Modalidad: Presencial
Estado: Próximamente — Dejá tus datos y te notificamos cuando abra la inscripción
Inicio cursada: 22 de septiembre de 2026
Duración: 2 años (régimen semestral)
Inscripción: 1 de julio al 15 de agosto de 2026
Tipo de título: Magíster en Ciencia de Datos (validez nacional)
Dejá tus datos y te avisamos en cuanto se abra la inscripción a la primera cohorte de la Maestría en Ciencia de Datos UNLu — UADER.
Quiero que me avisenLa Maestría en Ciencia de Datos es una propuesta de posgrado interinstitucional entre la Universidad Nacional de Luján (UNLu) y la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad Autónoma de Entre Ríos (FCyT — UADER). Fue concebida para responder a una demanda creciente y sostenida de profesionales con formación avanzada en el análisis, procesamiento e interpretación de datos en contextos organizacionales complejos.
La carrera fue aprobada en 2023, acreditada favorablemente por CONEAU en noviembre de 2024 y obtuvo su Reconocimiento Oficial y Validez Nacional mediante la Disposición SSPU N° 490/25. Es la única maestría pública en Ciencia de Datos del corredor que vincula el conurbano bonaerense con el litoral mesopotámico.
El plan de estudios combina fundamentos teóricos sólidos con una fuerte orientación aplicada, cubriendo las áreas de mayor demanda del mercado laboral: análisis de datos, aprendizaje automático, visualización de información y aspectos legales y éticos del uso de la información.
Formar profesionales capaces de diseñar, ejecutar e interpretar soluciones basadas en datos, integrando estadística, aprendizaje automático y comunicación de resultados, con criterio ético y legal sobre el uso de la información.
Técnicas estadísticas y de análisis para extraer conocimiento de datos reales en contextos organizacionales.
Aprendizaje automático aplicado: construcción, evaluación y puesta en producción de modelos predictivos.
Visualización de información y comunicación de resultados con criterio ético y legal sobre el uso de los datos.
22 de septiembre 2026
Presencial
Magíster en Ciencia de Datos
2 años · 776 hs
8 cursos obligatorios + 2 optativos + Tesis · 776 horas totales · Régimen semestral · Modalidad presencial
El plan de estudios se organiza en 8 cursos formales cuyos responsables fueron definidos y validados durante el proceso de acreditación ante CONEAU. Para la primera cohorte se dictan los dos primeros cursos en el segundo semestre de 2026.
Fundamentos estadísticos y técnicas de análisis exploratorio y descriptivo de datos. Responsable: Enrique Álvarez (UNLu). Primer curso de la cohorte 2026 — inicia el 22 de septiembre.
Conceptos centrales, ciclo de vida del dato y metodología de proyectos de ciencia de datos. Responsable: Santiago Banchero (UNLu). Segundo curso de la cohorte 2026 — del 10 de noviembre al 19 de diciembre.
Modelos supervisados y no supervisados, evaluación y puesta en producción. Responsable: Oscar García (UNLu).
Principios y técnicas de visualización para la comunicación efectiva de datos. Responsable: Roxana Ramírez (UADER).
Resolución de problemas reales con datos en dominios concretos. Responsable: Rosana Matuk (UNLu).
Profundización en proyectos aplicados de mayor complejidad. Responsable: Juan Manuel Fernández (UNLu).
Marco legal, ético y de protección de datos en proyectos de ciencia de datos. Responsable: Alejandro Trombert (UADER).
Acompañamiento metodológico para la formulación del plan de tesis. Responsable: Fernando Bordignon (UNLu).
El plantel listado fue validado en el proceso de acreditación ante CONEAU. La Dirección de la Maestría confirma la disponibilidad de cada responsable de curso antes del inicio de la inscripción; la composición puede ajustarse entre la acreditación y el inicio efectivo del dictado.
Magíster en Ciencia de Datos con Reconocimiento Oficial (Disposición SSPU N° 490/25) y acreditación favorable de CONEAU.
Doble respaldo académico de la UNLu y la Facultad de Ciencia y Tecnología de la UADER, con un plantel diverso y federal.
Aranceles de gestión estatal, con 50 % de descuento para docentes, nodocentes y graduados de la UNLu.
Fundamentos teóricos sólidos combinados con práctica real: análisis, aprendizaje automático y visualización de datos.
Profesores e investigadores de UNLu y UADER, evaluados durante el proceso de acreditación ante CONEAU.
Posibilidad de cursar materias sueltas como créditos para planes doctorales o maestrías semi-estructuradas.
Aprobación del Plan de Estudios 80.01 y reglamento de la Maestría por el Honorable Consejo Superior de la UNLu.
Aprobación institucional por el Consejo Superior de la Universidad Autónoma de Entre Ríos.
Acreditación favorable de la Comisión Nacional de Evaluación y Acreditación Universitaria (25/11/2024).
Reconocimiento Oficial y Validez Nacional del título otorgado por la Subsecretaría de Políticas Universitarias.
El título de Magíster en Ciencia de Datos tiene validez en todo el territorio nacional y habilita para ejercer la disciplina en ámbito académico, profesional y de investigación.
Martes y jueves, 4 hs por clase, durante 6 semanas por curso formal.
48 hs presenciales (75%) + 16 hs de estudio autónomo (25%).
Taller de Formulación de Tesis a cargo de Fernando Bordignon antes de la defensa final.
| Etapa | Período | Detalle |
|---|---|---|
| Inscripción | 1 jul – 15 ago 2026 | 45 días |
| Revisión y admisión | 16 – 23 ago | Comisión Académica |
| Cursos nivelatorios | 25 ago – 19 sep | Mediados por tecnología |
| Curso 1 (Técnicas de Análisis para Ciencia de Datos) | 22 sep – 31 oct | 6 semanas, 12 clases |
| Pausa intercurso | 2 – 7 nov | — |
| Curso 2 (Fundamentos de Ciencia de Datos) | 10 nov – 19 dic | 6 semanas, 12 clases |
| Cursos 2027 | 2da semana feb | Resto del plan |
Diseño y puesta en producción de modelos de aprendizaje automático en organizaciones públicas y privadas.
Extracción, limpieza y análisis de datos para apoyar decisiones estratégicas.
Continuación a doctorado, integración en grupos de investigación UNLu/UADER/CONICET.
Aplicación de ciencia de datos en organismos del Estado nacional, provincial y municipal.
Diseño de pipelines, gestión de bases masivas, infraestructura para análisis y modelado.
Aspectos legales, éticos y de gobernanza del uso de información en grandes organizaciones.
El título habilita además como antecedente para programas doctorales en ciencias informáticas, estadística o áreas afines.
