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Asignaturas |
La carrera de Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) está estructurada sobre seis materias básicas y obligatorias para todos los alumnos con un total de 416 horas que corresponden a las siguientes: Aprendizaje Automático; Análisis Inteligente de Datos; Data Mining; Enfoque Estadístico del Aprendizaje y Descubrimiento; Data Mining y Knowledge Discovery en Economía y Finanzas; y Data Mining y Knowledge Discovery en Ciencia y Tecnología.
Los inscriptos en la Maestría, además de cursar
El conjunto de cursos estará organizado según el siguiente cuadro:
| Cuatrimestre | Materia | Correlativas |
| 1º | ||
| 1º | ||
| 1º | ||
| 2º | ||
| 2º | ||
| 2º | ||
| 3º | Optativa | |
| 3º | Optativa | |
| 3º | Taller de Tesis I | |
| 4º |
Optativa | |
| 4º |
Optativa | |
| 4º | Taller de Tesis II | Taller de Tesis I |
Materias obligatorias: (Total 416 horas)
Todos los alumnos inscriptos en la carrera de Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento (Data Mining & Knowledge Discovery) deberán cursar y aprobar las siguientes asignaturas:
Aprendizaje automático (80 horas)
Análisis Inteligente de Datos (IDA) (64 horas)
Data Mining (64 horas)
Enfoque estadístico del aprendizaje y descubrimiento (80 horas)
Data Mining y Knowledge Discovery en Economía y Finanzas (64 horas)
Data Mining y Knowledge Discovery en Ciencia y Tecnología (64 horas)
Materias optativas: (Total 256 horas)
Los alumnos de la Maestría podrán elegir las materias optativas de acuerdo con el siguiente listado y/o aquellos seminarios, Talleres o Cursos que la Comisión de la Maestría pueda programar para la óptima formación de los estudiantes. Estos Seminarios, Talleres o Cursos serán elevados a los Consejos Directivos de las Facultades a cargo para su aprobación y las resoluciones correspondientes serán enviadas a la Universidad de Buenos Aires a sus efectos.
LISTADO DE ALGUNAS DE LAS MATERIAS OPTATIVAS PROGRAMADAS
Data Warehousing (64 horas)
Redes neuronales (64 horas)
Recuperación de información (64 horas)
Computación evolutiva (64 horas)
Metaheurísticas (64 horas)
Inteligencia Artificial (64 horas)
Administración y Construcción de Software (64 horas)
Bases de datos multimediales y data mining (64 horas)
Visualización de la Información (64 horas)
Cursos de Nivelación - Ciclo 2012
El Comité Asesor define si un candidato debe aprobar algún curso a efectos de ser admitido en la carrera. Existen tres cursos de nivelación: Estadística, Algoritmos y Bases de Datos. Haga click AQUI para obtener los programas de los cursos de nivelación.
Estadística: del 13 al 29 de Febrero de 18 a 22 hs. (20, 21 y 27 de Febrero: feriados nacionales)
Aula: E24 - Pabellón I
Base de Datos: del 05 al 09 de Marzo de 18 a 22 hs.
Aula: E24 - Pabellón I
Algoritmos: del 12 al 16 de Marzo de 18 a 22 hs.
Aula: E24 - Pabellón I