Objetivos
Esta maestría en Ciencia de Datos Aplicada se dirige a profesionales interesados en la temática, que deseen especializarse en el análisis de datos y la inteligencia artificial. La formación de grado en general encara aspectos técnicos y la solución de problemas de cada área específica. En esta maestría se busca complementar esta formación básica, brindando los elementos necesarios para analizar cualquier tipo de dato; poder extraer conocimiento de los datos; modelar la realidad y predecir su comportamiento en forma fundamentada.
Esta maestría tiene como objetivos brindar una formación específica en el análisis de datos y la inteligencia artificial, basándose en áreas de conocimiento como el Aprendizaje Automático, el Modelado y Procesamiento de Datos, la Probabilidad y Estadística, la Optimización Combinatoria, y la Teoría de Grafos entre otras.
Perfil del Egresado
Un profesional de ciencia de datos es aquella persona que aplica con solvencia las metodologías de la ciencia de datos. Cuenta con formación en estadística y computación, siendo capaz de modelar problemas reales en forma creativa y abstracta.
El egresado adquirirá la capacidad de aplicar e integrar los temas de estudio incluidos en la Maestría en un amplio rango de áreas de aplicación, con profundidad y solvencia. Asimismo, adquirirá los elementos metodológicos que junto con la capacidad de abordar bibliografía especializada, le permitan comprender y emplear las nuevas tecnologías para el análisis de datos en su actividad profesional.
Se espera que el egresado de esta maestría tenga la capacidad para:
- Recopilar, procesar y extraer valor de fuentes de datos heterogéneas.
- Abstraer y formular hipótesis de forma creativa para extraer conocimiento, que puedan responderse mediante el análisis de datos.
- Identificar, seleccionar y aplicar los métodos más apropiados de análisis de datos y aprendizaje automático al problema específico.
- Dominar la tecnología necesaria para analizar datos mediante paquetes de software especializados y procesar los datos que los mismos requieren.
- Mantenerse actualizado en la bibliografía referente a los puntos anteriores.
- Presentar sus conclusiones, en forma visual y escrita, a los no científicos de datos.
Más información
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