Guía 2026 para comparar maestrías en Ciencia de Datos en Argentina, precios, duración, modalidad, requisitos y principales alternativas para estudiar Data Science.
Las universidades argentinas ofrecen diferentes opciones de posgrado relacionadas con Data Science, Ciencia de Datos, Big Data, Machine Learning y análisis de información. La oferta incluye maestrías presenciales y virtuales, programas públicos y privados, y alternativas internacionales que pueden cursarse desde Argentina.
«`El costo puede variar significativamente según la institución y también puede actualizarse durante la cursada. Por eso, además del precio inicial, conviene comparar la duración, el plan de estudios, la modalidad y el título otorgado.
«`¿Cuánto cuesta un Máster en Data Science en Argentina?
El precio de una Maestría en Ciencia de Datos en Argentina depende de la universidad y de las condiciones de cada cohorte. Algunas instituciones publican sus aranceles en pesos, mientras que otras solicitan consultar el valor actualizado.
Para 2026 existen programas con precios publicados que permiten tener una referencia concreta. La Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Nacional de Luján (UNLu) y la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad Autónoma de Entre Ríos (UADER), por ejemplo, informa para su primera cohorte una matrícula de $400.000, 18 cuotas mensuales de $350.000 y un derecho de defensa de tesis de $400.000.
Con esos valores, el costo informado para el programa completo asciende a $7.100.000. La institución aclara que los importes se actualizan trimestralmente de acuerdo con el índice oficial de inflación.
Precios de maestrías y programas de Data Science
| Institución / programa | Duración | Modalidad | Precio / arancel |
|---|---|---|---|
| UNLu – UADER: Maestría en Ciencia de Datos | 2 años | Presencial | $7.100.000 publicados para la primera cohorte 2026, con actualización trimestral |
| UBA: Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento | Consultar programa | Universitaria | Nivelación 2026: matrícula + cursos según materias requeridas |
| ITBA: Maestría en Ciencia de Datos | 2 años | Presencial | Consultar arancel vigente |
| UNAJ: Maestría en Ciencia de Datos | 1 año de cursada + tesis | A distancia | Actividad arancelada; consultar valor vigente |
| UNIR: Máster en Análisis y Visualización de Datos Masivos | 1 curso / 60 ECTS | Online | Consultar precio con la institución |
Los precios indicados corresponden a información publicada o disponible para 2026. En los programas que no publican un arancel completo, se recomienda solicitar una cotización directamente a la institución.
¿Dónde estudiar Data Science en Argentina?
Existen diferentes universidades que ofrecen maestrías relacionadas directamente con Ciencia de Datos. La guía de carreras de posgrado de CONEAU correspondiente a 2026 incluye programas de Ciencia de Datos y áreas relacionadas en distintas instituciones argentinas.
1. Universidad de Buenos Aires (UBA)
Una de las alternativas más conocidas es la Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento, vinculada a la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.
El programa se encuentra orientado al análisis y explotación de grandes volúmenes de información y constituye una alternativa para profesionales interesados en Data Mining, Machine Learning y análisis avanzado de datos.
Para el ingreso al ciclo 2027, la UBA publica actualmente los aranceles correspondientes a las materias niveladoras. Para aspirantes que requieren las tres nivelaciones, la página oficial informa una matrícula de $91.250 y $127.750 para cada curso de Estadística, Algoritmos y Bases de Datos, con un total publicado de $474.500.
2. ITBA
El ITBA ofrece una Maestría y Especialización en Ciencia de Datos con un enfoque que combina Machine Learning y Data Engineering.
La maestría tiene una duración publicada de dos años más tesis y está dirigida a graduados de carreras de al menos cuatro años. El programa contempla fundamentos de análisis de datos, minería de datos, procesamiento de grandes volúmenes de información, visualización, aprendizaje automático, ETL y diferentes aplicaciones avanzadas.
La institución informa que el inicio de la próxima edición es junio de 2027 y que la cursada es presencial, martes y jueves de 17:30 a 22:00.
3. Universidad Nacional de Luján y UADER
La propuesta conjunta de la Universidad Nacional de Luján y la Facultad de Ciencia y Tecnología de UADER es una maestría de dos años y 776 horas.
El plan incluye técnicas de análisis para Ciencia de Datos, fundamentos de Data Science, Machine Learning, visualización, aplicaciones de Ciencia de Datos, aspectos legales y éticos y tesis.
La primera cohorte comenzó su cronograma académico en septiembre de 2026. La modalidad es presencial y la institución informa un régimen de cursada de dos clases semanales de cuatro horas durante cada curso formal.
4. Universidad Nacional Arturo Jauretche (UNAJ)
La UNAJ ofrece una Maestría en Ciencia de Datos con modalidad a distancia y clases sincrónicas y asincrónicas.
La propuesta contempla un primer año de cursada intensiva y un segundo año dedicado a la elaboración de la tesis. Entre sus áreas de formación aparecen análisis estadístico, programación, bases de datos, aprendizaje automático, computación en la nube y minería de datos.
5. UNIR
Para quienes buscan estudiar Data Science online desde Argentina, también existen alternativas internacionales.
UNIR ofrece el Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data. La institución publica una duración de un curso académico, 60 ECTS y modalidad online interactiva. El programa aborda infraestructura para captura y almacenamiento de datos, procesamiento distribuido, minería y analítica, visualización y toma de decisiones.
En este caso, el precio no aparece publicado en la página consultada y la institución indica que debe solicitarse información comercial.
¿Cuánto dura una maestría en Ciencia de Datos?
La duración puede variar entre aproximadamente un año y dos años, dependiendo del programa y de la estructura de la tesis.
| Tipo de programa | Duración habitual | Características |
|---|---|---|
| Maestría tradicional | 2 años o más | Cursada + trabajo de tesis |
| Máster universitario online | 1 año | Mayor intensidad de cursada |
| Especialización | 1 año aproximadamente | Formación avanzada sin necesariamente completar una maestría |
| Diplomatura | Meses a 1 año | Orientación específica y menor duración |
¿Qué se estudia en un Máster en Data Science?
Un programa completo de Data Science suele combinar programación, matemática, estadística y tecnología para transformar datos en información útil.
- Estadística: análisis descriptivo e inferencial de datos.
- Programación: Python, R u otros lenguajes utilizados en análisis de datos.
- Machine Learning: desarrollo y evaluación de modelos predictivos.
- Data Mining: búsqueda de patrones y conocimiento dentro de grandes conjuntos de datos.
- Bases de datos: almacenamiento, consulta y gestión de información.
- Big Data: procesamiento de grandes volúmenes de información.
- Cloud Computing: utilización de infraestructura y servicios en la nube.
- Visualización: representación gráfica e interpretación de información.
- Data Engineering: construcción de procesos para capturar, transformar y distribuir datos.
- Ética y legislación: aspectos relacionados con el uso responsable de información.
¿Qué diferencia hay entre Data Science, Big Data y Data Analytics?
Aunque los términos están relacionados, no significan exactamente lo mismo.
Data Science
Es un campo multidisciplinario que combina estadística, programación, análisis de datos y Machine Learning para extraer conocimiento y construir modelos.
Big Data
Se concentra en tecnologías y arquitecturas necesarias para almacenar y procesar grandes cantidades de información, especialmente cuando los sistemas tradicionales no son suficientes.
Data Analytics
Se enfoca principalmente en analizar información para encontrar patrones, explicar comportamientos y apoyar decisiones empresariales.
Por eso, antes de elegir una maestría conviene analizar el contenido concreto del programa y no solamente el nombre del título.
¿Qué salidas laborales tiene un Máster en Data Science?
La formación en Ciencia de Datos puede aplicarse a distintos perfiles profesionales relacionados con tecnología, análisis y gestión de información.
Data Scientist
Trabaja con datos para desarrollar modelos estadísticos y de aprendizaje automático, realizar análisis exploratorios y generar soluciones predictivas.
Data Analyst
Analiza información empresarial y desarrolla reportes, indicadores y visualizaciones para facilitar la interpretación de datos.
Machine Learning Engineer
Se concentra en llevar modelos de aprendizaje automático desde la etapa experimental hasta entornos productivos.
Data Engineer
Diseña y mantiene sistemas destinados a recolectar, transformar, almacenar y distribuir grandes volúmenes de datos.
Business Intelligence Analyst
Utiliza datos empresariales para elaborar indicadores, dashboards y análisis destinados a la toma de decisiones.
¿Qué requisitos se necesitan para estudiar Data Science?
Los requisitos dependen de cada universidad. En muchas maestrías se solicita un título universitario de una carrera de cuatro años o más.
Por ejemplo, la propuesta UNLu–UADER contempla profesionales provenientes de áreas como Computación, Matemáticas, Estadística, Física, Ingeniería, Ciencias de la Tierra, Biología, Ciencias Forenses, Salud y Economía, sujetos a evaluación de la comisión académica.
El ITBA también dirige su maestría a profesionales graduados de carreras de al menos cuatro años. En determinados casos puede requerirse nivelación en bases de datos, algoritmos o estadística.
Antes de solicitar la admisión conviene revisar:
- Título universitario requerido.
- Duración mínima de la carrera de grado.
- Conocimientos de programación.
- Conocimientos de estadística.
- Conocimientos de bases de datos.
- Exámenes o cursos de nivelación.
- Documentación académica.
¿Se necesita saber programar para estudiar Data Science?
Para una maestría técnica, contar con conocimientos de programación puede facilitar considerablemente la cursada.
Python es especialmente utilizado en el ecosistema de Ciencia de Datos, aunque algunos programas también trabajan con R, SQL y otras herramientas.
Además de programación, es recomendable tener una base de estadística y matemática. De hecho, algunas universidades contemplan cursos de nivelación para quienes necesitan reforzar estos conocimientos.
¿Data Science tiene salida laboral en Argentina?
La Ciencia de Datos se aplica en sectores como bancos, fintech, seguros, comercio electrónico, telecomunicaciones, industria, logística, marketing, salud y empresas de software.
Los conocimientos adquiridos en una maestría pueden utilizarse en diferentes áreas, pero el título por sí solo no determina el acceso a un puesto concreto. La experiencia profesional, programación, inglés, conocimientos de cloud, capacidad para trabajar con datos y experiencia práctica también forman parte del perfil solicitado para muchos puestos.
¿Maestría en Data Science presencial u online?
La modalidad es otro factor importante al momento de elegir un programa.
| Modalidad | Ventajas prácticas | Aspectos a considerar |
|---|---|---|
| Presencial | Contacto directo con docentes y compañeros. | Requiere disponibilidad para asistir a clases. |
| Online sincrónica | Permite estudiar desde distintas ciudades. | Es necesario respetar horarios de conexión. |
| Online flexible | Mayor libertad para organizar los horarios. | Requiere mayor autonomía. |
| Híbrida | Combina actividades online y presenciales. | Hay que revisar qué actividades requieren presencia física. |
¿Cómo elegir una maestría en Data Science?
1. Revisá el plan de estudios
Buscá contenidos como Machine Learning, estadística, Python, SQL, bases de datos, Big Data, visualización y Data Engineering si forman parte de tus objetivos.
2. Compará el costo total
Calculá matrícula, cuotas, actualizaciones, tesis y cualquier otro concepto adicional.
3. Verificá la modalidad
Si trabajás durante el día, una modalidad online o una cursada nocturna puede ser un factor importante.
4. Revisá los requisitos
Algunas universidades pueden exigir conocimientos técnicos o cursos de nivelación antes de comenzar.
5. Investigá el título
Verificá quién otorga el título y su situación de reconocimiento oficial y acreditación.
6. Analizá la tesis
En una maestría, la tesis puede representar una parte importante del trabajo académico. Revisá las líneas de investigación y los requisitos para finalizarla.
¿Cuál es el costo total de estudiar Data Science?
No existe una cifra única para Argentina. Como referencia concreta, la Maestría en Ciencia de Datos UNLu–UADER publica para su primera cohorte 2026 un total de $7.100.000, compuesto por matrícula, 18 cuotas y derecho de defensa de tesis. Ese importe está sujeto a actualización trimestral.
En otras instituciones, como ITBA, UBA y UNAJ, el precio debe consultarse o depende de la etapa del programa. Por este motivo, es recomendable solicitar el arancel vigente antes de comparar económicamente las diferentes alternativas.
¿Buscás un Máster en Data Science en Argentina?
Compará el precio total, la duración, modalidad, plan de estudios, requisitos de ingreso y título otorgado. Una diferencia importante en el arancel inicial puede cambiar cuando se consideran actualizaciones, tesis y otros costos.
Preguntas frecuentes sobre Máster en Data Science en Argentina
El precio depende de la institución. Para la primera cohorte 2026, la Maestría en Ciencia de Datos UNLu–UADER publica un total de $7.100.000, sujeto a actualización trimestral. Otras universidades publican sus aranceles por separado o requieren consultar el valor vigente.
Entre las alternativas se encuentran la UBA, ITBA, UNLu–UADER y UNAJ. También existen opciones internacionales online como UNIR que pueden cursarse desde Argentina.
La duración depende de cada programa. Algunas maestrías argentinas tienen una duración de dos años, mientras que determinados másteres universitarios online internacionales pueden completarse en un año académico.
Los programas suelen incluir estadística, programación, bases de datos, Machine Learning, Data Mining, visualización, Big Data, computación en la nube y análisis avanzado de datos.
Depende de la institución. Puede otorgarse el título de Magíster en Ciencia de Datos o una denominación relacionada con explotación de datos, descubrimiento del conocimiento o análisis de datos.
Sí. Existen programas argentinos a distancia y másteres universitarios internacionales online. Antes de inscribirte, revisá la modalidad de clases, exámenes, requisitos de admisión y reconocimiento del título.
Actualización: septiembre de 2026. Los aranceles, fechas de inscripción y condiciones de cada programa pueden modificarse. Verificá siempre la información directamente con la institución antes de realizar una inscripción.