Innovación y Tecnología

Diplomatura de Especialización en Data Analytics

Organizado por:
Escuela de Posgrado
Modalidad:
Virtual
Horas:
288
Inicio:
1/9/2021
Fin:
13/5/2022
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¿Ud. aprovecha los datos de manera efectiva?

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.

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.

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. Al culminar el Diplomado Ud. será capaz de: Aplicar técnicas de ciencia de datos a los desafíos de gestión de datos y a la toma de decisiones empresariales, convertir grandes volúmenes de datos a modelos de análisis predictivo mediante herramientas visuales.
  • Al culminar el Diplomado Ud. tambien será capaz de: 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.

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

Pregúntanos sobre nuestras opciones de financiamiento.

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: Asistencia de al  menos 75% y aprobar todos los cursos de la diplomatura con al menos once de  nota (11). El alumno que haya aprobado todos los cursos de la diplomatura  obtendrá el Diploma de Especialización en Data Analytics.

Constancia de  participación: Asistencia de al menos 75%, no aprobar la diplomatura.

Constancia de finalización  de etapa/unidad formativa: Asistencia de al menos 75% y haber aprobado la  etapa/unidad formativa.

Certificado de notas: El  alumno deberá encontrarse matriculado y haber culminado el curso con nota  aprobatoria (>11) o desaprobatoria (<11).

Profesores

César Armando Beltrán Castañon

Posee Doctorado en Bioinformática y maestría en Ciencia de la  Computación, ambos en la Universidad de Sao Paulo (USP), Brasil.

Es Profesor Asociado e investigador senior del Dpto. de Ingeniería,  Sección Ing. Informática de la PUCP. Es líder y fundador del Grupo de  Inteligencia Artificial (IA-PUCP). Es ganador de fondos para el  financiamiento de varios proyectos de innovación e investigación científica a  nivel nacional e internacional. Sus líneas de investigación incluyen  aprendizaje de máquina, reconocimiento de patrones, análisis de formas en  imágenes 2D, selección y extracción de características, recuperación de  imágenes por contenido, bioinformática y biología computacional.

Rafael Villanueva Talavera

Graduado en Ingeniería Electrónica por la Universidad Nacional de San  Agustín de Arequipa (2000). Magister en Ingeniería Eléctrica por la  Universidad de São Paulo – Brazil (2007). Doctor en Ciencias por la  Universidad de São Paulo – Brazil (2012). Experiencia profesional como  ingeniero en varias instituciones públicas y privadas del Perú en los  sectores de telecomunicaciones y desarrollo de software. Ha participado como  pos-doctor en diversos proyectos de investigación en Brasil (Universidad de  Sao Paulo) y Alemania (Universität Regensburg). Sus investigaciones se han  centrado principalmente en ciencias de computación y aplicaciones,  específicamente: aprendizaje de máquina, reconocimiento de patrones, modelos  gráficos probabilísticos, procesamiento de señales y bioinformática, áreas en  la que ha contribuido con publicaciones en revistas indexadas y conferencias  internacionales. Actualmente labora en la Pontificia Universidad Católica Del  Perú como docente-investigador en la sección de Ingeniería Informática, siendo  miembro del Grupo de Inteligencia Artificial (IA-PUCP).

Pedro Shiguihara Juárez

Magister en la Universidad de São Paulo (USP) en 2013. Fue miembro del  Laboratorio de Inteligencia Computacional (LABIC) de la USP. Especialista en  inteligencia artificial con énfasis en aprendizaje de máquina. Experiencia de  gestión en el sector educativo en el área Ciencias de la Computación y Data  Science. Desarrollador de sistemas de información, en el sector público, en  SUNAT.

Soledad Espezua Llerena

Doctora en Ingeniería  Eléctrica y Computación por la Universidad de São Paulo – Brasil. Con  maestría en Procesamiento de Señales e Instrumentación por la Universidad de  São Paulo – Brasil. Ingeniería de Sistemas por la Universidad Nacional de San  Agustín - Arequipa, Perú. Realizó Postdoctorado en la Universidad de  Regensburg – Alemania y Pós-Doctorado en Ciencias de la Computación en la  Universidad de São Paulo – Brasil. Trabaja principalmente en las siguientes  líneas: Minería de datos; Procesamiento de Señales; Aprendizaje de máquina;  Tecnicas de busqueda de proyecciones; Reducción de dimensión,Inteligencia  Artificial y Heurísticas de Optimización Evolutiva.

Analí Jesús Alfaro  Alfaro

Magíster en Ciencias de la Ingeniería con mención en Ciencia de la  Computación, realizada en la Pontificia Universidad Católica de Chile. Sus  líneas de investigación son visión computacional, análisis de videos y  aprendizaje de máquina. Cuenta con amplia experiencia en investigación de  modelos de aprendizaje de máquina, con especial énfasis en codificación esparsa  y optimización.

Pablo Fonseca Arroyo

Científico Computacional y  docente universitario. Actualmente es jefe de la carrera de Ingeniería  Informática en la Universidad Peruana Cayetano Heredia y docente de los  diplomados de Inteligencia Artificial de la Pontificia Universidad Católica  del Perú. Tiene una maestría en Ciencia de la Computación de la Universidad  Estadual de Campinas (Brasil) y es Ingeniero Informático titulado por la  Pontificia Universidad Católica del Perú. Realizó una estancia de  investigación en la Universidad de Montreal bajo la supervisión del Prof.  Yoshua Bengio. Sus áreas de interés son: Inteligencia Artificial, Machine  Learning y Visión Computacional.

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Sobre el aprendizaje virtual

Clases en tiempo real a través de Zoom, uso de Google Drive y acceso a Paideia PUCP.

Más información

Julio López

WhatsApp: 989199162

Correo: educacion.continua@pucp.edu.pe

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