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¿Dónde están nuestros Graduados?

 

Nombre

Trabaja en

Técnicas aplicadas

Oscar A.

Scotiabank

Técnicas de Data Mining para la generación de scores

Gabriel D.

Banco Galicia

Reglas de asociación, componentes principales, clustering, árboles o regresiones logísticas para modelos de propensión y de churn

Francisco Andrés F.

Laboratorio ELEA

Métodos de Data Mining en detección de señales

María Gabriela C.

Procesadora Regional

Datawarehousing y Análisis de Data Mining

Alejandro B.

Tigo

Modelos predictivos (de churn y propensión) y descriptivos (segmentación)

Juan Jose L.

UNTREF

Análisis de Data Mining

Esteban D.

GranData

Técnicas de Big Data

Pablo G.

IMS Health

Técnicas de Data Mining

Armando T.

INTA

Flujo de procesos implementado en módulos de R para analizar datos de coexpresión genética. Métodos de clustering para análisis de coexpresión de genes en análisis de datos provenientes de ensayos con micromatrices. Técnicas de clusters (Jerárquicos, K-medias)

Cristóbal S.

Universidad de
La Matanza (UNLaM)

Aplicaciones de Data Mining para la evaluación de Biodiversidad en relevamientos metagenómicos

Diego E.

Universidad Tecnológica Nacional (UTN)

Herramientas de Data Mining para armado de Modelos de Predicción (mediante Paquetes R)

Matías B.

CINIBA

Bioinformática.  Técnicas de Data Mining

Pablo D.

Tenaris

Métodos de Data Mining y Visualización de Datos

 

 

 

 

 

 

Utilización de métodos de clustering para análisis de coexpresión de genes en análisis de datos provenientes de ensayos con micromatrices