Development of computational solutions to make predictions and solve problems
Mode:
Híbrida
Duration:
24 months
MORE ABOUT THE DEGREE
The Professional Master's Degree in Data Science seeks to train specialists in data science and automatic learning, with the ability to create new business lines in companies and lead decision-making processes in their teams.
Registration closed 2023.
Tertiary level knowledge of lineal algebra, simple and multivariate calculus (exclusive), Python programming and good command of the English language.
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- Schedule an interview with the academic coordination office
- Submit your resume and motivation letter in English.
El egresado comprende los fundamentos de probabilidad y estadística; aplica métodos y herramientas utilizados en ciencia de datos; y desarrolla la capacitación práctica en análisis de datos y aprendizaje automático.
Desde un punto de vista general, el egresado desarrollará una visión integradora que le permitirá identificar problemáticas o áreas de oportunidad relacionadas con el análisis de datos mediante el uso de herramientas tecnológicas. A su vez tendrá los conocimientos necesarios para aplicar técnicas de la analítica de datos a la solución de problemas concretos, o aprovecharlos para la mejora de actividades operativas, decisiones gerenciales o planeamiento e implementación de proyectos. Podrá aplicar metodologías de analítica descriptiva, diagnóstica y predictiva para optimizar procesos productivos, administrativos, financieros y/o tecnológicos, además de promover la toma de decisiones basadas en hechos y datos concretos.
Desde un punto de vista técnico, los egresados serán capaces de:
- analizar grandes volúmenes de datos,
- plantear modelos matemáticos y utilizar herramientas estadísticas para realizar predicciones basadas en datos,
- identificar y desarrollar modelos y metodologías adecuadas para extraer información significativa para la toma de decisiones,
- desarrollar y crear algoritmos de aprendizaje automático para extraer información significativa de datos aparentemente no estructurados,
- aplicar métodos de aprendizaje no supervisado, incluidas las metodologías de agrupamiento de datos (clustering) y redes neuronales.
Desde un punto de vista relacionado a competencias transversales, los egresados serán capaces de:
- autorregular su aprendizaje, habilidad particularmente importante para poder activar las estrategias necesarias para alcanzar los objetivos establecidos en la resolución de problemas concretos,
- trabajar en equipo,
- comunicarse efectivamente, tanto en forma oral como escrita,
- pensar en forma crítica para plantear soluciones a diferentes tipos de problemas y encontrar alternativas de resolución para distintas situaciones de la vida real.
Intermedia: Certificado MicroMaster en Estadística y Ciencia de Datos(edX bajo la autorización de MITx).
De Egreso:
Profesionales universitarios: Título de Magíster en Ciencia de Datos.
Idóneos: Certificado de Diploma en Ciencia de Datos.
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Egresado de la Maestría Profesional en Ciencia de Datos
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