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 que se generan diariamente ha alcanzado niveles difícilmente imaginables unos pocos años atrás, y esto va en aumento. Los datos son, en la actualidad, uno de los activos más valiosos a partir de los cuales se toman decisiones y se proyectan las estrategias de cualquier tipo de organización o industria. Sin embargo, para ponerlos en valor, resulta indispensable saber cómo abordarlos.

El MicroMaster en Data Analytics 1.0 de la Universidad Torcuato Di Tella fue diseñado con el objetivo de brindar a los profesionales competencias y habilidades fundamentales para manipular, explorar, analizar y presentar datos, que permitan capitalizar su riqueza y contribuyan a la toma de decisiones fundamentadas.

La currícula propone una práctica intensiva mediante el uso de las herramientas y los lenguajes actualmente más difundidos para manipular información cuantitativa, con una fuerte rigurosidad académica.

El MicroMaster en Data Analytics 1.0 abarca las técnicas, herramientas y capacidades que te permitirán manejar datos para hacer eficiente el uso de la información que brindan. Obtener esta certificación significa acceder a una calificación profesional para satisfacer las demandas del mercado laboral en cualquier tipo de ámbito.

- Módulo 1 | Programación

Este módulo, que ofrece un recorrido abarcativo por los principales temas de la programación, comprende las materias Programming Fundamentals y Data Processing. Las prácticas se realizarán en Python, uno de los lenguajes de programación más difundidos tanto en el ámbito académico como profesional. A lo largo de los cursos se utilizarán algunas de las bibliotecas más utilizadas (como unnittest, csv y json).

Las materias del módulo presentan elementos esenciales de programación para la manipulación de datos, como las variables, los tipos de datos, la memoria, el estado de un programa, las estructuras de control y las funciones. Además, introducen conceptos fundamentales para la verificación de programas y el procesamiento de archivos (en particular, archivos CSV y JSON) y presentan conceptos básicos de la programación orientada a objetos.

- Módulo 2 | Almacenamiento de Datos

El almacenamiento de datos es un elemento central para la solución de problemas que involucran manejo de información a gran escala. Los sistemas de bases de datos se encuentran presentes en muy diversas tecnologías, como los sitios web, los videojuegos y las aplicaciones de finanzas, por solo citar algunos ejemplos. Además de conservar datos, estos sistemas brindan otras propiedades que los hacen excepcionalmente útiles y convenientes: confiabilidad, eficiencia, escalabilidad, control de concurrencia y lenguajes de consulta de alto nivel.

Las materias que componen el segundo módulo son Database Foundations, que introduce a las bases de datos relacionales y al lenguaje SQL; y Data Storage: Modern Approaches, que presenta las bases de datos no relacionales, diseñadas para trabajar con datos no estructurados.

- Módulo 3 | Visualización de Datos

La visualización de datos es la representación gráfica de la información. Mediante el uso de elementos visuales como tablas, gráficos y mapas, las herramientas de visualización brindan una forma accesible de ver y comprender tendencias, detectar valores atípicos y observar patrones en los datos. Además, proporciona una excelente manera para presentar información cuantitativa a audiencias sin conocimientos técnicos.

Este módulo comprende las materias Data Visualization Essentials, en la que se estudian los principios de la percepción y la codificación visual; y Advanced Visualization, que presenta el ecosistema de herramientas vigentes, aborda la edición de datos y la construcción de narrativa de datos (data storytelling). En ambas materias el dictado de los temas irá acompañado de prácticas en Datawrapper, una de las herramientas de visualización más difundidas en la actualidad.

DIRECTOR ACADÉMICO

CUERPO DOCENTE

HERNÁN CZEMERINSKI

Doctor en Ciencias de la Computación, Universidad de Buenos Aires. En la actualidad se desempeña como profesor full-time en la Escuela de Negocios de UTDT, donde es el director académico del MicroMaster Data Analytics 1.0, y dicta cursos en la Licenciatura en Tecnología

Digital y el Master in Management + Analytics. Fue docente e investigador en la Universidad Nacional de General Sarmiento y en la UBA. Fue premiado por UNESCO por su tesis de grado. Entre 2015 y 2022, trabajó en el proyecto Program.AR de la Fundación Sadosky, cuyo objetivo es incorporar la enseñanza de las Ciencias de la Computación a todas las escuelas argentinas. Se desempeñó como ingeniero de software tanto en el sector público como en el privado.

CUERPO DOCENTE

GUIDO DE CASO

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

ALEJANDRO TUMAS UFFELMANN

Diseñador Gráfico, Universidad de Buenos Aires. Profesor titular de las materias Visualización de Datos y Visualización de la Información, UTDT. Fue director de Infografía del diario

Clarín y Senior Graphic Editor de la revista National Geographic. Ha realizado conferencias y asesorías en EE. UU., Canadá, España y diversos países de Latinoamérica. Fue jurado de la Cumbre Mundial de Infografia Malofiej y de la Society for News Design (SND). De estas entidades ha recibido numerosos premios por su trabajo en Clarín y National Geographic También participó como expositor en la World Conference of Science Journalism.

CARLOS ARAUJO

Especialista en Diseño Comunicacional, Universidad de Buenos Aires. Programador Informático, UNSAM. Profesor titular de las materias Visualización de Datos y Programación Orientada al Diseño, UTDT. También dictó cursos de capacitación profesional para diseñadores en Clarín y La Nación. Actualmente es DataViz y desarrollador del equipo de Narrativas Digitales de La Nación. Ha recibido los premios Innovación en Contenido Digital (ADEPA/Google), Digital Information Graphics (SND), Publicaciones Digitales Especiales (ÑH) por sus desarrollos y visualizaciones en Narrativas Digitales de La Nación

Clases sincrónicas online. El programa consistirá en 90 horas de cursada repartidas en 6 materias, en las cuales los profesores combinarán la presentación de conceptos teóricos con una propuesta hands-on. Las clases tendrán una duración de 2 horas cada una. Se resolverán trabajos prácticos en forma grupal por fuera del horario de clases.

AUDIENCIA

Graduados recientes de carreras universitarias de cualquier disciplina, que estén comenzando su trayectoria profesional (o no la hayan iniciado todavía) y quieran acercarse al mundo de los datos. No se asumen conocimientos previos de programación, pero sí habilidades digitales. La trayectoria profesional y académica de los docentes que dictan los cursos garantiza la calidad del programa.

REQUISITOS DE ADMISIÓN

Los aspirantes deberán acreditar carrera universitaria 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

Cada eje alternará presentación de conceptos y realización de trabajos prácticos. Para obtener la certificación, en los dos primeros módulos se deberán aprobar dos trabajos prácticos y un examen final, y en el tercero, dos trabajos prácticos individuales. Además, se realizará un proyecto integrador de los temas de los tres módulos del programa.

RECONOCIMIENTO DE CRÉDITOS

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

micromaster@utdt.edu

54 11) 5169 7863

(+54 11) 3849 2704

ASISTENCIA MÍNIMA

Los alumnos deberán dar cumplimiento a una asistencia mínima obligatoria equivalente al 80% de las horas de clase de cada materia.