Posgrado en 
Data Science

Potenciar el análisis de datos combinando conocimiento estadístico, programación e inteligencia artificial para una visión ética y estratégica de negocio.

Fundamentos del Posgrado 

En un mundo digital donde se generan grandes volúmenes de datos, los sectores públicos y privados están impulsando estrategias “data-driven”, que requieren habilidades avanzadas en ciencia de datos. En consecuencia, tanto empresas, organizaciones del tercer sector y gobiernos, demandan profesionales que puedan extraer valor de datos complejos, identificar mejores oportunidades, predecir tendencias e incrementar su eficiencia. Ante esta creciente demanda en el mercado laboral, el Posgrado en Data Science no solo busca brindar herramientas (Python, SQL, Machine Learning), sino que integra el pensamiento analítico con la resolución de problemas reales. Los interesados en incursionar en esta disciplina contarán con:

○ Competencias técnicas y analíticas: Herramientas estadísticas, habilidad en lenguajes de programación (Python y SQL) y conocimiento de visualización de datos y storytelling.
○ Experiencia práctica con impacto: Aprendizaje con proyectos y casos reales de empresas.
○ Visión estratégica y de negocio: Formación en mentalidad data-driven y de transformación digital para liderar cambios en organizaciones.
○ Redes profesionales: Acceso a una comunidad activa de expertos, docentes y referentes de la industria que potencian la carrera profesional.
 
El objetivo final es que cada egresado no solo sepa “hacer ciencia de datos”, sino también aplicarla con sentido, ética y visión de valor.

UCEMA ONLINE | Posgrado en Desarrollo y Gestión de AgTechs
Av. Córdoba 374 - Ciudad de Buenos Aires, Argentina.
+5491123163522

Director | Marcelo Zanti
Especialista en Data Science, Inteligencia Artificial y Big Data. Director del Posgrado en Data Science.

Estructura Diseñada sobre 4 Pilares Claves:

Estadística
○ Módulo 1: Estadística aplicada y probabilidad

Data Engineering:
○ Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python y SQL
○ Módulo 3: Ingeniería de Datos, Gobernanza de Datos
○ Módulo 4: Visualización de Datos, storytelling

Data Science
○ Módulo 5.1: Machine Learning Supervisado
○ Módulo 5.2: Machine Learning No Supervisado
○ Módulo 6: MLOps, FinOps, Monetización y Explicabilidad de Modelos

Data Soft (Habilidades blandas)
○ Módulo 7.1: Comunicación inteligente para Lideres de Datos 
○ Modulo 7.2: Ética, IA Responsable

El posgrado se estructura en: 7 Módulos + la entrega de un Trabajo Final Integrador.

PLAN DE ESTUDIO
Las clases se dictarán de forma sincrónica online, una vez por semana, y se estiman 8 horas de dedicación semanal: encuentros sincrónicos de 2.5 hs + aprendizaje asincrónico a través de una plataforma de educación online (Moodle), que también se utilizará para la comunicación y acompañamiento docente y con los tutores.
Cada módulo está diseñado para ofrecer a los participantes la oportunidad de aplicar inmediatamente lo aprendido en situaciones prácticas y relevantes, a través de material audiovisual, estudios de casos y aprendizaje basado en proyectos.

IMPORTANTE: En consonancia al enfoque aplicado del posgrado y la profundidad esperada de los contenidos a tratar en cada módulo, se recomienda que los aspirantes cuenten con conocimientos previos básicos que les permitan aprovechar la cursada sin partir desde cero. Se espera que los estudiantes posean nociones elementales de matemática y estadística (interpretación de gráficos, conceptos básicos de probabilidad y estadística descriptiva), familiaridad con el uso de herramientas digitales y planillas de cálculo, y capacidad de lectura comprensiva de textos técnicos, incluyendo material introductorio en inglés. No se requiere experiencia previa en programación o ciencia de datos, ya que los fundamentos se abordan en los módulos iniciales; sin embargo, la cursada asume una dedicación sostenida, aprendizaje activo y disposición para la aplicación práctica.

Próximo Inicio
11 de junio 2026

Modalidad
ONline

Cursada
Jueves de 
18.30 a 21 h. (GMT-3)

Duración
8 meses Junio 2026/Marzo de 2027 (Receso en enero hasta mediados de febrero)

Faculty

Quienes eligen el Posgrado
El posgrado está orientado principalmente a profesionales de economía, negocios, ingeniería no informática, analítica de negocios y perfiles de BI junior que buscan reconvertir su perfil profesional hacia áreas con alta demanda como ciencia de datos, inteligencia artificial o analítica de negocio. También abarca a los ámbitos de desempeño como ciencias sociales, salud, derecho y gestión pública, lo que enriquece el enfoque interdisciplinario del programa.

Dado que el programa invita a participantes con formaciones diversas, algunos módulos de mayor complejidad técnica —como Ingeniería de Datos, Machine Learning y MLOps— pueden resultar más demandantes para perfiles no técnicos. Por este motivo, la propuesta académica contempla instancias de acompañamiento pedagógico mediante material nivelatorio, ejercicios guiados y espacios de tutoría (opcionales), con el objetivo de asegurar una comprensión progresiva de los contenidos y un adecuado aprovechamiento de la cursada.

Agustina Capalbo
Actuario y Magister en Minería de Datos. Experiencia en manejo de base de datos, necesidades de negocio y proyectos en el sector privado y ONG.

Paula Iturbide
Profesora Universitaria de Física por la Universidad de Bs.As. y Magister en Ciencia de Datos por la Universidad Nacional de La Plata.

Cecilia Rodriguez Babino
Ingeniera en Informática del ITBA con más de 20 años de experiencia en Data & Analytics, trabajando en grandes compañías (Accenture, EY) y pequeños (ERGO Renova, Focus) con foco en análisis de datos, integración, calidad de datos y gobierno de datos.

Eduardo Gustavo Redin
Analista de Sistemas formado en ORT Argentina; posgrado en Liderazgo, Conflicto y Coraje en la Universidad IAE. Certificación Azure Fundamentals.

Patricio Carrilero
Es magíster en Economía Urbana por la UTDT y realizó una maestría en Ciencia de Datos en la Universidad Austral. Consultor, formador y estratega en análisis de datos e inteligencia artificial, con una trayectoria que combina una sólida formación académica y más de una década de experiencia profesional en proyectos analíticos.

Natalia Litvachkes
Licenciada en Relaciones del Trabajo y posgrado en Call Center Management, complementado con la prestigiosa certificación en el modelo de Calidad de Servicio de Disney (Grupo Set).

Reconocimiento
Resolución Rectoral N°70/22

¿En qué posiciones pueden desempeñarse quienes egresan del Posgrado?
El egresado del Posgrado en Data Science está preparado para asumir roles estratégicos y técnicos en organizaciones que buscan aprovechar el valor de los datos. Está capacitado para participar de proyectos de analítica avanzada, automatización de procesos, desarrollo de modelos predictivos y creación de soluciones basadas en inteligencia artificial.

Entre las posiciones más comunes se destacan: Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, Data Engineer y BI Analyst. Además, puede acceder a roles de liderazgo o consultoría como Innovation Manager, Chief Data Officer, Product Owner de Datos o como responsable de iniciativas de transformación digital. El enfoque práctico del posgrado, sumado al aprendizaje con casos reales y la interacción con referentes de distintas industrias, permitirá a los participantes insertarse en sectores como tecnología, finanzas, salud, retail, agroindustria, sector público y consultoría, entre otros.

Profesores