EnglishLa Maestría en Inteligencia de Datos orientada a Big Data es una carrera de tipo estructurado. La carrera comprende 11 cursos teórico-prácticos obligatorios, 1 curso optativo, un Taller de Redacción de Tesis y una Tesis de Magíster. Los cursos pueden dividirse en módulos temáticos.
A los cursos pueden agregarse actividades complementarias tales como cursos optativos, trabajos, tutoriales, seminarios, etc, buscando completar la formación e información de los alumnos.
La evaluación de los cursos sigue el método que especifique el docente, pero en todos los casos (examen, monografía, trabajo) existe constancia escrita de la misma.
El plazo estipulado para la realización de las actividades tendientes a obtener el Grado Académico de Magister en Inteligencia de Datos orientado a Big Data no podrá ser menor a dos (2) años ni mayor a cinco (5) años, a partir de la fecha de inscripción.
Los cursos de la Maestría se ofertarán anualmente y el alumno tendrá un plazo máximo de 12 meses a partir de la aprobación de los cursos para presentar y aprobar su Tesis de Magister.
Eventualmente, el Honorable Consejo Directivo podrá conceder una prórroga a este plazo para la finalización de la Tesis de Magister ante la solicitud fundamentada del aspirante. Esto requerirá mayoría especial de HCD (dos tercios del total de los miembros del cuerpo).
12 cursos (11 cursos obligatorios y 1 curso optativo) y un Trabajo de Tesis
AREA BÁSICA
Los contenidos de los cursos del Área Básica pueden ser cubiertos por asignaturas de grado. Al momento de la inscripción, se evaluarán los antecedentes académicos de los postulantes a fin de otorgar las equivalencias correspondientes. Quienes, por su formación de grado, no obtengan la aprobación de estos cursos, deberán estudiar el material indicado y rendir un examen.
Programación
Dra. Laura De Giusti, Dr. Waldo Hasperué, Dr. Augusto Villa Monte
Estadística
Dra. Laura Lanzarini, Dr. Facundo Quiroga
Bases de Datos
Mg. Pablo Thomas, Mg. Rodolfo Bertone
AREA FUNDAMENTOS
Minería de Datos
Dra. Laura Lanzarini
Aprendizaje Automático
Dr. Guillermo Leguizamón, Dr. Alejandro Rosete, Dr. Franco Ronchetti
Análisis Inteligente de Datos en entornos Big Data
Dr. José Ángel Olivas Varela, Dr. Waldo Hasperué
Visualización de Grandes Volumen es de Datos
Dra. Silvia Castro, Esp. Cesar Estrebou
Conceptos y aplicaciones en Big Data
Dr. Waldo Hasperué
Minería de Textos
Dr. Marcelo Errecalde, Dr. Alfredo Simón, Dr. Augusto Villa Monte
AREA OPTATIVAS
(se deberá elegir un solo curso)
Captura y almacenamiento de información
Mg. Oscar Bría, Mg. Javier Bazzocco
Aplicaciones de Inteligencia de Datos
Dr. Aurelio Fernández Bariviera, Dra. Laura Lanzarini
Series Temporales
Dr. Aurelio Fernández Bariviera, Dra. Laura Lanzarini
Aprendizaje estadístico
Dra. Laura Lanzarini, Dr. Alejandro Rosete, Dr. Facundo Quiroga
Procesamiento paralelo aplicado a Big Data
Ing. Armando De Giusti, Dr. Enzo Rucci
CURSOS ADICIONALES PARA PRESENTAR LA TESIS
Metodología de la Investigación
Docentes a cargo: Dr. Emilio Luque; Dra. Dolares Rexachs
Taller de Redacción de Tesis
Docente a cargo: Dra. María Alejandra Zangara
TRABAJO DE TESIS
El trabajo de Tesis de Magíster debe reflejar un estudio detallado y actualizado del estado del conocimiento en el área específica de la Inteligencia de Datos y una investigación o desarrollo aplicado propio que constituya un aporte creativo a nivel nacional.
El trabajo de Tesis puede ser complementado con presentaciones a Congresos o publicaciones reconocidas sobre el mismo tema, de las que el Tesista sea autor o coautor.