Maestría
Gestión y Análisis de Datos Financieros
Modalidad Virtual
VIRTUAL
〉 Inicio: 23 de septiembre 2026
〉 3 clases online por semana + actividades en el campus virtual con vencimiento semanal o quincenal, según el cronograma de cada asignatura
〉 Días y horario: martes, miércoles y jueves en la banda horaria de 19 a 22 hs. (hora argentina)
〉 Duración: 2 años (trimestral)
PRIMER AÑO
Primer Trimestre
- Técnicas de Investigación operativa para la gestión (48 hs.)
- Métodos de análisis multivariado (48 hs.)
- Taller de programación – Parte I (30 hs)
Segundo Trimestre
- Fundamentos de Métodos Analíticos Predictivos (48 hs.)
- Gestión y procesamiento de base de datos y nociones de auditoría no presencial (48 hs.)
- Taller de programación – Parte II (18 hs.)
Tercer Trimestre
- Gestión de datos en contextos organizacionales (48 hs.)
- Implementación de modelos de aprendizaje automático (48 hs.)
SEGUNDO AÑO
Primer Trimestre
- Metodologías avanzadas de aprendizaje automático (32 hs.)
- Interpretación y visualización de datos financieros (32 hs.)
- Derivados financieros (32 hs.)
Segundo Trimestre
- Modelos basados en datos no estructurados (32 hs.)
- Métodos predictivos aplicados a finanzas – Parte I (32 hs.)
Tercer Trimestre
- Gestión de datos financieros en organizaciones (32 hs.)
- Métodos predictivos aplicados a finanzas – Parte II (32 hs.)
ACTIVIDADES ORIENTADAS PARA EL TRABAJO FINAL
- Taller para la elaboración del plan del trabajo final (80 hs.)
- Taller para la elaboración del trabajo final (80 hs.)
El plan de estudios no posee correlatividades.
TOTAL HORAS
720 hs.
TÍTULO
Magíster de la Universidad de Buenos Aires en Gestión y Análisis de Datos Financieros
GENERAL
Formación de profesionales capaces de analizar y gestionar los datos financieros en organizaciones.
ESPECÍFICOS
- Comprender el valor de los datos financieros para la organización, analizar la integridad de estos y los aspectos éticos relacionados con su gestión.
- Aplicar los algoritmos de análisis multivariado, investigación operativa, métodos analíticos predictivos y aprendizaje automático al trabajo profesional de finanzas.
- Formar profesionales para la gestión y análisis de datos financieros en las organizaciones, utilizando modelos de aprendizaje automático
〉 Financiación en 24 pagos sin interés
AUTORIDADES ACADÉMICAS
COORDINADORA ACADÉMICA
Prof. Fraquelli Alicia
- MSc. Act. Darío Bacchini
- Dra. María Elizabeth Cristófoli
- Dr. Javier Ignacio García Fronti
CUERPO DOCENTE
Salaberry Natalia
García Fronti Verónica
Gogni Valeria
Beltrán Héctor Ariel
Conocchiari Martín
MBA – ESADE Barcelona in
Mg. en Gestión Económica y Financiera de Riesgos – ENAP UBA in
Mg. en Estadística Aplicada – UNR in
Lic. en Economía – UNLP in
Mg. en Explotación de Datos y Gestión del Conocimiento – Universidad Austral in
Beltrán Héctor Ariel
Calcagno Sebastián
Mg. en Dirección de Finanzas y Control – UADE in
Mg. en Demografía Social – UNLU in
Mg. en Finanzas – UCEMA in
Lic. en Historia – UBA
Dra. en Filología Románica – Universidad Complutense de Madrid in
in
Dra. Área Cs. Económicas – UBA in
Ingeniero Químico – UBA in
Esp. en Estadística – UBA in
Mg. en Estadística – UNTREF in
Levinis Gustavo
Lucchetti Romina
| Abalde Roberto in |
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| Ain María Florencia in |
Córdoba Miguel Ángel in |
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| Almada Agustín in |
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López Juana María |
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| Bartolomé Karina in |
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Speranza Mauro in |
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Cantoni Rabolini Nélida Mónica |
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Tennina María Agustina in |
| Castro Carolina in |
Girimonte Patricia in |
Vitale Blanca in |
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Gogni Valeria |
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Levinis Gustavo 
Bavosa Castelao Guido 
Falco Alberto 
Fraquelli Alicia 
Salaberry Natalia