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Maestría en

Management & Analytics

¿Por qué elegir la Maestría en Management & Analytics?

La Maestría en Management & Analytics forma profesionales con sólidos conocimientos en gestión y toma de decisiones en entornos empresariales, combinados con una profunda formación en las técnicas de adquisición, administración, análisis y explotación de grandes volúmenes de datos, que les permitan articular la visión de negocio con los aspectos técnicos del manejo de datos.

Brinda conocimientos teóricos, técnicos y prácticos para analizar el contexto de negocios y definir estrategias, basándose en los datos para la toma de decisiones y liderar procesos de innovación con una gran capacidad comunicacional y de liderazgo.

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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: Lunes y martes de 18:30 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
Descargá la descripción detallada de los contenidos

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

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 Master en Investigación de Mercado y Data Mining por la Università di Bologna. Trabajó en Coca-Cola de Argentina y en el Grupo Techint. Actualmente es consultor independiente de Data Science y docente de data science para programas corporativos del ITBA.

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
Ingeniero y MBA Internacional con 23 años de carrera en Argentina, Estados Unidos, Europa y América Latina. Trayectoria en Construcción, Transformación y Gestión de Negocios Tecnológicos/Digitales, Fintech, Medios de Pago, Servicios Financieros y Seguros.
 
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 

MAESTRÍA EN

Desarrollo Energético Sustentable

ESPECIALIZACIÓN EN

Ciencia de Datos

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(011) 3754 – 4731