Maestría en Data Science - Maestría ofrecida por UTEC (Uruguay), con el soporte académico del MIT Institute for Data, Systems and Society (IDSS) (USA)
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Maestría en
ds@datascience.edu.uy Data Science
www.datascience.edu.uy
@DataScienceUy
Maestría ofrecida por UTEC
(Uruguay), con el soporte académico
del MIT Institute for Data, Systems
and Society (IDSS) (USA)
¿Por qué cursar la Maestría?
Con este Programa te
convertirás en especialista en
ciencia de datos, capaz de
crear nuevas líneas de
negocios en las empresas y
liderar procesos de toma de
decisiones en equipos.
El único programa en ciencia de datos con
el soporte académico del MIT-IDSS
Como parte de la Maestría, accederás al MicroMaster
en Estadística y Ciencia de Datos brindado por el IDSS
(Institute for Data, Systems, and Society) del MIT. Este
programa cubre los cuatro pilares de la ciencia de
datos: probabilidad, estadística, aprendizaje
automático y análisis de datos.
Hoy en día es fundamental desarrollar conocimientos y
habilidades técnicas y comerciales en el campo de la
ciencia de datos y machine learning, para automatizar y
optimizar la toma de decisiones y así formar parte de
los trabajos del futuro. La ciencia de datos interviene
en todos los procesos productivos y de investigación;
en la Maestría se generaron proyectos finales que van
desde la detección y el tratamiento del espectro
autista, impresión en 3D de productos vía clustering de
imágenes, predicción y detección temprana de
abandono en Educación Secundaria, hasta la detección
de clientes potenciales de un banco de acuerdo a su
comportamiento en redes sociales y más.
EN URUGUAY:
de los puestos de trabajo
% del futuro están relacionados
con STEM **
son los graduados/as por
año de todas las
Universidades públicas y
privadas de Ingeniería
son las personas que se
necesitan para cubrir las
oportunidades disponibles en
dicha área
La maestría en Data Science:
Permite estudiar Brinda clases semanales Foco en: Machine
en MIT en formato exclusivas con instructores Learning y desarrollo de
virtual de MIT y UTEC Uy negocios en A. Latina
¿Cuál es el perfil de los y las estudiantes?
Economía y Tecnología e
Ingeniería
finanzas Informática
Área Ciencias y
industrial Química
** World Economic Forum's Global Competitiveness Report 2017-2018
Nuestra alianza con IDSS El MITx MicroMasters Program in Statistics and Data Science, columna vertebral de nuestra maestría, fue creado por el cuerpo de profesores miembros del departamento de MIT Institute for Data, Systems, and Society (IDSS), quienes se encargan además de su constante revisión y actualización. En junio de 2020, se materializó la alianza estratégica entre MIT-IDSS y el Programa en Data Science de UTEC, para brindar apoyo exclusivo a los/as estudiantes de la maestría a lo largo de los casi dos años que se extiende el programa. Mediante sesiones semanales de dos horas, interactivas y en línea, un referente del MIT-IDSS interactúa con estudiantes de UTEC por medio de videoconferencias sincrónicas. Durante el transcurso de cada materia se trabaja de forma grupal con los contenidos adquiridos de forma individual mediante sesiones prácticas que buscan fijar conceptos y reforzar el aprendizaje. Así mismo, profesionales del IDSS -así como de otros departamentos del MIT- participarán en las instancias de talleres presenciales, acompañando así el desarrollo de los y las estudiantes a lo largo del programa.
Calendario de estudios 2021 - 2023
2021 2022 2023
ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR
MIT Workshop 1
6.431x Probability
6.86x Machine Learning
GSL - PRO Workshop 2
Statistics
Data Analysis
Materias Electivas
Final Exam MITx
Micromaster
Workshop 3
Proyecto final de
Maestría
Workshop en Uruguay Cursos online
MicroMaster Electivas
(1 semana)
Workshop en
Uruguay (3 semanas) Proyecto final
Cursos de nivelación
Además de los talleres y materias, en la
Maestría están previstos (en el caso de ser
necesarios) cursos de nivelación en Python y
R.
@datascienceuy datascience.edu.uy
Las materias del MicroMaster en Estadística
y Ciencia de Datos
PROBABILIDAD: LA CIENCIA DE LA
INCERTIDUMBRE Y LOS DATOS
financieras aplican algoritmos de aprendizaje
automático para recomendar contenidos,
Basado en el curso presencial de Introducción a
predecir el comportamiento de los
la Probabilidad, materia dictada por el MIT
consumidores y el riesgo. En este curso, los
desde hace más de dos décadas, este curso
estudiantes revisarán los principios y
aborda los conceptos básicos de probabilidad:
algoritmos para convertir los datos de
variables aleatorias múltiples discretas o
entrenamiento en predicciones automáticas
continuas, valores esperados y distribuciones
efectivas, tales como representación,
condicionales; ley de grandes números;
sobredimensionamiento, regularización,
métodos de inferencia bayesianos; introducción
generalización, dimensión VC; agrupación,
a procesos aleatorios (procesos de Poisson y
clasificación, problemas de recomendación,
cadenas de Markov). La alta exigencia de esta
modelos probabilísticos, aprendizaje por
asignatura se corresponde con la calidad de las
refuerzo; algoritmos en línea, máquinas de
herramientas de la teoría probabilística que
vectores de soporte y redes
adquirirán los estudiantes y que luego podrán
neuronales/aprendizaje profundo. Al mismo
utilizar en situaciones de la realidad concreta.
tiempo, implementarán y experimentarán con
ESTADÍSTICA COMPUTACIONAL Y algoritmos en varios proyectos de Python
diseñados para aplicaciones prácticas.
APLICACIONES
FUNDAMENTOS DE ESTADÍSTICA
Trabajar sobre el análisis de datos demuestra la
conexión que hay entre la estadística y el La estadística es la ciencia de convertir datos
cálculo. Esta materia cuenta con cuatro en perspectivas y, en última instancia, en
módulos, cada uno centrado en un conjunto de decisiones. Detrás de los avances recientes en
datos específico y es brindada por un experto/a machine learning, ciencia de datos e
en el dominio. inteligencia artificial se aplican principios
estadísticos fundamentales. El propósito de
Proporciona conocimientos específicos, este curso es desarrollar y comprender estas
métodos de análisis relevantes y los algoritmos ideas centrales sobre bases matemáticas
correspondientes. Los potenciales módulos firmes mediante la construcción de
podrán incluir: datos y medicina, regulación estimadores y pruebas, así como del análisis de
genética, redes sociales, datos y finanzas su desempeño asintótico. Los estudiantes
(series de tiempo), tráfico, medios de aprenderán a construir estimadores utilizando
transporte, predicción del tiempo, políticas, y el método de los momentos y la máxima
aplicaciones web industriales. Todos estos verosimilitud; a cuantificar la incertidumbre con
proyectos abordan a gran escala preguntas del intervalos de confianza y pruebas de hipótesis;
análisis de datos. a seleccionar modelos utilizando la prueba de
bondad de ajuste; a hacer predicciones
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO UTILIZANDO mediante modelos lineales, no lineales y
PYTHON: DE MODELOS LINEALES AL generalizados; y a realizar reducción de
APRENDIZAJE PROFUNDO dimensión por medio del análisis de
componentes principales (PCA).
Como disciplina, machine learning intenta
diseñar y comprender programas informáticos Materias electivas
que aprenden de la experiencia con el propósito Los y las estudiantes podrán elegir entre cursos
de predecir o controlar. Sitios comerciales como vinculados a: emprendedurismo, análisis
buscadores, sistemas de recomendación (ej: multivariado y aprendizaje no supervisado, entre
Netflix, Amazon), anunciantes e instituciones
otros, ofrecidos por UTEC, MITx y la UdelaR.
@datascienceuy datascience.edu.uyLos talleres
Taller 1 | Taller inaugural con participación del MIT
En este taller los estudiantes tendrán una sesión introductoria con
UTEC, donde se compartirán los objetivos del programa y la
estructura y rol de las diferentes instituciones que lo respaldan.
Luego, las sesiones con el MIT se focalizarán en la relevancia de la
Ciencia de Datos, el aprendizaje automático y el emprendedurismo
en la región y el mundo.
Workshop en
Uruguay (1 semana)
Taller 2 | Global Startup Labs-Pro del MIT (Misti)
En sus cuatro intensas semanas de desarrollo el taller se enfoca en
la aplicación del aprendizaje automático y el análisis de datos para
la resolución de desafíos nacionales e internacionales. Los
instructores del Misti del MIT guiarán a los y las participantes en la
experiencia de descubrir el potencial comercial de proyectos de
data science y aprendizaje automático en dicha área. La currícula
técnica se complementa con sesiones de especialistas invitados y
como cierre del taller se realizará un pitch contest con el objetivo de
que los y las estudiantes logren desarrollar y realizar sus ideas.
Workshop en
Uruguay (3 semanas)
Taller 3 | Taller de cierre con participación del MIT
Durante una semana un equipo de facilitadores del MIT liderará un
espacio para promover el intercambio de resultados de los
proyectos desarrollados en el programa. Este taller es el último
encuentro presencial para consolidar el capital social generado a
lo largo de todo el programa.
Workshop en
Uruguay (1 semana)
youtube.com/datascienceuy
En nuestro canal de YouTube podrás conocer más de cerca la
experiencia de la Maestría en Data Science. Ingresá para ver
testimonios de estudiantes, clips resumen de los workshops, y
más.
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www.datascience.edu.uy
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