Programa de estudios
Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento
La carrera de Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) está estructurada sobre seis materias básicas y obligatorias para todos los alumnos con un total de 416 horas.
Todos los alumnos inscriptos en la carrera de Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) deberán cursar y aprobar las asignaturas que se indican en el siguiente cuadro:
| Cuatrimestre | Materias | Horas | Links |
|---|---|---|---|
| 1 | DM & KD en ciencia y tecnología | 64 Hs. | Ver más |
| 1 | Análisis inteligente de datos (AID) | 64 Hs. | Ver más |
| 1 | Data Mining | 64 Hs. | Ver más |
| 2 | Enfoque estadístico del aprendizaje y descubrimiento | 80 Hs. | Ver más |
| 2 | DM & KD en economía y finanzas | 64 Hs. | Ver más |
| 2 | Aprendizaje Automático | 80 Hs. | Ver más |
Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento
Los aspirantes a la Maestría también deberán inscribirse en Secretaría de Posgrado de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (Pabellón 2, Ciudad Universitaria) completando la Planilla de Inscripción, y al momento de iniciar el trámite, deberán presentar la certificación de haber obtenido la Carrera de Especialización o la documentación que requiera la Comisión para justificar su ingreso de acuerdo al recurso de excepción planteado en el ARTÍCULO 6 del Reglamento.
Podrán inscribirse a la Carrera de Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) únicamente los graduados de la Carrera de Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery). Sin embargo, aquellas personas que cuenten con antecedentes de investigación o profesionales relevantes, aún cuando no hayan obtenido el título de Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery), podrán ser admitidos con carácter excepcional para ingresar, con la recomendación de la Comisión (según el Artículo 6 de la Resolución CS 6650/97). En estas circunstancias, la Comisión elevará conjuntamente con la recomendación de excepción, el listado de materias que son dadas por equivalencia de la Carrera de Especialización y cuales se sugiere que el aspirante curse como prerrequisito.
Los inscriptos en la Maestría, además de cursar las materias obligatorias para obtener el título de Especialista, salvo la excepción planteada en el ARTÍCULO 6, deberán cursar cuatro materias optativas (256 horas) y dos talleres de tesis (160 horas).
| Cuatrimestre | Materias | Horas | Correlativas | Links |
|---|---|---|---|---|
| 3 | Optativa | 80 Hs. | – – | Ver más |
| 3 | Optativa | 64 Hs. | – – | Ver más |
| 3 | Taller de Tesis I | 64 Hs. | – | Ver más |
| 4 | Optativa | 80 Hs. | – | Ver más |
| 4 | Optativa | 64 Hs. | Data Mining + Análisis inteligente de datos (AID) | Ver más |
| 4 | Taller de Tesis II | 64 Hs. | Data Mining + Análisis inteligente de datos (AID) | Ver más |
Las materias optativas a dictarse serán definidas por la Comisión al comienzo de cada año lectivo y notificadas al Consejo Superior de la Universidad de Buenos Aires para su conocimiento.
Los alumnos de la Maestría podrán elegir las materias optativas de acuerdo a un listado que se actualiza cada año. Para ver las materias optativas de los últimos cuatrimestres, ingresar en el siguiente botón.
Se muestran a continuación algunas de las materias optativas
Data Warehousing (64 horas)
Redes neuronales (64 horas)
Text Mining (64 horas)
Aprendizaje Automático en grafos (32 horas)
Base de Datos noSQL (48 horas)
Visualización de la información (64 horas)
Data Mining de Series de Tiempo (64 horas)
Sistemas de información Geográfica (64 horas)
Tópicos de Data Mining en Big Data
Modelos relacionales
Tecnologías semánticas
Evaluación del Trabajo
Tesis de Maestría
En cualquier momento dentro del primer año, el maestrando deberá proponer a la Comisión de la Maestría, el Director de Tesis. El Director de Tesis deberá ser un investigador de sólida formación y acreditada idoneidad en el área correspondiente.
Se deberá presentar una propuesta solicitando su designación, la cual será acompañada por el curriculum vitae del Director de Tesis propuesto, debiendo este último manifestar fehacientemente su conformidad con dicha proposición.
