El año pasado publiqué un artículo con un éxito impresionante el cual podés visitar haciendo click aquí , por eso, decidí actualizar la lista para que tengas todo lo necesario y puedas arrancar tu carrera como analista de datos, científicos de datos o cualquier profesión relacionada al análisis de datos.
En este recopilación, no importa en dónde estás porque todo es a distancia o remoto excepto algunos cursos específicos de universidades de Argentina que sí son presenciales.
Recursos sobran, solo faltan tus ganas! Y si te gusta el artículo, no te olvides de compartirlo con tus contactos y en tus redes sociales.
Master en Data Science (nuevo)
Modalidad de estudio: Presencial (Barcelona y Madrid) y Online Duración: 20 semanas (máster presencial) + 4 semanas (minor) 18 semanas (máster online) + 4 semanas (minor)
Precio: 7900€
El programa es tanto para personas que no tienen un conocimiento previo sobre el tema, como para aquellos perfiles que sí tienen un background en áreas relacionadas y quieren dedicarse al mundo del data.
Click para ingresar a la inscripción del Master
Carreras de grado en Argentina sobre Analista de Datos
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UBA Exactas, Licenciatura en Ciencias de Datos (CBC + 4 años y medio)
- Bonus: material del Laboratorio de Datos
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UNaB, Licenciatura en Ciencia de Datos (4 años)
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IES Siglo 21, Tecnicatura en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (expediente en trámite) (3 años)
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Univ. de San Andrés, Ingeniería en Inteligencia Artificial (empieza en 2022, reconocimiento oficial y validez nacional del título en trámite: EX-2020-18244549)
Maestrías en Ciencias de Datos para profundizar tu carrera como Analista de Datos
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Univ. Austral, Maestría en Ciencia de Datos (2 años)
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UBA Económicas, Maestría en Métodos Cuantitativos para la Gestión y Análisis de Datos en Organizaciones (720 horas)
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UBA Exactas, Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (2 años)
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Univ. CAECE, Maestría en Ciencia de Datos e Innovación Empresarial (2 años y medio, online)
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Univ. CAECE Mar del Plata, Maestría en Ciencia de Datos e Innovación Empresarial (2 años)
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UN La Plata Informática, Maestría en Inteligencia de Datos orientada a Big Data (en proceso de aprobación por CONEAU) (2 años)
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UTN Paraná, Maestría en Minería de Datos (2 años y medio)
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Univ. San Andrés, Maestría en Ciencia de Datos (2 años)
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Univ. Siglo 21, Maestría en Inteligencia de Negocios y Explotación de Datos (2 años)
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Univ. Di Tella, Master in Management + Analytics (15 meses)
[sintetiza dos tendencias: formación en management, y entrenamiento en el uso de herramientas de analytics]
Especializaciones en Ciencias de Datos
- ITBA, Especialización en Ciencia de Datos (1 año y medio)
- UBA Económicas, Especialización en Métodos Cuantitativos para la Gestión y Análisis de Datos en Organizaciones (368 horas)
- UBA Exactas, Especialización en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (1 año)
- UBA Ingeniería, Especialización en Inteligencia Artificial (1 año)
- UN La Plata Informática, Especialización en Inteligencia de Datos orientada a Big Data (1 año)
- UN del Sur, Especialización en Ciencia de Datos (1 año)
Diplomaturas en Big Data, Deep Learning y Business Analytics
- ITBA, Diplomatura en Big Data (4 meses)
- ITBA, Diplomatura en Deep Learning (10 meses)
- Univ. del Aconcagua, Diplomatura Business Analytics (292 horas)
- UADE, Diplomatura en Ciencia de Datos (1 año)
- UNAJ, Diplomatura Superior en Ciencia de Datos (1 año)
- Univ. Austral, Diplomatura en Business Intelligence (5 meses)
- Univ. Austral, Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada (4 meses)
- UNICEN, Diplomatura Universitaria en Inteligencia Artificial (1 año)
- UN Córdoba, FAMAF, Diplomatura en Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones (180 horas)
- UN Córdoba, FCE, Diplomatura en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en Economía y Negocios (8 meses, 160 horas)
- UTN FR Córdoba, Diplomatura Superior en Data Science Aplicada (190 horas)
- UNCuyo, Diplomado en Inteligencia de Datos en la Gestión de las Organizaciones (8 meses, 272 horas)
- UNSAM, Diplomatura en Ciencias Sociales Computacionales y Humanidades Digitales (7 meses, 120 horas)
- Univ. Siglo 21, Diplomatura en Big Data & Business Analytics (8 meses)
Programas ejecutivos y posgrados de Ciencias de Datos
- FLACSO, Curso de Posgrado en Big Data e Inteligencia Territorial (135 horas)
- Univ. Palermo, Programa Ejecutivo de Big Data y Analytics (16 semanas)
Posgrados relacionados con Estadística
- UBA Exactas, Maestría/Especialización en Estadística Matemática
- UN Córdoba, Maestría en Estadística Aplicada
- UN Rosario, Maestría en Estadística Aplicada
- UN Rosario, Doctorado en Estadística
- UNTREF, Maestría en Generación y Análisis de Información Estadística
- UN Tucumán, Maestría en Estadística Aplicada
Mas información de algunos posgrados de la lista de arriba en el catálogo de oferta académica provisto por la Fundación Sadosky.
Programas de grado que se relacionan a la carrera de Data Science
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Univ. de San Andrés
- Hay tres cursos de licenciatura fuertes en cuestiones de datos… Econometría, Economía Aplicada (experimentos y evaluación de impacto), y Big Data y Aprendizaje. La maestría en economía es también intensiva en cuestiones estadísticas - econométricas - datos. La oferta regular incluye Econometría Avanzada, Microeconometría, Series Temporales, Modelos Estructurales (análisis estadístico de teoría de juegos) y Análisis de Datos Espaciales.
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UBA, Facultad de Ingeniería
- [75.06 Organización de Datos] (Somos amistosos con oyentes y curiosos). Se cursa Lunes y Jueves de 19 a 22 durante 16 semanas. Los oyentes deben completar los trabajos prácticos y un regimen de asistencia para obtener un certificado. El curso es completamente gratuito. Ver grupo.
- [91.54 Ciencia de Datos para la Toma de Decisiones] Materia electiva para la carrera de Ingeniería Industrial. Se enseña: pre-procesamiento y análisis exploratorio, visualización, modelos de ML, NLP, Computer Vision, todo con programación con R.
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UBA, Exactas
- Cada cuatrimestre en Exactas-UBA se dan materias (regulares u optativas de Licenciaturas en Matemática, Computación o Física) y cursos de formación (mayormente en el ámbito del Instituto de Cálculo).
- Todos requieren inscripción previa - a veces alcanza con presentarse al docente el primer día de clases; ojo, no se dictan siempre.
- La oferta es amplia: Inteligencia Artificial, Machine Learning, Ciencia de Datos, Redes Neuronales, Redes Neuronales Profundas, Procesamiento Digital de Imágenes, Procesamiento del Habla, cursos de Estadística (tanto teóricos como aplicados, Series de Tiempo, Modelo Lineal, Estadística en Física Experimental, etc), Probabilidades, Optimización, Investigación Operativa, Análisis Numérico, Teoría de Juegos, etc. También se enseña a programar Python o R en talleres.
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UBA, Facultad de Medicina
- Curso de introducción a Ciencia de Datos en Salud (un cuatrimestre, presencial)
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UNLP, Facultad de Informática
- Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes (optativa, no todos los semestres)
Minería con Rapidminer y python. - Fundamentos y Aplicaciones de Aprendizaje Automático (optativa, no todos los semestres, se dicta en años pares)
- Conceptos y Aplicaciones de Big Data (optativa, no todos los semestres)
Taller práctico de Hadoop (map-reduce, hive, pig), Spark y Spark-Streaming. - Aprendizaje Automático Profundo (optativa, no todos los semestres)
Redes Neuronales con Keras para procesamiento de imágenes.
- Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes (optativa, no todos los semestres)
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Universidad Nacional del Oeste
- Materia de la Lic. en Informática: Explotación de Datos
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ITBA
- Carrera de Analítica Empresarial y Social en ITBA.
- Materias de la Ingeniería en Informática, como Sistemas de Inteligencia Artificial, Visualización de Información, Base de Datos Espaciales y GIS, Aprendizaje Automático (machine learning), El paradigma NoSQL - Bases de Datos de Grafos, Base de Datos I y II.
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Universidad Di Tella
- Lic. en Tecnología Digital
- Cuenta con un campo menor en Tecnología y Ciencia de Datos. Para obtener el campo menor se deben cursar 3 de las siguientes 4 materias: MAAN II (introducción a la programación, se usa Python), Marketing Digital (en colaboración con Digital House), Análisis y Visualización de datos, Introducción a Data Science (se usa R).
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UTN Buenos Aires
- Cátedra electiva “Ciencia de Datos” (clusterAI) en 5to año de Ingenierìa Industrial. Se enseña Python, preprocesamiento de datos, analisis exploratorio, modelos clasicos de ML supervisado, no supervisado, NLP (sentiment analysis + collaboratory filtering), clasificacion de imagenes con DL.
- Curso externo de Introducción al Data Mining (14 clases, pantallazo general de técnicas más un trabajo integrador).
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UNTREF, Lic. en Estadística
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UN Rosario, Lic. en Estadística
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UC Santa Fe, Lic. en Administración de Empresas Digitales
Cursos presenciales para convertirte en Data Analyst (Argentina)
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Digital House
- Curso de Data Science (196 horas, arranca uno nuevo cada semestre)
- Curso de Inteligencia Artificial y algorítmica Deep Learning (168 horas)
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EANT
- Curso de Data Scientist (135 horas en 2 módulos, dan la opción de hacer sólo el #1)
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Acámica
- Curso de Data Science. Toca temas de machine Learning, NLP, Clustering, Deep Learning, Cloud A.I. y Deployment. Formato semi presencial de 6 meses de duración. Sedes en Buenos Aires y Córdoba.
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Asociación Centro de Graduados de Facultad de Ingeniería de la UBA.
Se imparten para profesionales distintos tipos de cursos de actualización en Data Science e Inteligencia Artificial, en formato presencial y remoto:-
Para aquellos que no tienen conocimientos en programación:
Cursos online para convertirte en Data Analyst
- Diplomatura con R y Python - Instituto Data Science de Argentina (200 horas, clases grupales personalizadas e interactivas)
- Stanford CS246: Mining Massive Datasets
- Stanford CS224W: Analysis of Networks
- Fast.ai: Practical Deep Learning for Coders, Cutting Edge Deep Learning for Coders, Cursos muy didácticos y prácticos. De acá salió la revolución de NLP de 2018
- Instituto Humai - ihum.ai. Cursos accesibles y de calidad desde Intro a Python y Datos, Machine Learning, Deep Learning, NLP, y otros
Laboratorios / Investigación sobre Data Analyst
- UBA Ingeniería, Laboratorio de Ciencia de Datos. Interesados en desarrollar proyectos de investigación por favor contactarse. Ver tambien github.
- UBA Computación, Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada. Ver también la web.
- UN Rosario, Ciencias Económicas y Estadística. Investigación Teórica y Aplicada de la Escuela de Estadística (IITAE).
Recursos esenciales para el analista de datos
Detallando lo de arriba, los temas rondan los que interesan a este grupo. Dando una vista muy sesgada por lo que hago yo, pero haciéndolo extensivo a lo que hacen todo el resto de nosotros también, eso va desde:
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Lenguajes de programación…
[Para los que vienen y no vienen del área de informática o afines recomiendo cualquiera de los cursos gratuitos de EdX con un amplio abanico de ofertas gratuitas]- R: datacamp (pago)
- Python: codeacademy
- SQL
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Frameworks
- Spark: coursera
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Tools
- Hive
- Presto
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pasando por paquetes para dichos lenguajes…
- R: tidyverse, ggplot, prophet
- Python: pytorch
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hasta temas teóricos
- estadística
- aprendizaje como bandits y TS
- probabilidad
- optimización
- machine learning: coursera
- clustering
Influencers o personalidades en Data Science (twitter / youtube / otros)
Para listar personalidades interesantes y que sean de referencia en el tema de data science.