El diploma busca formar profesionales universitarios con capacidades técnicas para resolver problemas complejos en un mundo de grandes volúmenes de datos.
Próximo comienzo: 19 de agosto, 2024
Sobre el postgrado
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Requisitos de ingreso
Los requisitos de ingreso al postgrado son los siguientes:
- Título de grado universitario.
Estudiantes del exteriorLos estudiantes que culminaron una carrera universitaria en el exterior deben presentar el título académico apostillado o una copia notarial del mismo.
Se deberá entregar dicha constancia en la bedelía de la escuela de postgrados correspondiente de la Universidad ORT Uruguay, lo que habilita el inicio de los estudios de postgrado.
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Duración y horarios
Duración
1 año
Horarios de clase
De lunes a jueves de 19:30 a 22:30 horas
La Universidad ORT Uruguay se reserva el derecho de realizar ajustes de fechas, horarios y contenidos. Los horarios mencionados no incluyen las prácticas. Las inscripciones están sujetas a quorum mínimo por turno. -
Modalidad de cursado
El postgrado se dicta de forma presencial.
Todas las materias presenciales se pueden cursar en modalidad HyFlex®.
Con solo un clic, quienes optan por la modalidad virtual visualizan el salón desde dentro y desde distintas perspectivas.
Asimismo, siguen la clase de manera simultánea a sus compañeros y pueden interactuar con ellos y con los docentes.
HyFlex® es una experiencia educativa híbrida y flexible que busca potenciar el rol protagónico de los estudiantes y su participación activa ante eventuales limitaciones de movilidad por razones sanitarias, personales o laborales.
La mayoría de las evaluaciones principales se realizan en forma presencial.
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Perfil de los graduados
Los especialistas en analítica de grandes volúmenes de datos (Big Data Scientist) juegan un rol clave en el proceso de toma de decisiones, reemplazando el análisis artesanal ad-hoc de los datos, por un tratamiento sistemático y profundo que se realiza mediante herramientas informáticas fundadas en modelos matemáticos y estadísticos.
Comprender la analítica de grandes volúmenes de datos en toda su complejidad requiere manejar un conjunto amplio de conocimientos, que abarcan:
- La gestión de la información en una organización. Esto comprende las políticas y los programas que aseguran la privacidad, la optimización y la monetización de los proyectos, alineando objetivos a través de las distintas funciones de una organización.
- Almacenamiento y procesamiento efectivo. Comprende el acceso ubicuo, rápido, seguro y tolerante a fallas de la información, más su procesamiento a gran escala en tiempo real.
- Análisis inteligente con el fin de extraer valor. Incluye el modelado y la extracción de patrones ocultos en los datos crudos, que permiten la predicción y el control del sistema bajo estudio.
Esto les permitirá formar parte activa en equipos multidisciplinarios en empresas públicas y privadas, organismos gubernamentales y centros de investigación.
Los conocimientos teóricos y la experiencia práctica adquirida, les permitirán aportar valor agregado en la elaboración, liderazgo y ejecución de este tipo de proyectos, enfatizando la productividad y la calidad.
Todos los créditos aprobados en el diploma son reconocidos en el Master en Ingeniería (por Investigación).
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Títulos y reconocimientos
El Diploma de Especialización en Analítica de Big Data es un postgrado reconocido por resolución oficial del Ministerio de Educación y Cultura del 09/08/18.
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Requisitos de graduación
Para obtener el título se requiere haber aprobado:
- un mínimo de 6 asignaturas.
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Becas
La universidad ofrece becas para los postgrados de la Facultad de Administración y Ciencias Sociales, la Facultad de Arquitectura, la Facultad de Comunicación y Diseño, la Facultad de Ingeniería y el Instituto de Educación.
Asimismo, cuenta con numerosos descuentos para graduados y familiares de graduados de las diferentes carreras y postgrados de la institución.
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Financiación
Mediante la financiación universitaria de postgrados podrás pagar la totalidad de tu postgrado en el doble del tiempo de su duración, disminuyendo el monto de la cuota mensual más de 40 %.
Una maestría de dos años de duración se puede pagar en 48 cuotas iguales, en unidades indexadas (UI) y un Diploma de Especialización de un año de duración en 24 cuotas iguales en UI.
Esta financiación se obtiene de forma rápida y sencilla con Banco Santander, no requiere de garantías, se otorga a través de un único trámite y se puede cancelar en cualquier momento.
Notas:- La Universidad ORT Uruguay te ofrece la posibilidad de cancelar en cualquier momento la inscripción al postgrado. La universidad retendrá el monto equivalente al tiempo cursado al solicitar la cancelación y te devolverá el saldo de la inscripción en pesos uruguayos.
- Banco Santander ofrece la posibilidad de cancelar de forma anticipada el préstamo, luego de transcurridos seis meses del otorgamiento del préstamo. Consultá en Banco Santander las condiciones para la cancelación anticipada.
- fa-people-group Programa orientado a graduados universitarios de diversas áreas
- fa-diagram-project Abordaje de la analítica de big data desde una perspectiva multidisciplinaria
- fa-list-check Elección de diferentes electivas según el interés y perfil de cada estudiante
Los especialistas en analítica de grandes volúmenes de datos (Big Data Scientist) juegan un rol clave en el proceso de toma de decisiones, reemplazando el análisis artesanal ad-hoc de los datos, por un tratamiento sistemático y profundo que se realiza mediante herramientas informáticas fundadas en modelos matemáticos y estadísticos.
Los conocimientos teóricos y la experiencia práctica adquirida, les permitirán aportar valor agregado en la elaboración, liderazgo y ejecución de proyectos, enfatizando la productividad y la calidad.
La analítica de grandes volúmenes de datos se ha vuelto una herramienta esencial para extraer conclusiones y tomar decisiones críticas.
La vertiginosa evolución de las tecnologías de la información de las últimas décadas trajo aparejado que, por primera vez en la historia, la sociedad tiene la capacidad de generar, recolectar y almacenar inmensos volúmenes de datos. Existen grandes cantidades de información digital sobre prácticamente cualquier tema de interés para una empresa.
A partir de esta revolución tecnológica, la analítica de grandes volúmenes de datos se ha vuelto una herramienta esencial para extraer conclusiones y tomar decisiones críticas en todas las áreas de actividad humana, ya sea económicas, sociales, empresariales, industriales, agrícolas y biológicas, entre otras.
En la edición de octubre de 2012 de la Harvard Business Review, titulada “Getting control of Big Data”, se presenta a la analítica de grandes volúmenes de datos como la actividad profesional más atractiva del siglo XXI.
El Diploma persigue los siguientes objetivos:
- Formar profesionales universitarios con capacidades técnicas para resolver problemas complejos en un mundo de grandes volúmenes de datos.
- Brindar una formación sólida que provea los conocimientos necesarios para garantizar la adaptación del profesional a los cambios tecnológicos.
- Desarrollar habilidades que agregan valor a la práctica profesional: rigurosidad, trabajo en equipo, liderazgo, comunicación, confianza, servicio y compromiso.
- Capacitar al profesional para lograr una rápida aplicación de los conocimientos adquiridos en el ámbito laboral.
- Favorecer una metodología de formación teórico-práctica, que fomente la curiosidad, la creatividad, la experimentación y el emprendimiento mediante la resolución de casos de estudio de complejidad creciente.
Los cursos del Diploma de Especialización en Analítica de Big Data forman parte del Master en Big Data.
https://www.youtube.com/watch?v=96dBQNT5ywI&feature=emb_logo
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Proceso de postulación
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Plan de estudios
El plan de estudios está basado en la organización de las asignaturas en tres grandes áreas que comprenden asignaturas centrales, avanzadas y un taller.
Premios y reconocimientos
La facultad mantiene interés en dar a conocer los reconocimientos o premios otorgados a docentes, estudiantes y graduados por sus proyectos o innovaciones.
Conferencias
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Sobre la privacidad y el principio de minimización de datos
Durante la conferencia el Dr. Gerardo Schneider expuso sobre la privacidad por construcción y sobre la minimización de datos.
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Técnicas de Machine Learning para el procesamiento del habla
En esta conferencia el Dr. Agustín Gravano disertó sobre las técnicas de Machine Learning empleadas en las principales aplicaciones de procesamiento del habla.
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Cómo los algoritmos nos guían a través de la abrumadora oferta
Durante la conferencia se hizo una recorrida por la historia de los sistemas de recomendación, buscando entender cómo estos moldearon la venta online y viceversa, llegando a cambiar el paradigma del comercio.