Maestría en:

Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Objetivo

Los objetivos de la Maestría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático son promover la profundización y actualización de los conocimientos en las diferentes disciplinas relacionadas con la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Se busca formar recursos humanos altamente capacitados para la investigación y el desarrollo científico-tecnológico, así como para el ejercicio innovador en la profesión y la resolución de problemas específicos de la industria nacional, promoviendo el desarrollo de la misma. Asimismo se busca formar profesionales con una actitud crítica ante las nuevas posibilidades y tecnologías, y con la capacidad de aplicarlas a la resolución de las necesidades de la sociedad uruguaya en el área.

Perfil de egreso

Los objetivos de la Maestría en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático son promover la profundización y actualización de los conocimientos en las diferentes disciplinas relacionadas con la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Se busca formar recursos humanos altamente capacitados para la investigación y el desarrollo científico-tecnológico, así como para el ejercicio innovador en la profesión y la resolución de problemas específicos de la industria nacional, promoviendo el desarrollo de la misma. Asimismo se busca formar profesionales con una actitud crítica ante las nuevas posibilidades y tecnologías, y con la capacidad de aplicarlas a la resolución de las necesidades de la sociedad uruguaya en el área.

Programa

El plan de formación consta de cursos de posgrado, seminarios, estudios guiados, entre otras actividades. Para obtener el título de Especialista en Ciencia de Datos se deben realizar 70 créditos. La maestría tiene una duración prevista de 24 meses.
Los cursos de este Diploma se organizan en Materias. Las Materias definen y organizan los distintos temas del diploma. Las materias definidas son:

  • Fundamentos de Aprendizaje Automático
  • Fundamentos de Probabilidad y Estadística
  • Modelado y procesamiento de grandes volúmenes de datos
  • Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos

Unidades curriculares

Análisis de Datos Interrelacionados
Análisis de Textos
Análisis en series temporales
Análisis Multidimensional de Grandes Volúmenes de Datos
Análisis Multivariado Computacional
Aprendizaje Automático Aplicado
Bases de Datos de Grafos
Calidad e Integración de Datos
Fundamentos y herramientas para Minería de Procesos de Negocio
Introducción a la estadística usando software
Modelado y procesamiento de grandes volúmenes de datos
Optimización Aplicada
Técnicas de aprendizaje automático
Visualización de Datos

Requisitos para postular

Se debe cumplir una de las siguientes condiciones:- Contar con un título de grado en carreras que incluyan formación en matemática e informática, otorgado por la Universidad de la República de al menos 360 créditos.-Contar con formación equivalente que, a juicio de la Comisión de Posgrado, permita el aprovechamiento del Plan de Estudios del Diploma de Especialización en Ciencia de Datos.
Las candidaturas deberán ser presentadas a la SCAPA-informática, quien deberá elevarun informe a la CAP sugiriendo la aprobación o no de la candidatura. La admisión tendráen cuenta los antecedentes del candidato, pudiéndose realizar una entrevista a losaspirantes para complementar la información presentada.
 

Datos
Área posgrado: Área de Tecnologías y Ciencias de la Naturaleza y el Hábitat
Título Otorgado: Magister en Ciencia de Datos y Aprendizaje automático
Servicios: Facultad de Ingeniería
Nivel de formación: Maestría
Duración (en meses): 24 meses
Requiere tesis: Si
Créditos de cursos: 70
Créditos de tesis: 45
Plan: 2020
Lugar de inscripción: maestriaCDAA@fing.edu.uy
Cobro de derechos universitarios: No
Tipo de postulación: Específica,
Estado de la inscripción: No definido
Último periodo de inscripción: 01/08/2023 - 04/09/2023
Datos de control
Fecha de última modificación: 20/10/2023

*La información presente en esta sección es responsabilidad del servicio que administra este posgrado.

Contacto

maestriaCDAA@fing.edu.uy

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