Verónica García Fronti es Doctora de la UBA – Área Ciencias Económicas, Subárea Administración, docente de grado y posgrado en la FCE e investigadora del CMA-IADCOM. En esta entrevista, te acerca todo lo que necesitás saber sobre la Maestría y Especialización en Gestión y Análisis de Datos en Organizaciones – Virtual, en las cuales se desempeña como Coordinadora Académica.
¿A qué profesionales está dirigido el Posgrado?
A profesionales del área de Ciencias Económicas que se enfrentan con el desafío de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones en contextos organizacionales.
¿Cuáles son los pilares fundamentales del plan de estudios?
El plan de estudios de la Maestría cuenta con dos años de cursada. En el primer año, se ven los fundamentos estadísticos, las herramientas informáticas y se realizan implementaciones de modelos de machine learning en organizaciones. En el segundo año, se profundizan metodologías de machine learning y de econometría.
¿Cuál es el diferencial que se propone dentro del marco de la excelencia académica de la UBA?
El diferencial está centrado en adquirir habilidades y herramientas para la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
¿Cuál es el perfil del graduado?
El egresado de esta Maestría se preparará para gestionar sistemas digitales en el contexto de la toma de decisiones en organizaciones privadas, públicas o del tercer sector y podrá problematizar cuestiones sobre la gestión de los grandes volúmenes de datos. Para ello, se apoyará en procesos de recopilación, análisis y reutilización de grandes volúmenes de datos mediante técnicas cuantitativas de predicción, descripción y prescripción. Para desarrollar su capacidad de problematización desarrollará una Tesis como Trabajo Final de Maestría. Por otra parte, el egresado de la Especialización estará preparado para gestionar sistemas digitales en el contexto de la toma de decisiones en organizaciones privadas, públicas o del tercer sector. Para lograrlo, se apoyará en procesos de recopilación, análisis y reutilización de grandes volúmenes de datos y mediante técnicas cuantitativas de predicción, descripción y prescripción.
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