Especialización en Economía, opción Ciencia de Datos
Esta opción está destinada a graduados universitarios que desean introducirse a la ciencia de datos. Los postulantes deben ser graduados de carreras universitarias de al menos cuatro años de duración o acreditar formación equivalente.
El objetivo del programa es brindar las herramientas y conocimientos computacionales y de la ciencia de datos que son necesarios para trabajar con distintas fuentes de datos y extraer valor de ellas. El programa abarca el proceso completo de ciencia de datos, desde los datos hasta las técnicas de modelado de los mismos, es un programa aplicado que busca formar profesionales capaces de abordar todas las etapas de un proyecto de ciencia de datos.
Edición 2025
Inscripciones a las distintas opciones: del 31 de octubre al 15 de diciembre de 2024.
Contacto: posgrados.decon@cienciassociales.edu.uy
Coordinación: Iael Klaczko iael.klaczko@cienciassociales.edu.uy
El programa se extiende durante un año académico. Los cursos están organizados en tres módulos de modo de facilitar el proceso de aprendizaje y facilitar la participación de profesionales que tienen actividad laboral.
Para obtener la Especialización en Economía opción Ciencia de Datos, el estudiante deberá aprobar un mínimo de 60 créditos, 24 créditos corresponden a materias obligatorias y los restantes créditos adicionales podrán ser elegidos dentro de la oferta de materias opcionales que el Departamento ofrezca cada año o de otros posgrados aprobados por la Coordinación. Durante 2024, se prevé que los cursos se ofrezcan en modalidad mixta virtual-presencial.
Módulo I- Introducción a la ciencia de datos
Introducción al trabajo con datos (6 créditos)
Proceso de desarrollo de programación (3 créditos)
Datos no estructurados y semiestructurados (4 créditos)
Introducción al análisis de datos con Python (3 créditos)
Estadística (6 créditos)
Módulo II- Procesamiento de datos
Análisis exploratorio (4 créditos)
Limpieza y transformación de datos (4 créditos)
Visualización (4 créditos)
Visualización interactiva (2 créditos)
Módulo III- Técnicas de análisis de datos
Aprendizaje automático I (4 créditos)
Aprendizaje automático II (4 créditos)
Deep Learning (4 créditos)
Análisis de Redes (3 créditos)
Proyecto final
Proyectos y conceptos tecnológicos (3 créditos)
Proyecto final (8 créditos)
Amábile, Florencia
Doctora en Economia FCS, UdelaR. Magister en Economía Universidad de Chile, Chile. Licenciada en Economía, FCEA, UdelaR. Profesora Adjunta dECON-FCS, Udelar.
Baron, Andrea
Magister en Economía FCEA, UdelaR. Licenciada en Economía, FCEA, UdelaR. Desde 2016, ha desarrollado su carrera en el Banco Central del Uruguay, desempeñando diversos roles. En la actualidad, trabaja como analista senior en el Departamento de Estabilidad Financiera. Es integrante del equipo ganador de la Hackaton del INE de 2021 en la categoría de Inteligencia Artificial. Dentro de sus intereses se incluye el estudio de herramientas como machine learning, deep learning y procesamiento de lenguaje natural que permitan un mayor aprovechamiento de los datos disponibles, así como el uso de nuevas fuentes de datos.
Barceló, Leonardo
Ingeniero en Computación con 20 años de experiencia docente y profesional en empresas privadas ocupando roles de consultoría y gestión. Se destaca la experiencia en definición de modelos de negocio para una óptima explotación de los datos y la elaboración de visualizaciones intuitivas y alineadas a los objetivos planteados por los clientes.
Cardozo, Gladys
Es Ingeniera en Computación de UdelaR con una especialización en Ciencia de Datos del MIT. Tiene más de 4 años de experiencia en el área de Business Intelligence y Analítica de Datos tanto en el ámbito público como en el privado.
Gomez, Elina
Docente e investigadora en la Unidad de Métodos y Acceso a Datos (UMAD) de FCS. Consultora en investigación social aplicada, asesorando en el diseño y ejecución de estrategias metodológicas en diversas áreas, con foco en la generación y análisis de datos, evaluación y monitoreo de proyectos.
Klaczko, Iael
Magíster en Economía, FCS, UdelaR. Licenciada en Economía, FCEA, UdelaR. Profesora Asistente, dECON-FCS, UdelaR. Integrante del equipo ganador de la Hackathon 2020 de Agesic, y de la Hackaton 2021 del INE en la categoría visualización.
Landaberry, Victoria
Master Profesional en Ciencia de Datos, UTEC. Magíster en Economía Internacional, FCS, UdelaR. Licenciada en Economía, FCEA, UdelaR. Cuenta con más de 15 años de experiencia profesional en el sistema financiero y actualmente se desempeña como Jefa del Departamento de Estabilidad Financiera en el BCU. Cuenta con experiencia docente y en investigación en temas aplicados de ciencia de datos. Es integrante del equipo ganador de la Hackaton del INE de 2021 en la categoría de Inteligencia Artificial.
Lezama, Guillermo
Candidato a doctor en Economía por la Universidad de Pittsburgh. Sus principales intereses de investigación son el campo de la Economía Política, particularmente la exploración de diferentes métodos para abordar cuestiones en este ámbito y la aplicación de métodos de aprendizaje de texto y microeconomía aplicada para estudiar la economía política.
Miles, Daniel
Doctor en Economía, Universidad Carlos III de Madrid, España. Licenciatura en Economía, FCEA, UdelaR. Profesor Asociado, Universidad de Vigo, España.
Perez, Johann
Es ingeniero en computación de la Universidad de la República, Maestría Profesional en Ciencia de Datos de la UTEC. Se desempeña en proyectos de software desde 2008. Es fundador y CTO de la empresa Nareia Software que desarrolla soluciones para empresas en múltiples rubros: Wellness, Fintech, AgTech, Social Media, etc.
Piriz, Francisco
Ingeniero eléctrico, con una Maestría en investigación y procesamiento de señales e imágenes. Cuenta con experiencia profesional en sistemas de recomendación, procesamiento de señales e imágenes y deep learning.
Schmidt, Nicolas
Docente e investigador en FCS. Es integrante del equipo de coordinación de la Unidad de Métodos y Acceso a Datos de la facultad. Su agenda de investigación se centra en el campo de los partidos políticos, los sistemas electorales y los regímenes políticos, así como en métodos estadísticos aplicados a la ciencia política.
Serrano, Nicolas
Magister en Secure Computing, Unviersidad de Indiana. Ingeniero en Computación, UdelaR. Además, cuenta con certificaciones como CISSP, CISM, CISA y CDPSE. En la actualidad, se desempeña como Jefe de la Oficina de Innovación Financiera en el Banco Central del Uruguay, institución donde ha trabajado por más de 10 años en proyectos en la intersección de ciberseguridad, tecnología e innovación. Se ha desempeñado como docente en el extranjero y su trabajo académico ha sido reconocido dentro de Latinoamérica.
Régimen académico
El cursado del Diploma requiere del pago por concepto de recuperación de costos (Res. 625 Consejo de FCS del 30 de junio de 2005 y Res. 15 del Consejo Directivo Central del 15 de noviembre de 2005), el que deberá abonarse en su totalidad al inicio de los cursos o en hasta cuatro cuotas mensuales iguales y consecutivas, la primera en el momento de producirse la aceptación de la inscripción.
El no pago del monto por concepto de recuperación de costos inhabilitará a los estudiantes a rendir exámenes, así como el otorgamiento del diploma correspondiente.
En el caso que el estudiante haya abandonado o no aprobado los cursos podrá inscribirse en la siguiente promoción, sin costo, teniendo oportunidad de rendir examen en los tres períodos previstos. Quien no completara los créditos del programa en las dos promociones indicadas, deberá solicitar reinscripción al Diploma, si el programa se reedita, pagando derechos universitarios por la cuota parte de los créditos que le quede por cursar.
Las clases se dictan de lunes a viernes de 8 a 10 horas.
Requisitos que deben cumplir los estudiantes de los posgrados:
- inscribirse a cada una de los cursos (obligatorios y optativos) que pretende cursar al inicio de cada año lectivo
- ratificar su inscripción en los cursos un mes antes del inicio del módulo respectivo, en caso de no hacerlo quedará excluido del mismo;
- asistir a 2/3 de las clases dictadas en cada curso. Si un estudiante queda excluido de alguna de las asignaturas por traspasar el límite de faltas por causa debidamente justificada, podrá rendir la prueba final correspondiente -a criterio de la Coordinación- en calidad de alumno libre. Si el estudiante no asiste al curso al que ratificó su inscripción no podrá volver a inscribirse en la próxima oportunidad en que se dicte el mismo;
- alcanzar el puntaje mínimo (60% del total de puntos de la prueba) en cada una de las pruebas que integren la evaluación del curso.
De las asignaturas optativas
Las asignaturas optativas ofrecidas por el dECON se abren siempre que haya un mínimo de 10 estudiantes que hayan ratificado su inscripción.
Los estudiantes podrán tomar créditos optativos en otros posgrados nacionales o del exterior, previa aprobación que deberá solicitarse al Coordinador del posgrado. En el caso de optativas de otros posgrados de la Facultad de Ciencias Sociales se requiere la autorización de la Coordinación Académica de la Maestría receptora.
De las pruebas de evaluación
Cada estudiante tendrá tres oportunidades para rendir la prueba de evaluación de cada asignatura, en las fechas especificadas en el calendario de cada posgrado.
Las pruebas de evaluación deberán ser tomadas por el docente del curso, o un docente a quien éste designare con autorización de la Coordinación del posgrado. Los estudiantes deberán contar con los resultados de las pruebas finales dentro de los diez días hábiles de realizadas.
El estudiante podrá solicitar la constitución de una mesa especial para rendir un examen, siempre y cuando le falten como máximo 20% de los créditos para culminar el posgrado.
De las reválidas y reconocimiento de cursos
Los estudiantes inscritos en el posgrado podrán solicitar reválida de aquellas asignaturas y/o cursos que por su contenido y extensión guarden razonable equivalencia con asignaturas del Plan de Estudios del posgrado. Asimismo podrán solicitar reconocimiento de asignaturas y/o cursos, que sin guardar razonable equivalencia con las asignaturas del posgrado, a juicio de la Coordinación sean aceptados como créditos para el posgrado, debiéndose especificar la cantidad de créditos que se asignan. El Consejo de Facultad deberá aprobar tanto la reválida como el reconocimiento que tendrá efecto exclusivamente para completar estudios en ese programa.
Los créditos obtenidos mediante la reválida y/o el reconocimiento no podrán superar el 50% de los créditos totales del posgrado. Dicho límite no operará para los reconocimientos de créditos con promociones anteriores de un mismo posgrado.