas a poder trabajar como Científico de Datos.
Incorporá las habilidades necesarias para trabajar con destreza en todo el ciclo de vida de los datos. Comenzá por aprender cómo recolectar y pre-procesar data, analizarla y visualizarla. En 5 meses, vas a dominar los conceptos teóricos y metodologías más usadas en todo el mundo.
Vas a usar Python y librerías del ecosistema SciPy, entre otras, para la recolección, limpieza, análisis y visualización de datos. Además, aplicarás técnicas de estadística inferencial y algoritmos de machine learning usando NumPy, Pandas y Scikit-learn.