Maestr铆a en
Data Mining Data Mining, Knowledge Discovery & Knowledge Management
Gestionando el conocimiento de los Procesos de Negocio
5a Edici贸n
Maestría en Data Mining - Orientado a los Procesos de Negocio Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento: Data Mining, también referenciada como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como la exploración y análisis de grandes volúmenes de datos para la extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil.
¿A quién está dirigida? Está dirigida a profesionales, encargados de gestionar el conocimiento del negocio de las organizaciones basado en la explotación de datos: Analistas de Inteligencia de Mercado, BI Product Manager, Jefe de Investigación de Mercado, Competitive Intelligence, Jefe CS Data Warehouse, Gerente de Información de Negocios, Responsable de Investigación Comercial, Consultor BI, Marketing Database Team Leader, Gestoría DW, Business Director, Responsable de Inteligencia Artificial y Marketing, Gerente Exploración de Datos, Analista Sistemas Expertos, etc....
Dr. Juan M. Ale Director Maestría en Data Mining
“
DATOS, UN ACTIVO IMPORTANTE Los datos almacenados constituyen un importante activo para cualquier organización, ya que han sido generados o capturados a través de los procesos que soportan su operación.
Se infiere que, ocultas en grandes masas de datos, se encuentran las características de cada organización, cómo se comportan sus clientes, sus estructuras productivas, los resultados de diversas decisiones y muchas claves para la mejora de su desempeño.
“El desafío es poder descubrir esas características de manera eficaz y eficiente, y éste es también el desafío de las técnicas de Data Mining, Knowledge Discovery y Knowledge Management.”, asevera el director de la Maestría.
Participantes
Formación
La diversidad de industrias, áreas y compañías es parte sumamente importante del impacto que la Maestría en Data Mining de la Universidad Austral tiene, tanto para el individuo, como para su compañía. Las empresas a las que pertenecen los participantes también muestran esa diversidad de industrias (Finanzas, Salud, Telecomunicaciones, Seguros, Retail, Industria alimentaria, etc.) y áreas de negocio (marketing, producción, logística, RR. HH., IT, etc.). El perfil de los participantes a las anteriores ediciones es el siguiente: Empresas representadas: ANSES, AFIP, Argentina Salud y Vida, Assist Card, Banco Ciudad de Bs. As., Banco de Columbia, Banco de Galicia, Banco Hipotecario, Banco Macro, Banco Santander Río, Banelco, BBVA Banco Francés, Bodenheimer, BPD Solutions, CeroNegativo, Codere, Consolidar AFJP, Dirección Provincial del Registro de las Personas-Ministerio de Jefatura de Gabinete y Gobierno, Editorial PGP, Ejército Argentino, Empresa Petrolera Chaco, ExxonMobil, Farmalink, Focus Marketing Directo, FV, General Motors, HSBC Bank, INTA, La Caja Seguros, Ministerio de Economía, Movistar, Nosis Laboratorio de Investigación y Desarrollo, Personal, Petrobrás/ Neoris, Provincia Seguros, Radio Mitre, YPF, SAS, Siemens, SolutionTech del Ecuador, Soluziona, Standard Bank, Swiss Medical Group, Tarjeta Shopping, Tata Consultancy Services, Telecom, Telefónica, Tenaris Siderca, Unilever, VISA. País de origen: Argentina, Colombia, Bolivia, Ecuador, Perú y Brasil.
36
Edad promedio Extranjeros
13%
7%
7% 7%
54% 25%
Informáticos C. Económicas Otras ingenierías
C. Sociales Otras
Rubros de la empresa 13% 28%
10%
7% 33%
10% Servicios Telcos Salud
Finanzas Gobierno Manufactura
Ariel Teper Jefe de Depto, Banco Santander Río.
Uno de los retos más grandes en la maestría fue desarrollar un modelo basado en un caso real. Tuvo un doble desafío: el primero aplicar los conceptos teóricos recientemente adquiridos para aprobar la materia, y el segundo - y más importante - hacer que los datos ‘hablen’.
Título y Diploma “Magister en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento” Maestría aprobada por el Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología, Resolución Nº 1712/06
Metodología El Método del Caso Trabajo Final Profesional Material didáctico Laboratorio de Informática Jornadas de Data Mining & Business Intelligence
Instituciones Asociadas Las Instituciones Asociadas colaboran con la Universidad Austral en la formación de profesionales promoviendo la educación, la investigación aplicada, y la creación y difusión del conocimiento en la región.
Los alumnos de la maestría deberán concurrir a las Jornadas de Data Mining & Business Intelligence que se desarrollan con la participación de profesionales provenientes de empresas nacionales e internacionales, los cuales presentan casos reales de los que formaron parte, de manera de transmitir una visión práctica y vivencial de las situaciones con las que se debieron enfrentar.
¿Qué le aportará la maestría? El graduado de esta Maestría será un profesional capaz de comprender las formas más efectivas de usar los grandes volúmenes de datos que las organizaciones mantienen, como subproducto de sus sistemas operacionales. La formación recibida le permitirá entender y realizar la extracción automática de información, explotación de grandes bases de datos, análisis estadístico, concepción de sistemas inteligentes y sistemas de soporte de decisiones.
Organización del Plan de Estudios El programa tiene una duración total de 8 bimestres, desde el 8 de abril de 2010 hasta el 10 de diciembre de 2011. Se dicta los viernes de 16 a 20 hs. y los sábados de 9 a 13 hs. en Av. Juan de Garay 125 - Capital Federal.
Área
Asignaturas
Fundamentos
Estadística Algoritmos y Estructura de Datos Base de Datos
Núcleo
Procesos de Negocio Introducción a Data Mining Análisis Inteligente de Datos Aspectos Legales del uso de la Información
Integración I
Laboratorio de Implementación I V Jornada de Data Mining & Business Intelligence
Extensión
Introducción a Data Warehousing Data Mining Avanzado Gestión del Conocimiento Aspectos éticos del uso de la información
Integración II
Laboratorio de Implementación II VI Jornada de Data Mining & Business Intelligence
Cuerpo Académico Director: Dr. Juan M. Ale
Sistema de Soporte de Decisión Regresión Avanzada Web Mining Fundamentos del Aprendizaje Automático Materia Electiva I y II Especialización
Materias Electivas: Tópicos de Modelización de Riesgos Text Mining Tópicos de CRM Bases de datos Multimediales y Data Mining Tópicos de Tecnología de la Información
Trabajo Final Profesional
Consejo Académico: Msc. MBA Ing. Gustavo A. del Pino, Dr. Conrado Estol, MBA Ing. Ariel Pablo Gulisano Cuerpo Docente: Dr. Juan M. Ale, C.C. Esteban Alonso, Lic. José Ángel Alvarez, Msc Martha Blanco, Lic. Lisandro Blas, MBA Alejandro Gabriel Capillo, Lic. Ariel Carranza, Dr. Fernando Das Neves, Msc. MBA Ing. Gustavo A. del Pino, C.C. Gustavo Adolfo Dejean, MBA Ing. Gustavo Denicolay, Dr. Conrado Estol, Msc. Lic. Francisco Ferola, Ing. Ricardo Luis Ferré, MBA Ing. Ariel Pablo Gulisano, Mg. Lic. Fernanda Méndez, Mg. David A. Mermelstein, Msc MBA Lic. Juan Carlos Minuto Espil, Msc. Abogado Pablo Palazzi, Lic. Francisco Javier Saguier, MBA Ing. Héctor Federico Tamanini, Abogado Juan Darío Veltani, Msc Ing. Martín Volpacchio.
Requisitos de Admisión
Proceso de Admisión
• Ser graduado en una carrera universitaria de 4 o más años de duración. • Acreditar experiencia profesional. • Lectura de material en inglés.
• Completar la “Solicitud de Admisión”. • Presentar documentación requerida. • Entrevista y test de Admisión.
Autoridades Facultad de Ingeniería Decano / MBA Ing. Ariel Gulisano Vicedecano / Ing. Roberto Mattio Secretario Académico / Ing. Juan Carlos Romero Moreno Administrador / MBA Cdor. Luis Maggiore
Posgrados Facultad de Ingeniería Director de Admisiones / Ing. Pedro Univaso Comunicación y Desarrollo Institucional / Lic. Lucrecia Lávaque
INFORMES E INSCRIPCIÓN Camila Vicens Admisiones de Posgrado Facultad de Ingeniería Universidad Austral Av. Juan de Garay 125 PB C1063ABB Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina. Tel.: (54-11) 5921-8000 int 8515 mdm@austral.edu.ar www.austral.edu.ar/mdm