Análisis Decisiones Activ Exploración Inteligencia
Maestría en
Data Mining
Descubrimiento Soluciones Proyecto
Data Mining, Knowledge Discovery & Knowledge Management
Organización Integración Gestionando el conocimiento de los Procesos de Negocio
Explotación Magíster Información BI Business
Intelligence Operaciones
MDM
Tecnología Extensión Volumen Útil Casos Método Capturados Laboratorio Diversidad
Datos Conocimiento
Análisis Decisiones Activo Exploración Inteligencia Descubrimiento
Creación Algoritmo Area Compañía Estadística Sistemas Marketing Almacenamiento
Soluciones Proyecto Organización Integración Explotación Magíster Información BI Business Intelligence Operaciones Tecnología Extensión Volumen Útil Casos
Maestría aprobada por el Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología, Resolución Nº 1712/06
MDM
Datos I Conocimiento I Análisis I Deci
Datos Integración Explotación Casos Mét Operaciones Decisiones Tecnología Extensi
Maestría en Data Mining Orientada a los Procesos de Negocio
Las grandes bases de datos, que toda organización moderna posee, constituyen un importante activo. Ocultos en esas grandes masas de datos, se encuentran las características de la organización, el comportamiento de los clientes, las estructuras productivas, los resultados de diversas decisiones y muchas claves para la mejora del 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. Estas técnicas han adquirido enorme importancia en áreas tales como estrategias de marketing, soporte de decisiones, planeamiento financiero y análisis de datos científicos, entre otras.
¿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.
Dr. Juan M
Director Maestría en
. Ale
Data Mining
DATOS, UN ACTIVO IMP ORTANTE Los datos a lmacenados constituyen tante activo un imporpara cualqu ie r organizació han sido ge n, ya que nerados o c apturados a los proceso tr avés de s que soport an su opera ción.
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Organización del Plan de Estudios Dedicación: 8 bimestres, de marzo a diciembre. Se dicta los viernes de 16 a 20 hs. y los sábados de 9 a 13 hs. Sede Central de la Universidad Austral: Av. Juan de Garay 125, Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Contenid
todo Capturados Inteligencia Sistemas ión Análisis Volumen Útil Laboratorio
Cuerpo Académico Director: Dr. Juan M. Ale
Consejo Académico: Msc. MBA Ing. Gustavo A. del Pino Dr. Conrado Estol MBA Ing. Ariel Pablo Gulisano
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 VI Jornadas 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 VII Jornadas de Data Mining & Business Intelligence
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.
Sistema de Soporte de Decisión Regresión Avanzada Web Mining Fundamentos del Aprendizaje Automático Materia Electiva I y II Especialización
Materias Electivas: Estrategias de Marketing y e-Marketing Recuperación de Información Bases de datos Multimediales y Data Mining Tópicos de Tecnología de la Información Tópicos de Modelización de Riesgos Text Mining Tópicos de CRM
Trabajo Final Profesional
nálisis I Decisiones I Activo I Exploración I Inteligencia I Descub
todo Capturados Inteligencia Sistemas ón Análisis Volumen Útil Laboratorio
Proyecto Diversidad
Soluciones Conocimiento Creación Descubrimiento
Organización Magíster Algoritmo Area Compañ
Participantes
I Algoritmo I Area I Compañía I Estadística I Sistemas I Activo I M
nto to
Organización Magíster Información Proyecto Exploración BI Business In Algoritmo Area Compañía Estadística Sistemas Activo Marketing Alma
Perfil de los Alumnos
Empresas representadas
¿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.
País de origen Argentina, Bolivia, Chile, Colombia, Ecuador, Perú, Uruguay.
Formación
Rubros de la empresa 5% 32%
51%
4,5% Informáticos C. Económicas Otras ingenierías
8% 4,5% C. Sociales Otras
30%
11%
12%
31% 11% Servicios Telecomunicaciones Salud
Finanzas Gobierno Manufactura
brimiento
Información Proyecto Exploración BI Business Intelligence ñía Estadística Sistemas Activo Marketing Almacenamiento
Administración Federal de Ingresos Públicos AFIP ANSES Argentina Salud y Vida S.A. Argentine Gaming Group Assist Card Banco Ciudad de Buenos Aires Banco de Columbia Banco de Galicia y Buenos Aires S.A. Banco Hipotecario Banco Macro Banco Santander Río Banelco BBVA Banco Francés Bodenheimer BPD Solutions Citibank CeroNegativo Codere Argentina Consolidar AFJP Dirección Provincial del Registro de las Personas-Ministerio de Jefatura de Gabinete y Gobierno Editorial PGP Ejército Argentino Empresa Petrolera Chaco Equifax Uruguay Ergo Renova S.A. ExxonMobil Farmalink Focus Marketing Directo FV Galicia Seguros Gas Natural BAN General Motors
Hospital Universitario Austral HSBC Bank Instituto Nacional de Servicios Sociales para Jubilados y Pensionados INSSJP Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) IPENSA La Caja Seguros Microbas SRL Ministerio de Economía Movistar Nosis Laboratorio de Investigación y Desarrollo Petrobrás / Neoris OPSI Provincia Seguros Radio Mitre Repsol YPF S.A. SAS Siemens SocialTICs Ltda. SolutionTech del Ecuador Soluziona Standard Bank Swiss Medical Group Tarjeta Shopping Tata Consultancy Services Telecom Argentina Telecom Personal S. A. Telefónica de Argentina Tenaris Siderca The Nielsen Company Unilever VISA
34
Edad promedio
13% Extranjeros
Desarrollo testimonio Metodología El Método del Caso
Los alumnos se colocan en la situación de quienes tienen la responsabilidad de decidir, realizando un análisis y diagnóstico del problema y elaborando un plan de acción, lo que contribuye a formar el juicio del ejecutivo en el proceso de toma de decisiones.
Trabajo Final Profesional Para acceder al título de Magíster, los alumnos deberán desarrollar un Trabajo Final de relevancia en relación al ejercicio profesional de los contenidos aportados por la maestría. Para ello contarán con el apoyo de un Director de Trabajo Final.
Las distintas materias me han permitido ampliar la visión de lo q ue significa, no solamen te realizar m inería de da tos, sino verl o desde el p u nto de vista del negocio. María Casa
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Banelco
Material didáctico Cada participante recibe una serie de carpetas institucionales y material impreso correspondiente a cada asignatura.
Laboratorio de Informática Se realizan prácticas en el Laboratorio de Business Intelligence, el cual posee software de última generación: SAS, SPSS, Clementine, IBM Cognos.
Jornadas de Data Mining & Business Intelligence 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.
o i n o m i t s te
Data Mining aesgrande en la m ás m s to re s lo e Uno d en un modelo basado n u r lla o rr sa e d tría fue rimero, doble desafío: p n u vo Tu . al re mencaso teóricos reciente s to p e c n o c s lo aplicar , y el robar la materia ap a ar p s o d iri u te adq ue los ortante - hacer q p im ás m y o d segun Ariel Teper datos “hablen”. Santander Río Banco
Requisitos de Admisión Ser graduado en una carrera universitaria de 4 o más años de duración. Acreditar experiencia profesional. Lectura de material en inglés. Aprobar el test de admisión.
Instituciones Asociadas Las Instituciones Asociadas colaboran con la Universidad Austral en la formación de profesionales promoviendo la educación, la investigación aplicada, así como la creación y difusión del conocimiento en la región.
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MDM MDM
Datos Conocimiento Análisis Decisiones Activo Exploración Inteligencia Descubrimiento Soluciones Proyecto Organización Integración Explotación Magíster Información BI Business Intelligence Operaciones Tecnología Extensión Volumen Útil Casos Método Capturados Laboratorio Diversidad Creación Algoritmo Area Compañía Estadística Sistemas Marketing
Admisiones de Posgrados Facultad de Ingeniería Universidad Austral Director: Ing. Adrián Pablo Spitaleri
Informes e Inscripción admisionesfi@austral.edu.ar Tel: (5411) 5921 8071 / 8046 Sede Central: Av. Juan de Garay 125 (C1063ABB) Ciudad Autónoma de Buenos Aires Argentina www.austral.edu.ar/mdm
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