Especialización en

Ciencia de Datos

¿Por qué elegir la Especialización en Ciencia de Datos?

La gestión, análisis y explotación de grandes cantidades de datos complejos, popularmente conocidos como “Big Data”, exigen nuevas soluciones que van más allá de los procesos o herramientas tradicionales de software.

La Especialización en Ciencia de Datos brinda a los profesionales herramientas para diseñar, preparar, analizar y manejar grandes volúmenes de información, estructurada y no-estructurada. 

La especialización hace énfasis, por un lado, en los fundamentos teóricos que otorgan al graduado la flexibilidad necesaria para adaptarse a los abruptos cambios tecnológicos; y por el otro, en estudios de casos y práctica en laboratorios con software comercial y open source.

A quiénes está dirigida

Profesionales graduados de carreras de al menos 4 años, provenientes de universidades nacionales o extranjeras, que trabajan en sectores que requieren análisis de datos.

Modalidad: Presencial. 

Nota: Dadas las circunstancias de público conocimiento respecto al COVID-19, las clases se dictarán bajo la modalidad online.

Duración: 1 año.

Días y horarios de cursada: Viernes de 17:30 a 22 y Sábados de 9 a 13:30

Plan de estudios

Título que otorga: Especialista en Ciencia de Datos

Acreditada en Sesión CONEAU N° 424 del 27 de julio de 2015.

Resolución Ministerial N°1753/16

  • Módulo 1: Nivelación.
  • Módulo 2: Fundamentos de Análisis de Datos.
  • Módulo 3: Minería de Datos.
  • Módulo 4: Almacenes de Datos y Procesamiento Analítico en Línea.
  • Módulo 5: Herramientas de Procesamiento para Grandes Volúmenes de Datos.
  • Módulo 6: Visualización de la información.
  • Módulo 7: Técnicas y Algoritmos de Aprendizaje Automático.
  • Módulo 8:Diseño e Implementación de Procesos de Extracción, Transformación y Carga de Grandes Volúmenes de Datos.
  • Módulo 9: Análisis de Datos Científicos y Geográficos.
  • Módulo 10: Seminario Intensivo de Tópicos Avanzados en Datos Complejos.
  • Módulo 11: Taller de Trabajo Final Integrador (TFI).
  • Módulo 1: Nivelación.
  • Módulo 2: Fundamentos de Análisis de Datos.
  • Módulo 3: Minería de Datos.
  • Módulo 4: Almacenes de Datos y Procesamiento Analítico en Línea.
  • Módulo 5: Herramientas de Procesamiento para Grandes Volúmenes de Datos.
  • Módulo 6: Visualización de la información.
  • Módulo 7: Técnicas y Algoritmos de Aprendizaje Automático.
  • Módulo 8:Diseño e Implementación de Procesos de Extracción, Transformación y Carga de Grandes Volúmenes de Datos.
  • Módulo 9: Análisis de Datos Científicos y Geográficos.
  • Módulo 10: Seminario Intensivo de Tópicos Avanzados en Datos Complejos.
  • Módulo 11: Taller de Trabajo Final Integrador (TFI).

Juan Ignacio Donato – Data Scientist Analyst, Pan American Energy.

“La especialización me permitió entender los usos y los principios relevantes en el diseño de un warehouse, la importancia de un proceso de ETL sólido para contar con buena calidad en los datos, entre otros conocimientos valorados en el mercado”.

TESTIMONIOS

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Postgrado ITBA Testimonios Juan Ignacio Donato Pan American Energy

Juan Ignacio Donato – Pan American Energy

“La Especialización me permitió entender los usos y los principios relevantes en el diseño de un warehouse, la importancia de un proceso de ETL sólido para contar con buena calidad en los datos, entre otros conocimientos valorados en el mercado”

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ingreso a las maestrías y
especializaciones

DIRECTOR DE LA CARRERA

Alejandro Vaisman

Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Buenos Aires (UBA).
Profesor e investigador en el área de bases de datos, en particular en Data Warehousing y Business Intelligence, Semantic Web y Sistemas de Información Geográfica.
Director del Centro de Extracción de Información del ITBA.

Consejo asesor

Dr. Delrieux, Claudio
Universidad Nacional del Sur
Dr. Yankilevich, Daniel
Pragma Consultores
Dr. Romero, Oscar
Universidad Politécnica de Cataluña, España

Docentes

AIZEMBERG, ARIEL
Licenciado en Ciencias de la Computación, UBA. 25 años de experiencia docente y 10 años como consultor independiente en Spatial Databases, GIS, Data Quality, InfoVis y BI.
ARJONES, GUSTAVO
MBA y Licenciado en Ciencias de la Computación São Paulo/Brasil; Chief Technology Officer; Endeavor Entrepreneur. Especialista en Big Data, Machine Learning y DevOps.
DENICOLAY PACHECO, GUSTAVO
Magister en Dirección de Empresas de la Universidad del CEMA, Ingeniero en Informática, Universidad de la República, Uruguay, Lic. En Cs. de la Computación, ESLAI (Escuela Latinoamericana de Informática).
GAMBINI, JULIANA
Doctora en Ciencias de la Computación, UBA. Licenciada en Ciencias Matemáticas, UBA. Profesor Titular a tiempo completo en el Departamento de Ingeniería Informática, ITBA.
GÓMEZ, LETICIA

MBA y Licenciado en Ciencias de la Computación São Paulo/Brasil; Chief Technology Officer; Endeavor Entrepreneur. Especialista en Big Data, Machine Learning y DevOps.

MON, ALICIA
Doctora en Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad Rey Juan Carlos (Madrid). Master en Ingeniería de Software, Universidad Politécnica de Madrid. Diploma de Estudios Avanzados del Doctorado en Antropología, Universidad Complutense de Madrid. Licenciada en Sociología, UBA.
PAMPLIEGA, JUAN MARTÍN
Ingeniero Informático. Participó en proyectos de Big Data tanto en Google (a través de Globant), Despegar.com y Socialmetrix utilizando herramientas como Sqoop, Pig, Hbase, Hive, Oozie, Spark y Cassandra.
RICCILLO, MARCELA
Doctora en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires, Argentina.
Cuenta con 15 años de experiencia en empresas de diversas industrias llevando a cabo proyectos de consultoría de negocio, tecnología de la información e IA aplicada a negocios.

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MAESTRÍA EN

Logística de
Proyectos de
Integración Regional

MAESTRÍA EN

Evaluación de
Proyectos ITBA-UCEMA

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Dirección Estratégica
y Tecnológica

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