Los cambios tecnológicos actuales producen grandes cantidades de información por parte de empresas, gobiernos, organismos multilaterales, hogares y pequeñas unidades productivas. La organización, gestión y uso productivo de dicha información, se han convertido en habilidades de alta demandada en el sector de investigación para el análisis de fenómenos socioeconómicos; en el sector público para diseño y evaluación de programas y políticas; y en el sector privado para la toma de decisiones orientadas a conseguir los objetivos de las firmas. Para suplir las necesidades de estos sectores, el Laboratorio de Inteligencia Artificial y Métodos Computacionales en Ciencias Sociales, QLAB PUCP presenta su Diplomatura de Especialización en Ciencia de Datos para las Ciencias Sociales y la Gestión Pública.

El diplomado brinda especialización en métodos de programación computacionales, en métodos de inteligencia artificial y en métodos de inferencia causal con un enfoque aplicado a las ciencias sociales y a la gestión pública. Los conocimientos adquiridos permitirán analizar y usar las grandes cantidades de información disponibles actualmente para dirigir, justificar y respaldar la toma de decisiones basadas en evidencia científica.

Dominar las herramientas de la ciencia de datos para aplicarlas a la solución de problemas en las ciencias sociales y en la gestión pública.

Profesionales de las carreras de Ciencias Sociales, la Gestión Pública y carreras afines (para la inscripción es necesario contar con el grado de bachiller u obtener este grado antes de finalizar la diplomatura).

Sábados y domingos 2:00 p.m. a 5:00 p.m. (**)

** Algunos cursos dictados por profesores internacionales pueden variar de horario. El horario de los cursos electivos finales puede variar de acuerdo a la programación de QLAB.

Pago al contado

Público en general S/ 9,750

Comunidad PUCP S/ 9,000

Pronto pago (**)

Público en general S/ 8,750

Comunidad PUCP S/ 8,000

Pago en letras (***)

Público en general

  • Inicial S/ 2,750
  • 7 letras de S/ 1,000

Comunidad PUCP

  • Inicial S/ 2,700
  • 7 letras de S/ 900

** El pronto pago se considera válido hasta el 31 de agosto de 2022.

*** Interesados en realizar pago en letras, escribir a qlab_csociales@pucp.edu.pe

  1. Cálculo y Estadística para Ciencia de Datos
  2. Fundamentos de Programación
  3. Programación Nivel Intermedio
  4. Herramientas de Inteligencia Artificial
  5. Herramientas de Inferencia Causal
  6. Análisis Sector Público Peruano
  7. Cursos Electivos (Deep Learning, SQL, QGIS, Stata, Herramientas BI)
  • Diploma: Se requiere aprobar todos los cursos. Cada curso se considera aprobado si se obtiene una nota mayor o igual a 11.
  • Constancia de participación: Se otorga a quienes NO han aprobado TODOS los cursos, pero asistieron al 75% de todas las sesiones sincrónicas.

Angelo Cozzubo, Master University of Chicago

Maestría en Análisis Computacional y Políticas Públicas en la Universidad de Chicago y Licenciado en Economía por la PUCP. Se ha desempeñado en instituciones como GRADE, IEP, IRD FRANCE, entre otras. Actualmente es parte del comité consultivo sobre pobreza en el INEI. Entre sus intereses principales se encuentra la microeconomía aplicada, la ciencia de datos y las políticas públicas.

José Incio, Ph.D. Pittsburg University

Doctor en Ciencia Política por la Universidad de Pittsburg. Es Bachiller y Licenciado en Ciencia Política. Cuenta con amplia experiencia de docencia de métodos estadísticos en la PUCP y en la Universidad Antonio Ruiz de Montoya. También ha laborado en el Jurado Nacional de Elecciones como coordinador de la página web Infogob.

Juan Del Pozo, Ph.D. University of Sussex

Licenciado en economía por la PUCP, Master en economía por la University of Sussex y Ph.D. por la University of Sussex. En los últimos años ha sido docente del departamento de Economía de la PUCP y docente invitado de la UPCH. Sus temas de interés son desarrollo económico y desigualdad de ingresos; economía regional y urbana; y microeconometría aplicada.

Pedro Achanccaray, Ph.D. PUC-Rio

Doctor y Máster en Ingeniería Eléctrica con especialización en procesamiento digital de imágenes satelitales ambos por la Pontificia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) en 2019 y 2014, respectivamente. Cuenta con 5 años de experiencia en proyectos de Investigación, Desarrollo e Innovación (I+D+I) usando teledetección, inteligencia artificial, aprendizaje profundo y modelos probabilísticos en las áreas de agricultura, gas y petróleo.

Pavel Coronado, Ph.D. University of Maryland at college Park

Doctor en Gobierno y Master en Economía por la Universidad de Maryland en College Park. Máster en Economía por la Pontificia Universidade Católica do Rio de Janeiro y Bachiller en economía por la PUCP. Sus áreas de interés son el desarrollo económico y la economía política. Metodológicamente, le interesa la microeconometría aplicada y la Inteligencia artificial aplicada a las ciencias sociales. Ha sido docente en cursos de métodos estadísticos en Brasil, Estados Unidos y Perú.

Cristian Muñoz, Ph.D. PUC-Rio

Ph. D. en Ingeniería Eléctrica por la Pontificia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC- Rio) en 2015-2019. Bachiller en Ingeniería Mecánica UNI. Ha sido Docente en cursos de Lógica difusa, Deep Learning, Inteligencia computacional aplicada en Brasil (PUC- Rio). Actualmente se desempeña como Assistant Professor en Cursos de especialización y extensión (CCE PUC-Rio), Rio de Janeiro, Brasil.

César Mora, Master Universidad de Pompeu Fabra y Universidad Autónoma de Barcelona

Master en Economía Aplicada por la Universidad Pompeu Fabra. Master y Licenciado en Economía de la PUCP. Cuenta con más de 4 años de experiencia en docencia a nivel de jefe de práctica y docente de pregrado y posgrado en la UPC y en la PUCP. Más de ocho años de experiencia como especialista y consultor en temas de gestión de la información, monitoreo y evaluación de políticas en instituciones internacionales como el Banco Mundial y oficinas estratégicas del Ministerio de Educación y del Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social.

Jorge Chavez, Ph.D. University Old Dominion of Virginia

Doctor Philosophy (Old Dominion University) y Master en Matemática (Universidade Federal de Santa Catarina). Es profesor asociado del Departamento de Ciencias de la Pontificia Universidad Católica del Perú, donde se desempeña como profesor desde el año 2000 impartiendo cursos de sistemas dinámicos y teoría de control a ingenieros y economistas.

Luisa Sterponi, Master Instituto Superiore Universiitario di Formazione interdisciplinare (Isufi) de Italia

Licenciada en Ciencias Biológicas en la Universidad de Roma, La Sapienza, y Master Internacional en Teledetección y Sig. por el Instituto Superiore Universitario di Formazione Interdisciplinare (Isufi) – Italia. En Italia diseñó e implementó proyectos relacionados con el monitoreo ambiental y la Grd, entre los cuales el desarrollo de sistemas de monitoreo de la calidad del agua, Monit-H20, calidad del suelo, Monit-Suelo, riesgo y catastro de incendios forestales, Catiboo y Sentinel Italy.

Carlos Noton, Ph.D. Universidad de California en Berkley

Ph.D. en Economía por la Universidad de California Berkeley y MA en Economía de la Universidad de Chile. Tiene amplia experiencia en el uso de análisis económico y técnicas econométricas para evaluar diferentes políticas de precios y promoción, efectos competitivos de la integración vertical, discriminación de precios, evaluación de daños de carteles, incumplimiento de contrato y estimaciones de demanda.

Tomás Rau, Ph.D. Universidad de California en Berkley

Ph.D. en Economía por la Universidad de California en Berkley. Su investigación se centra en métodos cuantitativos (estadística y econometría) y trabajo aplicado en las áreas de economía laboral, economía del desarrollo, economía de la educación y economía ambiental.

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