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Universidad de San Andrés

Maestría en Ciencia de Datos

Duración
2 años
Modalidad
Presencial
Sede
Capital Federal

La Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad de San Andrés trabaja en la intersección de la estadística, la computación y sus dominios de aplicación. Está pensada para profesionales de las ciencias económicas, la ingeniería, la informática y las ciencias exactas y naturales que quieren extraer conocimiento de volúmenes de datos cada vez más grandes y complejos.

Campo laboral

El egresado puede desempeñarse en la gestión pública, en empresas y consultoras del sector privado, en organizaciones no gubernamentales y en el ámbito académico, en docencia e investigación, trabajando junto a profesionales de otras disciplinas en proyectos de estudios cuantitativos.

Qué se aprende

El recorrido va de la programación para el análisis de datos, la probabilidad y la inferencia a la regresión avanzada, el machine learning supervisado y no supervisado, las redes neuronales y el procesamiento de lenguaje natural. El foco está en construir modelos estadísticos entendiendo sus alcances y limitaciones, administrar grandes bases de datos y traducir el análisis en planes y decisiones, con atención a la privacidad, la seguridad y las consideraciones éticas del trabajo con datos.

Aplicación en tres ámbitos

La cursada incluye seminarios de aplicación al ámbito privado, al público y al científico, y cierra con una tesis de maestría que exige un mínimo de 160 horas de investigación. El cuerpo docente es interdisciplinario y combina académicos y profesionales del área.


Plan de estudios

  • Programación para el Análisis de Datos
  • Probabilidad
  • Inferencia Estadística y Análisis de Datos
  • Regresión Avanzada
  • Supervised Machine Learning (Aprendizaje Supervisado)
  • Base de Datos
  • Unsupervised Machine Learning (Aprendizaje No-Supervisado)
  • Neural Networks (Redes Neuronales)
  • Taller de Trabajo Final I
  • 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
  • Seminario de Aplicación al Ámbito Público
  • Seminario de Aplicación al Ámbito Científico
  • Tópicos Avanzados en Ciencia de Datos
  • Análisis Prescriptivo y Optimización
  • Taller de Trabajo Final II

Requisitos de admisión

Título universitario de grado, preferentemente del campo de las ciencias económicas, ingenierías, informática o ciencias exactas y naturales. Se requieren habilidades analíticas, conocimientos intermedios de matemática y estadística y comprensión de textos en inglés. La admisión concluye con una entrevista con el director de la Maestría.


Acreditación oficial

Acreditada por CONEAU — Dictamen favorable CONEAU N° 537-2020

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