Los grandes volúmenes de información almacenados por la mayoría de las organizaciones constituyen un activo de importancia capital, ya que han sido generados o capturados a través de los procesos que soportan su operación. Ocultos en las bases de datos, se encuentran las características de la organización, el comportamiento de los clientes, las est

Los grandes volúmenes de información almacenados por la mayoría de las organizaciones constituyen un activo de importancia capital, ya que han sido generados o capturados a través de los procesos que soportan su operación. Ocultos en las bases de datos, se encuentran las características de la organización, el comportamiento de los clientes, las estructuras productivas, los resultados de diversas decisiones y muchas claves para la mejora del desempeño.
Una visión de avanzada sobre la explotación de datos.
Las técnicas de Data Mining, Knowledge Discovery y Knowledge Managment han demostrado que es posible analizar los datos almacenados por medios automáticos o semiautomáticos, con el fin de descubrir información valiosa para la gestión operativa y estratégica del negocio. 

Resulta clave entender y realizar la extracción automática de información, explotar grandes bases de datos, realizar análisis estadístico, obtener patrones y concebir sistemas inteligentes y de soporte de decisiones. El dominio de estas nuevas tecnologías y la gestión del conocimiento de los Procesos de Negocio basado en la explotación de datos es un gran desafío, al que habra que responder con mayor formación.

Dirigida a los profesionales en crecimiento y vinculados a estrategias de marketing, soporte de decisiones, planeamiento financiero y análisis de datos científicos, que necesitan capacitarse para comprender las formas mas efectivas de utilizar estratégicamente los grandes volúmenes de datos que almacenan las organizaciones, la Maestría en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento (Data Mining) constituye una experiencia transformadora que permite un salto cualitativo en el desarrollo profesional, siguiendo el Modelo de la Universidad Austral de interacción entre las actividades de investigación y desarrollo, la formación y la transferencia hacia y desde el mundo de la empresa.

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral -20 años de prestigio, mejor universidad privada en Argentina y n° 13 en América Latina según el ranking elaborado por la consultora británica QS- participa activamente en el sector de IT& Business Intelligence y organiza la 7ma Edición de la Maestría en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento (Data Mining), que comienza en abril de 2013.

Perfil del alumno
La maestría está dirigida a profesionales de organizaciones en sectores como los de los servicios, finanzas, telecomunicaciones,gobierno, manufactura, etc., responsables de gestionar el conocimiento del negocio basado en la explotación de datos, en cargos tales como Analistas de Inteligencia de Mercado, BI Product Managers, Jefes de Investigación de Mercado, Jefes CS Data Warehouse, gerentes de Información de Negocios, Responsables de Investigación Comercial, Consultores BI, Marketing Database Team Leaders, Business Directors, Responsables de Inteligencia Comercial y Marketing, etc.

Empresas representadas en ediciones anteriores
• AFIP
• ANSES
• Assist Card
• Banco Ciudad de Buenos Aires
• Banco de Galicia y Buenos AIres S.A.
• Banco Hipotecario
• Banco Santander Río
• Banelco
• BBVA Banco Francés
• Citibank
• Dirección Provincial del Registro de las Personas
• ExxonMobil
• Gas Natural BAN
• General Motors
• HSBC Bank
• La Caja Seguros
• Ministerio de Economía
• Provincia Seguros
• Nosis Laboratorio de Investigación y Desarrollo
• YPF S.A.
• SAS
• Siemens
• Soluziona
• Standard Bank
• Swiss Medical Group
• Tarjeta Shopping
• Telecom Argentina
• Telecom Personal SA
• Telefónica Argentina
• Tenaris Siderca
• The Nielsen Company
• Unilever
• Visa
Instituciones asociadas

Ventajas comparativas
• Clara orientación a la resolución de problemas de procesos de negocio.
• Rigurosa formación en las técnicas y metodología de Data Mining. Plan de estudios robusto y completo, con numerosas materias de Data Mining, Web Mining y Text Mining.

• Estudio de las técnicas y aplicaciones mas avanzadas y novedosas. Mayoría de materias fijas y con contenidos actualizados año tras año, todas de 32 horas de cursada. Solo cuenta con dos materias electivas, las cuales son elegidas por consenso entre los participantes, el Director y el Consejo Académico de la Maestría.
• Cuerpo de profesores de reconocida trayectoria académica y distinguida experiencia laboral.
• Importante número de profesores en capacidad de dirigir el trabajo final y con disponibilidad para guiar personalmente al participante.
• Visión global de la actividad, al contar con la visita de profesionales y expertos independientes y de empresas extranjeras, con experiencia internacional.
• Permite el fortalecimiento de las competencias de gestión, al contar con una serie de materias dedicadas exclusivamente a Business Intelligence, soporte de decisiones, tableros de control, gestión de conocimiento, etc.
• Laboratorio fijo con equipos Dell de última generación y laboratorio móvil con equipos tablet Hewlett Packard de uso en el aula. El uso intensivo en el laboratorio, permite al participante dominar herramientas tales como SAS Enterprise Miner, SPSS Statistics y SPSS Modeler.
• Jornadas de Data Mining & Business Intelligence con la participación de profesionales provenientes de empresas nacionales e internacionales.
• Días y horarios de cursado accesibles y compatibles con la vida laboral.

Requisitos
• Ser graduado en una carrera universitaria de 4 ó más años de duración.

• Acreditar experiencia profesional.
• Lectura de material en inglés.
• Aprobar el test de admisión a la maestría.

Proceso
El mismo consiste en una evaluación oral en español del postulante, en base a un artículo técnico en idioma inglés, sobre un tópico relacionado con la temática de la Maestría. La evaluación se enfocará en la introducción y las conclusiones del artículo. El postulante deberá leer e interpretar el artículo adjunto y se evaluará el conocimiento de los aspectos técnicos tratados en el artículo, como así también lectura y comprensión de textos en inglés.

Aranceles 2012
 Arancel total: un pago de $ 43.750. Descuento del 10% por pago total anticipado (antes del cierre de inscripción).

• Arancel en dos pagos anuales: dos pagos anuales de $ 22.750.-, uno a abonar antes del comienzo y otro a abonar antes de comenzar el segundo año de cursada. El valor del segundo pago se actualizará de acuerdo al valor del arancel del año 2013.
• Arancel en cuotas: 22 pagos mensuales de $ 2.357.-
• Para reservar la vacante, una vez admitido, se debe abonar el arancel correspondiente a la primera cuota en concepto de Matrícula.

Formas de pago
• Un pago: en efectivo, por transferencia bancaria (Banco Santander Rio), con cheque, o con tarjeta de crédito (VISA, MasterCard, Amex).

• En cuotas: con débito en cuenta, cheques diferidos o tarjeta de crédito (VISA solamente)
• Para residentes fuera de la Argentina:
– Pago on-line (solo para los programas a distancia): en dólares estadounidenses con tarjeta de crédito ingresando a la siguiente dirección: www.dednet.net/institucion/austral/publico/formpago.html
– Por transferencia bancaria en dólares estadounidenses: Bank: Banco Bilbao Vizcaya Argentaria, NY. SWIFT CODE: BBVAUS33. CHIPS ABA: 0184. FED ABA:026 001 847. Address: 1345 Avenue of the Americas 45th. Floor New York,NY 10105. Account Name:

Descuentos
• Antiguos alumnos del IAE y otras Unidades Académicas de la Universidad Austral que actualmente estén pagando la membrecía: 15%.

• Graduados de las carreras de grado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral: 50%.
• Los descuentos no son acumulativos y se considera el mayor de los mismos.

Contacto:
admisionesfi@austral.edu.ar
(54-11) 5921-8000 internos 8071, 8515 y 8542, Av. Juan de Garay 125,
PB (C1063ABB) Buenos Aires, Argentina.

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