Libros gratis sobre minería de datos

Libros gratis sobre minería de datos

Explorando los buscadores encontramos diferentes libros de consulta sobre Data Mining, disponibles en forma gratuita en idioma inglés, formato pdf y html.

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Inscripción

Se cerró la inscripción al Ciclo Lectivo 2014. La misma se realizó desde el 28 de octubre de 2013 al 7 de febrero de 2014. Como es habitual, se registraron más de 50 inscripciones a las carreras de especialización y maestría con más de un 30 por ciento de alumnos del exterior. Asimismo, a partir de febrero se realizaron con éxito los cursos de nivelación.

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Se viene Big Data Talks

Se viene Big Data Talks

A partir del mes de mayo de 2014 la Maestría en Data Mining desarrollará “Hablemos de Big Data”, un apasionante Ciclo de charlas y paneles donde los principales expertos en Big Data abordarán una agenda estratégica de temáticas para diferentes sectores productivos de Argentina y Latinoamérica.

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Graduados

El 24 de febrero Pablo Poloni defendió su tesis “Nuevo Algoritmo de clasificación supervisado sin parámetros, insensible al desbalanceo y overfitting”, dirigida por el Mg. Gustavo Denicolay. El trabajo obtuvo una calificación sobresaliente del jurado.  Felicitamos al Mg. Pablo Poloni, flamante Graduado en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento.

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Descubrinos: Aniversario de la Maestría

Estimad@s: Es para mí un placer reencontrarnos en este tercer número de Predictivos, el boletín de  novedades de la Maestría en Data Mining. Con gran entusiasmo y expectativa, les cuento  que la Maestría está cumpliendo 10 años de su creación en marzo de 2014. En esta década de vida la Maestría ha cosechado un fruto esencial: calidad e innovación en la formación de profesionales. Contamos […]

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Un predictor en finanzas y consumo masivo

Un predictor en finanzas y consumo masivo

Fernando Zimenspitz es Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento y Licenciado en Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la UBA. Desde el año 2007 se desempeña como Consultor de Data Mining en SPSS, desarrollando modelos predictivos para bancos y empresas de consumo masivo. Anteriormente, fue Jefe de Sistemas de la Facultad de Arquitectura. En esta entrevista, Fernando nos cuenta cuáles son sus principales desafíos en proyectos de análisis predictivo.

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