DATA SCIENCE

ÁREA: TIC

MODALIDAD: A Distancia

ESTADO: Inscripción abierta

Q&A: 08/03/2023 – 18.30 hs.

INICIO: 04/04/2023

FINALIZACIÓN: 17/08/2023

Big data se refiere a las grandes colecciones de datos, estructurados, o no estructurados, que pueden crecer a volúmenes enormes y a un ritmo tan alto que es complejo manejarlos con las técnicas habituales de los sistemas de bases de datos y las herramientas de análisis existentes hasta hace un tiempo.

La gestión y el análisis de estas cantidades masivas de datos exigen nuevas soluciones que van más allá de los procesos tradicionales o herramientas de software habituales en la práctica diaria, lo que ha llevado a acuñar el término “big data analytics”.

La Certificación Avanzada en Data Science está orientada a facilitar el conocimiento de las herramientas que permiten diseñar, preparar, analizar y manejar información, estructurada y no-estructurada. 

Las habilidades que desarrollarás:

  1. Manejo de grandes cantidades de datos, independientemente de restricciones de hardware,software y ancho de banda.
  2. Integración datos provenientes de diversas fuentes y cómo asegurar su consistencia.
  3. Creación de visualizaciones que ayuden a entender los data sets.
  4. Construcción de modelos matemáticos con los datos.
  5. Presentación y comunicación de resultados y hallazgos (incluso para una audiencia inexperta).

Requisitos:

La Certificación Avanzada en Data Science tiene un curso de nivelación. En el mismo se dictan conceptos básicos de Base de Datos y SQL y contiene un examen obligatorio. Es condición para continuar con la cursada el programa haber aprobado el examen del curso de nivelación. Su duración es de dos semanas y se cursa asincronicamente con posibilidad de tutoreo a cargo del docente.

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Plan de estudios

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CURSO DE NIVELACIÓN

Conceptos básicos de 

Data Warehousing

Contenidos mínimos: Modelos de datos. Arquitecturas. Análisis de
requerimientos. Diseño conceptual, lógico y físico. El modelo multidimensional:
estrella, snowlflake y constellation. Manejo de cambios: Slowly changing
dimensions. Diseño físico. Online Analytical Processing: OLAP. OLAP vd OLTP.
SQL/OLAP: funciones de ventana.

Profesor: Dr. Alejandro Vaisman.

Inteligencia Artificial y Machile Learning

Contenidos mínimos. Conceptos básicos de Machine Learning. Modelos
descriptivos y predictivos. Técnicas fundamentales: clasificación, clustering,
patrones. Árboles de decisión. Aplicación a problemas concretos de predicción.
Casos de estudio. Redes Neuronales.

Profesora: Dra. Marcela Riccillo.

Sistemas de Información Geográfica y Bases de Datos de Grafos

Contenidos mínimos. Parte 1: Bases de datos espaciales. Open Geospatial
Consortium (OGC): objetos geométricos y geográficos. Lenguaje de Consulta:
funciones y predicados para el análisis espacial. Concepto de índice espacial.
Visualización de resultados en QGIS y OpenJump.

Bases de datos de grafos NoSQL. Modelado de Property Graphs.
Lenguaje de Consulta: búsqueda de patrones y uso de agregaciones. Soporte
para el análisis de datos espaciales.

Profesora: Dra. Leticia Gómez.

Visualización de la Información

Introducción, definiciones, antecedentes, gráficos notables. Principios de la
excelencia gráfica. Observaciones y variables, tipos de variables y niveles de
medición. Visualizando tablas, jerarquías y redes. Utilización del color. Reducción de dimensiones y visualización de grandes volúmenes de datos. Prácticas con Tableau, Observable, Python y R.

Profesor: Lic. Ariel Aizemberg.

Conocé al coordinador académico

Alejandro Vaisman

Alejandro es Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires. Postdoctorado en la Universidad de Toronto, Canadá. Es especialista en Data Warehousing y Business Intelligence (BI), Data Mining, Sistemas de Información Geográfica (GIS), y en publicación de datos en la web, siguiendo los lineamientos de Linked Open Data. Co-autor, junto con el Prof. Esteban Zimányi (Universidad Libre de Bruselas) del libro “Data Warehouse Systems: Design and Implementation”. Ha publicado, además, 5 capítulos en libros internacionales y ha publicado artículos en las más prestigiosas revistas y conferencias de la especialidad.

Cuerpo docente

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Alejandro Vaisman

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires. Postdoctorado en la Universidad de Toronto, Canadá. Es especialista en Data Warehousing y Business Intelligence (BI), Data Mining, Sistemas de Información Geográfica (GIS), y en publicación de datos en la web, siguiendo los lineamientos de Linked Open Data. Co-autor, junto con el Prof. Esteban Zimányi (Universidad Libre de Bruselas) del libro “Data Warehouse Systems: Design and Implementation”. Ha publicado, además, 5 capítulos en libros internacionales y ha publicado artículos en las más prestigiosas revistas y conferencias de la especialidad.

Marcela Riccillo

Doctora en Ciencias de la Computación de la Universidad de Buenos Aires, especialista en Inteligencia Artificial y Robótica. Cuenta con +15 años de experiencia en empresas e instituciones llevando a cabo proyectos de consultoría en tecnología de la información e IA aplicada a la industria. Ha realizado conferencias en eventos nacionales e internacionales y charlas TED, como TEDxRosario, y TEDxBarcelona. Tiene publicados trabajos de investigación en IA. Es, además, docente universitaria en IA, Robótica, Data Mining, Machine Learning, y Redes Neuronales. También reliza tareas de divulgación científica, entre ellas, fue columnista de Robótica en  Radio Palermo, y jurado en el programa de ciencia de TV Eureka de Canal Encuentro.

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Leticia Gómez

Es Licenciada en Ciencias de la Computación de la UBA y Doctora en Ingeniería en Informática del ITBA. Ha participado en diferentes proyectos en el área de Data Warhousing como “Diseño e Implementación de Herramientas para la Administración y Análisis de la Evolución de Datos Complejos en Big Data Utilizando Bases de Datos de Grafos” y “Big Data Cubes: Publicación y Análisis de Datos Multidimensionales en la Web Semántica en Tiempo Casi-Real”. Directora del Proyecto FITAP 008 “Desarrollo de Laboratorio de Seguimiento de Ojos para Medición de Usabilidad en SaaS”, MINCYT, Argentina.

Actualmente es miembro del comité de UXQCC (User Experience Quality Certification Center) en UXPA, UXQCC. Es investigadora en el área de Bases de Datos, Business Intelligence (Online Analytical Processing y Data Mining) y Grafos. Ha realizado publicaciones en diferentes revistas científicas internacionales

Es docente titular en el Departamento de Ingeniería informática del ITBA.

Ariel Aizemberg

Licenciado en Ciencias de la Computación, Depto de Computación, FCEyN, UBA. 25 años de experiencia docente (Inteligencia Artificial, Sistemas Expertos, Data Mining y Visualización de Información, 10 años como consultor independiente en las siguientes áreas: Spatial Databases, GIS, Data Quality, InfoVis y BI. Se desempeñó también como responsable de desarrollos GIS en diferentes organizaciones.

Modalidad

Modalidad: Virtual
Inicio-Mail de Bienvenida: martes 4 de abril
Primera clase Sincrónica: martes 18 de abril
Fin: jueves 17 de agosto
Cursada: Martes y jueves de 18 a 21:30 hs. (Tutoreo On Line Miércoles de 19 a 20 hs.)
Duración: 18 semanas (119 hs.)
Titulación: Certificado Avanzado en Data Science

Requisitos:

La Certificación Avanzada en Data Science tiene un curso de nivelación. En el mismo se dictan conceptos básicos de Base de Datos y SQL y contiene un examen obligatorio. Es condición para continuar con la cursada el programa haber aprobado el examen del curso de nivelación. Su duración es de dos semanas y se cursa asincronicamente con posibilidad de tutoreo a cargo del docente.

Cierre de Inscripción: 28 de marzo.

Beneficio pronto pago: 15% de bonificación en el valor de la inscripción hasta el 15/03.

 

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Contacto: educacionejecutiva@itba.edu.ar

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