MicroMaster en Data Analytics 1.0

Aprendé a capitalizar los datos, el activo más valioso para la toma de decisiones.

DIRECCIÓN ACADÉMICA: HERNÁN CZEMERINSKI

CREDENCIAL

PROFESIONAL Y ACADÉMICA

DURACIÓN

6 MESES

CURSADA

2 VECES POR SEMANA

(ONLINE)

La cantidad de datos generados diariamente ha alcanzado niveles impensables hace solo unos años, y sigue en aumento. Hoy en día, los datos son uno de los activos más valiosos para la toma de decisiones y la planificación estratégica en cualquier organización o industria. Sin embargo, para aprovechar su verdadero potencial, es fundamental saber cómo analizarlos y gestionarlos.

El MicroMaster en Data Analytics 1.0 de la Universidad Torcuato Di Tella fue diseñado para brindar a los profesionales las competencias y habilidades necesarias para manipular, explorar, analizar y presentar datos. Su enfoque busca maximizar el valor de la información que proveen los datos y facilitar la toma de decisiones fundamentadas.

El plan de estudios ofrece una práctica intensiva con las herramientas y lenguajes más utilizados para el análisis de datos, combinando aplicabilidad con un alto rigor académico. Obtener esta certificación te permitirá acceder a una calificación profesional que responde a las demandas del mercado laboral en cualquier ámbito.

PLAN DE ESTUDIOS

- Módulo 1 | Programación

Este módulo ofrece una visión integral de los principales conceptos de programación a través de dos materias: Programming Fundamentals y Data Processing. Las prácticas se desarrollan en Python, uno de los lenguajes más utilizados tanto en el ámbito académico como profesional, e incluyen el uso de bibliotecas clave como unittest, csv y json.

A lo largo del curso, se abordarán conceptos esenciales para la manipulación de datos, como variables, tipos de datos, memoria, estado de un programa, estructuras de control y funciones. Además, se introducirán fundamentos para la verificación de programas y el procesamiento de archivos, con especial énfasis en archivos CSV y JSON, así como principios básicos de programación orientada a objetos.

- Módulo 2 | Almacenamiento de Datos

El almacenamiento de datos es un pilar fundamental en la resolución de problemas que requieren el manejo de datos a gran escala. Los sistemas de bases de datos están presentes en una amplia variedad de tecnologías, desde sitios web y sistemas de logística hasta aplicaciones financieras y de geolocalización, entre muchas otras. Además de almacenar información, ofrecen características clave que los hacen especialmente útiles y eficientes, como confiabilidad, escalabilidad, control de concurrencia y lenguajes de consulta de alto nivel.

Este módulo está compuesto por dos materias: Database Foundations, que introduce las bases de datos relacionales y el lenguaje SQL, y Data Storage: Modern Approaches, que aborda las bases de datos no relacionales, diseñadas para gestionar datos no estructurados.

- Módulo 3

| Visualización de Datos

La visualización de datos es la representación gráfica de la información. A través de elementos como tablas, gráficos y mapas, permite explorar tendencias, identificar valores atípicos y reconocer patrones en los datos. Además, facilita la comunicación de información cuantitativa a audiencias sin conocimientos técnicos.

Este módulo incluye dos materias: Data Visualization Essentials, que aborda los principios de la percepción y la codificación visual, y Advanced Visualization, que explora el ecosistema actual de herramientas, la edición de datos y la construcción de narrativas visuales (data storytelling). Ambas materias combinan teoría con prácticas en Datawrapper, una de las plataformas de visualización más utilizadas en la actualidad.

DIRECTOR ACADÉMICO

CUERPO DOCENTE

HERNÁN CZEMERINSKI

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires. Actualmente, es profesor full-time en la Escuela de Negocios de UTDT, donde se desempeña como director académico del MicroMaster en Data Analytics 1.0 y dicta cursos en programas de grado y posgrado. Anteriormente, fue docente e investigador en la UBA y en la Universidad Nacional de General Sarmiento. Su tesis de grado fue reconocida con un premio de la UNESCO. Entre 2015 y 2022, trabajó en el proyecto Program.AR de la Fundación Sadosky, dedicado a la incorporación de la enseñanza de las Ciencias de la Computación en las escuelas argentinas. Además, cuenta con experiencia como ingeniero de software tanto en el sector público como en el privado.

CUERPO DOCENTE

GUIDO DE CASO

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires. Profesor titular de Sistemas de Información y Tecnología y Bases de Datos en el Master in Management + Analytics de UTDT. Sus investigaciones en el área de Ingeniería de Software han sido publicadas en congresos y revistas de prestigio nacional e internacional, como la International Conference on Software Engineering y la IEEE Transactions on Software Engineering Fue reconocido con el grado de Fellow por Microsoft Research, donde realizó trabajos de investigación en distintos equipos. Desde 2012, ha ocupado cargos de relevancia en la industria del software, como Head of Technology en Medallia, Principal Architect en MuleSoft y asesor de Dialpad.

ALEJANDRO TUMAS UFFELMANN

Diseñador gráfico por la Universidad de Buenos Aires. Profesor titular de las materias

Visualización de Datos y Visualización de la Información en UTDT. Fue director de Infografía en el diario Clarín y Senior Graphic Editor en la revista National Geographic. Ha impartido conferencias y brindado asesorías en EE. UU., Canadá, España y diversos países de Latinoamérica. Ha sido jurado en la Cumbre Mundial de Infografía Malofiej y en la Society for News Design (SND), entidades que lo han reconocido con numerosos premios por su trabajo en Clarín y National Geographic. Además, participó como expositor en la World Conference of Science Journalism.

CARLOS ARAUJO

Especialista en Diseño Comunicacional por la Universidad de Buenos Aires y Programador Informático por la Universidad Nacional de San Martín. Profesor titular de las materias

Visualización de Datos y Programación Orientada al Diseño en UTDT. Ha dictado cursos de capacitación profesional para diseñadores en Clarín y La Nación. Actualmente, se desempeña como DataViz y desarrollador en el equipo de Narrativas Digitales de La Nación. Ha recibido reconocimientos como el Premio a la Innovación en Contenido Digital (ADEPA/Google), Digital Information Graphics (SND) y Publicaciones Digitales Especiales (ÑH), por sus desarrollos y visualizaciones en Narrativas Digitales de La Nación

Clases sincrónicas online. El programa incluye 90 horas de cursada, distribuidas en 6 materias, donde los profesores combinarán la presentación de conceptos teóricos con una práctica intensiva hands-on. Cada clase tendrá una duración de 2 horas. Además, los estudiantes trabajarán en actividades prácticas grupales fuera del horario de clase.

AUDIENCIA

Dirigido a graduados de cualquier disciplina universitaria que deseen introducirse en el mundo de los datos. No se requieren conocimientos previos de programación, aunque sí habilidades digitales. La sólida formación académica y experiencia profesional del cuerpo docente aseguran la calidad del programa.

REQUISITOS DE ADMISIÓN

Los aspirantes deberán acreditar un título universitario y completar el proceso de admisión correspondiente. La postulación será evaluada por el Comité de Admisión y podrá incluir una entrevista con un referente de la dirección del MicroMaster.

METODOLOGÍAS DE EVALUACIÓN

Para obtener la certificación, en los dos primeros módulos se deberán aprobar dos trabajos prácticos y un examen final, y en el tercero, una serie de trabajos prácticos individuales. Además, se realizará un proyecto integrador individual de los temas de los tres módulos del programa.

RECONOCIMIENTO DE CRÉDITOS

Quienes obtengan la Credencial de MicroMaster en Data Analytics 1.0 y se postulen con éxito a una de las Maestrías de la Escuela de Negocios podrán solicitar el reconocimiento de créditos por las materias equivalentes.

ASISTENCIA

MÍNIMA

Los alumnos deberán cumplir con una asistencia mínima obligatoria equivalente al 80% de las horas de clase de cada materia.