Maestría enDATA MININGGestionando el conocimiento de los Procesos de Negocio

5a Edición

Data Mining, Knowledge Discovery & Knowledge Management

¿A quién está dirigida?Está dirigida a profesionales, encargados de gestionar el co-nocimiento 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, Respon-sable de Investigación Comercial, Consultor BI, Marketing Data-base Team Leader, Gestoría DW, Business Director, Responsable de Inteligencia Artificial y Marketing, Gerente Exploración de Datos, Analista Sistemas Expertos, etc....

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.

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 ma-nera 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.

“

Maestría en Data Mining - Orientado a los Procesos de Negocio

DATOS, UN ACTIVO IMPORTANTE

Los datos almacenados constituyen un impor-tante activo para cualquier organización, ya que han sido generados o capturados a través de los procesos que soportan su operación.

Dr. Juan M. AleDirectorMaestría en Data Mining

Participantes La diversidad de industrias, áreas y compañías es parte suma-mente 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, Telecomu-nicaciones, 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 Hipote-cario, Banco Macro, Banco Santander Río, Banelco, BBVA Banco Francés, Bodenheimer, BPD Solutions, CeroNegativo, Codere, Consolidar AFJP, Dirección Provincial del Registro de las Perso-nas-Ministerio de Jefatura de Gabinete y Gobierno, Editorial PGP, Ejército Argentino, Empresa Petrolera Chaco, ExxonMobil, Farma-link, 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, Solu-tionTech 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.

C. EconómicasInformáticos

Otras ingenierías

7%

54%25%

7%7%

Formación

OtrasC. Sociales

Servicios

Manufactura

FinanzasTelcos GobiernoSalud

13%

10%

33%10%

7%

28%

Rubros de la empresa

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 adquiri-dos para aprobar la materia, y el segundo - y más importante - hacer que los datos ‘hablen’.

Ariel TeperJefe de Depto,

Banco Santander Río.

3613%

Edad promedio

Extranjeros

¿Qué le aportará la maestría?

El graduado de esta Maestría será un profe-sional capaz de comprender las formas más efectivas de usar los grandes volúmenes de datos que las organizaciones mantienen, como subproducto de sus sistemas opera-cionales. La formación recibida le permitirá entender y realizar la extracción automática de información, explotación de grandes ba-ses de datos, análisis estadístico, concep-ción de sistemas inteligentes y sistemas de soporte de decisiones.

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 IntelligenceLos alumnos de la maestría deberán concurrir a las Jornadas de Data Mining & Business Intelligence que se desarrollan con la participación de profesionales pro-venientes 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.

Instituciones AsociadasLas Instituciones Asociadas colaboran con la Universidad Austral en la formación de profesionales promoviendo la educación, la investigación aplicada, y la creación y difu-sión del conocimiento en la región.

Organización del Plan de EstudiosEl 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.

Cuerpo Académico Director: Dr. Juan M. Ale

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 Blan-co, Lic. Lisandro Blas, MBA Alejandro Gabriel Ca-pillo, 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 Guli-sano, 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 Tamani-ni, Abogado Juan Darío Veltani, Msc Ing. Martín Volpacchio.

Estadística Algoritmos y Estructura de Datos Base de Datos

Procesos de Negocio Introducción a Data Mining Análisis Inteligente de Datos Aspectos Legales del uso de la Información

Laboratorio de Implementación I V Jornada de Data Mining & Business Intelligence

Introducción a Data Warehousing Data Mining Avanzado Gestión del Conocimiento Aspectos éticos del uso de la información

Laboratorio de Implementación II VI Jornada de Data Mining & Business Intelligence

Sistema de Soporte de Decisión Regresión Avanzada Web Mining Fundamentos del Aprendizaje Automático Materia Electiva I y II

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

Área

Fundamentos

Núcleo

Integración I

Extensión

Integración II

Especialización

Trabajo Final Profesional

Asignaturas

INFORMES E INSCRIPCIÓN

Camila Vicens Admisiones de Posgrado Facultad de IngenieríaUniversidad AustralAv. Juan de Garay 125 PBC1063ABB Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina.Tel.: (54-11) 5921-8000 int 8515mdm@austral.edu.arwww.austral.edu.ar/mdm

Autoridades Facultad de Ingeniería

Decano / MBA Ing. Ariel Gulisano Vicedecano / Ing. Roberto Mattio Secretario Académico / Ing. Juan Carlos Romero MorenoAdministrador / MBA Cdor. Luis Maggiore

Posgrados Facultad de Ingeniería

Director de Admisiones / Ing. Pedro Univaso Comunicación y Desarrollo Institucional / Lic. Lucrecia Lávaque

Requisitos de Admisión

• Ser graduado en una carrera universitaria de 4 o más años de duración.• Acreditar experiencia profesional.• Lectura de material en inglés.

Proceso de Admisión

• Completar la “Solicitud de Admisión”.• Presentar documentación requerida.• Entrevista y test de Admisión.