Innovación y Tecnología

Diplomatura de Especialización en Data Analytics

Organizado por:
Escuela de Posgrado
Modalidad:
Virtual
Horas:
288
Inicio:
16/9/2020
Fin:
22/5/2021
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En la última década hemos producido más información que en toda la historia humana. Enfrentados a cantidades abrumadoras de datos, las organizaciones están luchando para extraer la riqueza de conocimientos que necesitan para tomar decisiones más inteligentes que les permita tomar ventaja competitiva.

La tecnología se acelera a un ritmo sin precedentes causando interrupciones en todos los niveles de negocio. Debido a ello las organizaciones demandan cada vez más líderes que demuestren experiencia técnica y perspicacia de liderazgo para mantener una ventaja técnica sobre la competencia y al mismo tiempo que impulsen la innovación en un entorno en constante cambio. Esa formación la encontrarás en la PUCP, gracias a que cuenta con los mejores expertos profesionales del país, con experiencia desarrollando proyectos y formando especialistas en ciencia de datos.

En esta diplomatura adquirirás habilidades técnicas para actuar como profesional en ciencia de datos que genere el máximo valor de los datos usando técnicas contemporáneas e innovadoras. Al culminar la diplomatura será capaz de aplicar técnicas de ciencia de datos para convertir grandes volúmenes de datos a modelos de análisis predictivo mediante herramientas visuales, implementar algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones empresariales, dominar las mejores prácticas para el diseño de experimentos, prueba de hipótesis y levantamiento de modelos, identificar y enfrentar las dificultades comunes en el análisis de big data.

Objetivo general

Potenciar las habilidades de análisis de datos a un nivel profesional a medida que aprende los fundamentos y aplicaciones prácticas en Big data analytics, machine learning, visual analytics y análisis de datos temporales para enfrentar los desafíos de la gestión de datos y mejorar la toma de decisiones empresariales.

Dirigido a:

  • Profesionales de diversas áreas, que buscan convertir grandes volúmenes de datos en información procesable, como: analistas de inteligencia de negocios, consultores de gestión de datos, gerentes técnicos, gerentes de negocios, gerentes de ciencia de datos.
  • Entusiastas de la ciencia de datos y profesionales de TI.

Se recomienda, pero no es obligatorio, estar familiarizado con R o Python, tener conocimiento previo en técnicas estadísticas y métodos cuantitativos de análisis de datos.

Horarios

Miércoles y viernes de 7:00 p.m. a 10:00 p.m.

Sábados de 10:00 a.m. a 1:00 p.m.

Inversión económica

S/ 10,000

Bloque temático

  1. Estadística Aplicada
  2. Programación para el Análisis Exploratorio de Datos
  3. Fundamentos de Aprendizaje de Máquina
  4. Visualización de Información
  5. Métodos de Data Analytics para Series Temporales
  6. Proyecto de Análisis de Datos

Certificaciones

Diploma: Aprobar la totalidad de los cursos de la diplomatura y tener 75% de asistencia en cada curso.

Profesores

Hugo Alatrista Salas

Doctorado en Ciencia de la Computación por la U. de Montpellier 2 y por la U. de Nueva Caledonia. Maestría en Ciencia de la Computación en la especialidad de Computabilidad, Algoritmos, Gestión y Seguridad de Redes por la Universidad de Montpellier 2-Francia. Título de ingeniero de sistemas en la Universidad Andina del Cusco. Actualmente, investigador y docente en la PUCP y Univ. del Pacífico.

Cesar Olivares Poggi

Magíster en Informática con mención en Ciencias de la Computación. Líneas de investigación: gestión del conocimiento, Deep Learning, análisis de sentimiento. Experiencia profesional en gestión comercial, gestión de servicios y proyectos informáticos, consultoría funcional y técnica para desarrollo de software, docencia, edición y traducción de publicaciones.

César Armando Beltrán Castañón

Doctor en Bioinformática y master en Ciencia de la Computación, ambos en la Universidad de Sao Paulo-Brasil. Profesor asociado e investigador senior del Dpto. de Ingeniería, Sección Ing. Informática-PUCP. Líder y fundador del Grupo científico de Inteligencia Artificial IA-PUCP.

Edwin Rafael Villanueva Talavera

Magíster en Ingeniería Eléctrica y Doctor en Ciencias, ambos en la Universidad de São Paulo-Brasil. Ingeniero Electrónico por la Universidad Nac. San Agustín-Arequipa. Experiencia en los sectores de telecomunicaciones y desarrollo de software. Actualmente, docente-investigador en la sección de Ing. Informática y miembro del Grupo de Inteligencia Artificial en la PUCP.

Pedro Shiguihara Juarez

Magister en la Universidad de São Paulo (USP) en el 2013. Ingeniero Informático en la Universidad Nacional de Trujillo. Ha trabajado como analista/programador de Sistemas de Información basados en web, en el sector público, en SUNAT entre 2009 y 2010. su área principal de desarrollo son Redes Bayesianas y Extracción de Relaciones. Especialista en aprendizaje automático y redes profundas.

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