UNA DÉCADA DE FORMACIÓN EN DATA MINING

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Susana Arroyo Ramos
hace 6 años
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1 UNA DÉCADA DE FORMACIÓN EN DATA MINING Dra. Ana Silvia Haedo 10º Aniversario de la Maestría. 15 de mayo de 2014.

2 La Maestría Formación: Carreras de Especialización y Maestría. Investigación: Proyectos. Consultoría: Cooperación y Complementariedad.

3 Organización Proyecto conjunto entre la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y la Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires.

4 Autoridades Directora: Dra. Ana Silvia Haedo Co-directora: Lic. Adriana Echeverría Comisión Asesora FCEN Titulares: Mg. Cecilia Ruz y Dr. Enrique Segura Suplentes: Mg. Gustavo Koblinc y Dr. Lin Min-Chih Comisión Asesora FI Titulares: Lic. Mónica Kuhn y Lic. Arturo Servetto Suplentes: Ing. José Luis Cabrera y Mg. Gustavo López

5 Plantel Docente Lic. Ariel Aizemberg Ing. Gabriela Calvo Dr. Aldo Calzolari Dr. José Castaño Esp. Débora Chan Dr. Claudio Delrieux Mg. Gustavo Denicolay Dr. Guillermo Folguera Dra. Ana Silvia Haedo Dr. Waldo Hasperué Lic. Laura Lanzarini Dra. Irene Loiseau Mg. Gustavo Markel Lic. Ernesto Mislej Dr. Marcelo Soria Mg. Silvia Pérez Mg. Eduardo Poggi Mg. Pablo Poloni Mg. Cecilia Ruz Esp. Laura Scasso

6 Vocación Interdisciplinaria Tecnologías de base de datos Estadística Ciencia de la información Data Mining Aprendizaje automático Visualización Otras disciplinas

7 Atributos de la Maestría Primer posgrado DM en Argentina y Latinoamérica Perfil altamente requerido por las empresas Actualización e innovación permanente Partner del programa europeo Erasmus Mundus Carreras acreditadas por CONEAU (Cat. C. Res. 43/14) Convenios con empresas de software Invitados internacionales de primer nivel Colaboraciones en proyectos científico-tecnológicos

8 Graduados: trabajos destacados BUTTI, M. Bioplat: una plataforma para la identificación de biomarcadores con poder de pronóstico en cáncer. CALVO, J.; FERNÁNDEZ, F. y GÁNDARA, H. Posturas de voto y relaciones de afinidad en la Cámara de Diputados de 2006 a LAMAGNA, W. Visualización de ataques a una red informática. MERCOL, J.P. Clasificación Automática de Naranjas utilizando Técnicas de Data Mining y Procesamiento de Imágenes. TAIÉ, A. Desarrollo de una metodología de extracción de conocimientos a partir de datos de micromatrices de DNA basada en ontologías genéticas.

9 Tendencia Alumnos-Graduados Alumnos Graduados

Contexto de la disciplina Nuevas denominaciones de especialidades: ej. Data Scientist. Fenómenos emergentes: Cuando comenzamos el dictado del posgrado no se hablaba de Redes Sociales ni Big Data.

10 Contexto de la disciplina Nuevas denominaciones de especialidades: ej. Data Scientist. Fenómenos emergentes: Cuando comenzamos el dictado del posgrado no se hablaba de Redes Sociales ni Big Data. Nuevas (y viejas) reflexiones: De qué modo trabajar con múltiples campos de aplicación. Articular técnicas con nuevos ecosistemas tecnológicos. Formar profesionales que actuarán en un futuro incierto.

Contexto de la disciplina (cont.) Propiciar interacciones universidad-sector CyT-industria. Necesidad de una formación más amplia: técnicas y competencias específicas.

11 Contexto de la disciplina (cont.) Propiciar interacciones universidad-sector CyT-industria. Necesidad de una formación más amplia: técnicas y competencias específicas. Demanda de profesionales insatisfecha: según estudios de consultoras privadas se crearán 4.4 millones de empleos en Big Data para el período pero sólo 1/3 de estos estarán cubiertos.

12 En qué estamos hoy? Difusión de conceptos de Data Mining en la comunidad. Curso ECI-Big Data Analytics: Prof. Jaideep Srivastava. Cooperación con diferentes universidades argentinas. Interacciones con empresas e instituciones del sector TIC. Reencuentro Comunidad de Graduados. Desarrollo de Jornadas de Data Mining. Nueva Web, Boletín Predictivos, Notas en los medios, etc.

13 Época de Balances

14 Agradecimientos especiales

15 MUCHAS GRACIAS

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