• Primera Universidad Latinoamericana en ofrecer esta maestría
  • Primera Universidad Latinoamericana en ofrecer esta maestría
Previous Next

¿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

Mecanismo de sorteo

La inscripción no es garantía de reserva de vacante.  En caso de que el número de inscriptos supere el número de vacantes disponibles, se procederá a asignar las vacantes a los inscriptos mediante el siguiente procedimiento:

1. Se ordenarán los inscriptos por órden alfabético de sus apellidos.

2. Se ejecutará el siguiente programa en lenguaje Python 2.7 para ordenar aleatoriamente los inscriptos:

import random
inscriptos = [line.rstrip() for line in open("inscriptos.txt")]
random.seed(SEMILLA)
random.shuffle(inscriptos)
for i in inscriptos: print i

La SEMILLA a usar en este programa es un número entero que se obtendrá a través del primer sorteo de la Quiniela Nacional (http://www.quinielanacional.com.ar) del día Lunes 26 de Octubre de 2015.

3. Las inscripciones serán procesadas en el órden resultante del paso anterior, hasta agotar el número de vacantes disponibles.

Cursos de Nivelación 2018: Comisiones y Fechas


 

CURSO DE NIVELACION

FECHAS (**)

HORARIOS

FECHA DE EXAMEN

COMISIONES 1 y 2 (*)

ESTADISTICA

21/11 al 25/11 de 2017
28/11 al 01/12 de 2017

Lunes a Viernes de 18 a 22 hs.
Sábados
de 9 a 13 hs.

EXAMEN: 04/12 (18 hs.)

BASE DE DATOS

05/12 al 07/12 de 2017
09/12, 11/12 y 12/12 de 2017

Lunes a Viernes de 18 a 22 hs.
Sábados
de 9 a 13 hs.

EXAMEN: 20/12 (18 hs.)

ALGORITMOS

13/12 al 16/12 de 2017
18/12 de 2017

Lunes a Viernes de 18 a 22 hs.
Sábados
de 9 a 13 hs.

EXAMEN: 22/03 (18 hs.)

 

 

 

 

 


(*) Serán dos Comisiones de cada materia que se dictarán de manera simultanea. Las Comisiones serán informadas una vez finalizada la inscripción.
El acceso al material a los Cursos de Nivelación se dará una vez finalizada la inscripción.


Ver Programas de los Cursos de Nivelación

 

 

 

 

 

 

 

 

 

CURSO DE NIVELACION

FECHAS

HORARIOS

EXAMEN / RECUPERATORIO

 

 

COMISION 1

BASE DE DATOS

01 al 03 de Febrero de 2017
06 y 07 de Febrero de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 03/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 15/03 (18 hs.)

 

 

ESTADISTICA

15 al 17 de Febrero de 2017
20 al 25 de Febrero de 2017
01 y 02 de Marzo de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 11/03 (9.30 hs.)
RECUPERATORIO: 18/03 (9.30 hs.)

 

 

ALGORITMOS

06 al 10 de Marzo de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 13/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 20/03 (18 hs.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

CURSO DE NIVELACION

FECHAS

 

EXAMEN / RECUPERATORIO

 

 

COMISION 2

ESTADISTICA

01 al 03 de Febrero de 2017
06 al 10 de Febrero de 2017
13 al 14 de Febrero de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 11/03 (9.30 hs.)
RECUPERATORIO: 18/03 (9.30 hs.)

 

 

BASE DE DATOS

15 al 17 de Febrero de 2017
20 y 21 de Febrero de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 03/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 15/03 (18 hs.)

 

 

ALGORITMOS

22 al 24 de Febrero de 2017
01 y 02 de Marzo de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 13/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 20/03 (18 hs.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(*) Las comisiones serán informadas en los próximos días.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cursos de Nivelación

Se informan las fechas de los recuperatorios de las niveladoras:


Estadística: Martes 23 de Febrero - 18 hs.

Algoritmos: Jueves 25 de Febrero - 18 hs.

Base de Datos: Lunes 01 de Marzo - 18 hs.


Volver a Cronograma de Materias

Ir a Aranceles de los Cursos

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

CURSO DE NIVELACION

FECHAS

HORARIOS

EXAMEN / RECUPERATORIO

 

 

COMISION 1

BASE DE DATOS

01 al 03 de Febrero de 2017
06 y 07 de Febrero de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 03/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 15/03 (18 hs.)

 

 

ESTADISTICA

15 al 17 de Febrero de 2017
20 al 25 de Febrero de 2017
01 y 02 de Marzo de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 11/03 (9.30 hs.)
RECUPERATORIO: 18/03 (9.30 hs.)

 

 

ALGORITMOS

06 al 10 de Marzo de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 13/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 20/03 (18 hs.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

CURSO DE NIVELACION

FECHAS

 

EXAMEN / RECUPERATORIO

 

 

COMISION 2

ESTADISTICA

01 al 03 de Febrero de 2017
06 al 10 de Febrero de 2017
13 al 14 de Febrero de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 11/03 (9.30 hs.)
RECUPERATORIO: 18/03 (9.30 hs.)

 

 

BASE DE DATOS

15 al 17 de Febrero de 2017
20 y 21 de Febrero de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 03/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 15/03 (18 hs.)

 

 

ALGORITMOS

22 al 24 de Febrero de 2017
01 y 02 de Marzo de 2017

De 18 a 22 hs.

EXAMEN: 13/03 (18 hs.)
RECUPERATORIO: 20/03 (18 hs.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(*) Las comisiones serán informadas en los próximos días.