Maestría en Data Science
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La demanda de especialistas con conocimientos de aprendizaje automático está en aumento. Esta especialización, con el soporte académico del MIT, pretende capacitar a sus participantes en el desarrollo de soluciones computacionales que emplean el aprendizaje automático de máquinas. El egresado desarrollará una visión técnica que le permitirá identificar problemáticas o áreas de oportunidad relacionadas con el análisis de datos mediante el uso de herramientas tecnológicas, promoviendo la toma de decisiones basadas en hechos y datos concretos.
Esta especialización, con el soporte académico del MIT, pretende capacitar a sus participantes en el desarrollo de soluciones computacionales que emplean el aprendizaje automático de máquinas; así como en identificar problemáticas o áreas de oportunidad relacionadas con el análisis de datos mediante el uso de herramientas tecnológicas
DURACIÓN 15 meses
Deberás dedicar unas 20 horas semanales en promedio.
MODALIDAD SEMIPRESENCIAL
Cursos y talleres virtuales + workshop intensivo presencial.
IDIOMA INGLÉS
Los cursos y talleres son dictados en Inglés
SOPORTE ACADÉMICO DEL MIT
La Especialización es en formato semipresencial, con clases virtuales y un taller presencial intensivo con el MIT.
ENFOQUE EMPRENDEDOR
A través de diversos talleres aprenderás herramientas que te permitirán innovar en las empresas y crear emprendimientos
OPORTUNIDAD DE CRECIMIENTO
Podrás postularte a fondos de capital semilla -para nuevos emprendimientos y nuevas líneas de negocio- ofrecidos por la ANII (Agencia Nacional de Investigación e Innovación)
Requisitos para Machine Learning
- Título Universitario
- Conocimientos a nivel terciario en álgebra lineal, cálculo simple y multivariado
- Buen manejo de inglés (idioma en el que se dictan las clases y talleres)
Proceso de postulación
Formulario
Rellenar el formulario de contacto
CV y motivaciones
Presentar cv y carta de motivación en inglés
Entrevista
Coordinar una entrevista con la oficina de coordinación académica
Testimonios Machine Learning


Preguntas frecuentes UTEC - MACHINE LEARNING
El egresado desarrollará una visión técnica que le permitirá identificar problemáticas o áreas de oportunidad relacionadas con el análisis de datos mediante el uso de herramientas tecnológicas.
Desde un punto de vista técnico, los egresados serán capaces de:
• analizar grandes volúmenes de datos,
• plantear modelos matemáticos y utilizar herramientas estadísticas para realizar predicciones basadas en datos,
• identificar y desarrollar modelos y metodologías adecuadas para extraer información significativa para la toma de decisiones,
• desarrollar y crear algoritmos de aprendizaje automático para extraer información significativa de datos aparentemente no estructurados,
• aplicar métodos de aprendizaje no supervisado, incluidas las metodologías de agrupamiento de datos (clustering) y redes neuronales.
– Título universitario
– Conocimientos a nivel terciario en álgebra lineal, cálculo simple y multivariado
– Buen manejo de inglés (idioma en el que se dictan las clases y talleres)
“Especialización en Machine Learning”, UTEC
Tener dominio de inglés (idioma en el que se dictan las clases y talleres)
La inversión es de USD 4200, con opción a aplicar a una bonificación del 10% hasta el 21 de junio
El programa combina 4 semanas de talleres presenciales en Uruguay, con clases online en formato asincrónico, sesiones sincrónicas de videoconferencia y talleres sincónicos.
Los 3 talleres son intensivos, de 9 a 17 horas. Los cursos sincrónicos online serán dictados un día y horario fijo a la semana (Ej: de 6 a 8pm UYT). Los cursos asincrónicos del MITx MicroMasters Program estarán disponibles para que los y las estudiantes los tomen en el horario que les resulte más conveniente.
El objetivo de las sesiones interactivas online es facilitar el aprendizaje a través de ejercicios prácticos, así como propiciar el intercambio semanal entre instructor-estudiante y estudiante-estudiante.
Las inscripciones para la generación 2021 se encuentran abiertas hasta el 25 de junio 2021. Las clases comienzan el día 5 de julio.
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