La explotación de datos, minería de datos o Data Mining, surgida con ese nombre a fines de los 80´ del siglo XX, ha ingresado definitivamente en su etapa de madurez. Así lo demuestra el gran número de organizaciones, de todas las áreas de la actividad humana, que utilizan su metodología, paradigmas y técnicas para la solución de problemas concretos.
El origen ha sido la necesidad de las organizaciones de analizar sus vastos montos de datos por medios automáticos o semiautomáticos, con el fin de descubrir información valiosa para la gestión del negocio, tanto operativa como estratégica.
A fin de formar profesionales responsables de emplear estas nuevas tecnologías y con el propósito de difundir entre la comunidad empresaria y académica nacional los aspectos "distintivos" de la gestión del conocimiento de los Procesos de Negocio basado en la explotación de datos y de sentar acciones conducentes a establecer un apropiado ámbito para su tratamiento integral, la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral presenta esta "Maestría en Data Mining" orientada a los procesos de negocio.
Objetivos de la Carrera
El objetivo general de la presente carrera de posgrado es la formación de recursos humanos en los principios básicos de los métodos computacionales para el modelado de datos y en la metodología, los principios y las técnicas de Data Mining.
Se plantean además los siguientes objetivos particulares:
Fomentar el espíritu innovador en un ámbito interdisciplinario, fomentando la búsqueda de soluciones creativas a diverso tipo de problemas.
Desarrollar capacidades para identificar y analizar los problemas y encontrarles soluciones adecuadas.
Generar aptitudes necesarias para liderar las actividades del área en una organización.
Transmitir los conocimientos específicos y las herramientas más avanzadas en la solución de problemas en las áreas de negocio y científicas.
Promover y mantener actividades de investigación, desarrollo y consultoría en el área de Data Mining.
Generar un ambiente académico de excelencia.
Participantes
Este programa de posgrado está dirigido a profesionales de alto potencial que sean o estén en camino a ser los encargados de gestionar el conocimiento del negocio de la organización basado en la explotación de datos: Analistas de Inteligencia de Mercado, BI Product Manager, Jefe de Investigación de Mercado, Competitive Intelligence, Jefe CS Data Warehouse, Gerente de Información de Negocios, Responsable de Investigación Comercial, Consultor BI, Marketing Database Team Leader, Gestoría DW, Business Director, Responsable de Inteligencia Artifical y Marketing, Gerente Exploración de Datos, Analista Sistemas Expertos, Exploración de Datos, etc..
La carrera puede atraer tanto a profesionales que provengan de carreras afines a las tecnologías de la información (ingenieros en informática / en sistemas / electrónicos, analistas de sistemas, etc.) o con otro tipo de antecedentes (ingenieros, licenciados, contadores, etc.).
Las empresas a las que pertenecen los participantes también muestran una alta diversidad de industrias (Finanzas, Salud, Telecomunicaciones, Seguros, Retail, Industria alimentaria, etc. ) y áreas de negocio (marketing, producción, logística, RRHH, IT, etc.). La diversidad de industrias, áreas y compañías es parte sumamente importante del impacto que la Maestría en Data Mining tiene, tanto para el individuo, como para su compañía.
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 (en) 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.
Las autoridades de la Maestría determinan, según el perfil del postulante, cuál/es asignaturas/s debe cursar. Todos los alumnos (cursantes y no cursantes) deberán aprobar las evaluaciones correspondientes a las 3 asignaturas del Área de Fundamentos.
Área Fundamentos
Estadística
Algoritmos y Estructura de Datos
Base de Datos
Área Núcleo
Procesos de Negocio
Introducción a Data Mining
Análisis Inteligente de Datos
Aspectos Legales del uso de la Información
Área Integración I
Laboratorio de Implementación I
Casuística de Implementación I
IV Jornada de Data Mining & Business Intelligence (IAE)
Área Extensión
Introducción a Data Warehousing
Data Mining Avanzado.
Gestión del Conocimiento
Aspectos éticos del uso de la información
Área Integración II
Laboratorio de Implementación II
V Jornada de Data Mining & Business Intelligence (IAE)
Área Especialización
Sistema de Soporte de Decisión
Regresión Avanzada
Web Mining
Fundamentos del Aprendizaje Automático
Materia Electiva I y II
Materias Electivas
Estrategias de marketing & e-marketing
Recuperación de Información
Bases de Datos multimediales y Data Mining
Tópicos en Tecnologías de la Información I y II
Text Mining
Trabajo Final
- Ser graduado en una carrera universitaria de 4 a más años de duración.
- Acreditar experiencia profesional.
- Lectura de material en inglés.
- Universidad Austral Sede Buenos Aires | Cerrito 1250
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