UNA DÉCADA DE FORMACIÓN EN DATA MINING
Dra. Ana Silvia Haedo10º Aniversario de la Maestría. 15 de mayo de 2014.
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La Maestría
• Formación: Carreras de Especialización y Maestría.
• Investigación: Proyectos.
• Consultoría: Cooperación y Complementariedad.
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Organización
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Proyecto conjunto entre la Facultad de CienciasExactas y Naturales y la Facultad de Ingeniería,Universidad de Buenos Aires.
Autoridades
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Directora: Dra. Ana Silvia HaedoCo-directora: Lic. Adriana Echeverría
Comisión Asesora FCENTitulares: Mg. Cecilia Ruz y Dr. Enrique SeguraSuplentes: Mg. Gustavo Koblinc y Dr. Lin Min-Chih
Comisión Asesora FITitulares: Lic. Mónica Kuhn y Lic. Arturo ServettoSuplentes: Ing. José Luis Cabrera y Mg. Gustavo López
Plantel Docente
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• 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
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Data Mining
Tecnologías de base de datos Estadística
Ciencia de la información
Visualización Otras disciplinas
Aprendizaje automático
Vocación Interdisciplinaria
Atributos de la Maestría
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• 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
Graduados: trabajos destacados
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• BUTTI, M. “Bioplat: una plataforma para la identificaciónde biomarcadores con poder de pronóstico en cáncer.”
• CALVO, J.; FERNÁNDEZ, F. y GÁNDARA, H. “Posturasde voto y relaciones de afinidad en la Cámara deDiputados de 2006 a 2011.”
• LAMAGNA, W. “Visualización de ataques a una redinformática.”
• MERCOL, J.P. “Clasificación Automática de Naranjasutilizando Técnicas de Data Mining y Procesamiento deImágenes.”
• TAIÉ, A. “Desarrollo de una metodología de extracción deconocimientos a partir de datos de micromatrices de DNAbasada en ontologías genéticas.”
Tendencia Alumnos-Graduados
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Alumnos
Graduados
Contexto de la disciplina
� 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.
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• Nuevas denominaciones deespecialidades: ej. Data Scientist.
• Fenómenos emergentes: Cuandocomenzamos el dictado delposgrado no se hablaba de RedesSociales ni Big Data.
Contexto de la disciplina (cont.)
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• Propiciar interacciones universidad-sector CyT-industria.
• Necesidad de una formación más amplia:técnicas y competencias específicas.
• Demanda de profesionales insatisfecha:según estudios de consultoras privadasse crearán 4.4 millones de empleosen Big Data para el período 2014-2015
pero sólo 1/3 de estos estarán cubiertos.
¿En qué estamos hoy?
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• 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.
Época de Balances
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Agradecimientos especiales
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MUCHAS GRACIAS
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