Diplomado en Data Science
- Fecha de inicio: 24 de junio de 2022
- Modalidad: A distancia
Presentación
El crecimiento dramático en escala y complejidad de los datos que pueden ser colectados y analizados está afectando la forma como se toman las decisiones en las organizaciones. Todo lo que hacemos genera datos y cada nueva tecnología usada para capturar estos datos trae aún más posibilidades para extraer conocimiento, aprender y crear oportunidades de mejora.
En ese contexto, Data Science surge como la disciplina que propone formas efectivas y éticas de usar las vastas cantidades de datos generadas, y desarrolla técnicas escalables para el análisis y transformación de los datos en conocimiento. Conscientes de esto y del avance tecnológico y cultural en que está inmerso el Perú y de la importancia que tiene su desarrollo en nuestra sociedad, la Universidad Católica San Pablo (UCSP), a través de su Departamento de Ciencia de la Computación, presenta el Diplomado en Data Science, único diplomado en la región Arequipa con formación real en Data Science y sus componentes como son estadística, machine learning y visualización de datos.
Objetivos
- Formación sólida en métodos modernos para el análisis de datos.
- Acceso a un mercado laboral en franco crecimiento para profesionales con estas habilidades.
- Oportunidad de crecimiento profesional dentro de su organización.
- Posibilidad de desarrollar proyectos de análisis de datos a gran escala (Big Data).
Dirigido principalmente a
- Principalmente a bachilleres y profesionales de todas las carreras de ingenierías y Ciencia de la Computación con conocimientos de programación que vivan en cualquier ciudad del Perú.
- Asimismo, bachilleres y profesionales de carreras como: economía, finanzas, ventas, e-commerce, educación, medicina, derecho, etc. (que tengan conocimientos previos de algún lenguaje de programación).
- Motivaciones: Formar profesionales con la capacidad de analizar datos de forma computacional, y transformarlos en información útil para una mejor toma de decisiones y por ende crear un valor añadido en las organizaciones.
- Intereses: Crecer profesionalmente, mediante la formación en la construcción de soluciones computacionales que le permitan aplicar técnicas de Data Science en cualquier organización que trabaje con datos.
Metodología
Clases virtuales síncronas donde se desarrollan conceptos teóricos y principalmente casos prácticos.
Creditaje
25 créditos académicos.
Temática
Este diplomado tiene como objetivo brindar una sólida formación teórica y práctica en los fundamentos estadísticos, computacionales, de aprendizaje de máquina, y visualización de datos de un proyecto de Data Science. Asimismo, se enfatiza en la construcción de modelos predictivos escalables para el análisis de datos y toma de decisiones en las organizaciones.
Plan de estudios
El diplomado está estructurado en 5 cursos:
- Python para Data Science.
- Aprendizaje Estadístico.
- Data Science y Big Data.
- Machine Learning y Deep Learning.
- Visualización de Datos.
Cada curso tiene 40 horas teóricas lectivas y 80 horas prácticas no lectivas.
Proceso de evaluación
Asíncrono.
Plana docente
Germain Garcia Zanabria
Doctor en Ciencia de la Computación, Universidad de Sao Paulo (Brasil), con participación de New York University (USA). Magister en Ciencia de la Computación, Universidad Católica San Pablo. Actualmente es investigador postdoctoral en el Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica San Pablo. Tiene amplia experiencia en proyectos de ciencia de datos, visualización de datos, analítica visual y modelos visuales de aprendizaje.
Daniel Gutierrez Pachas
Doctor en Ciencia de la Computación y Matemática Computacional, Universidade de São Paulo (Brasil). Maestría en Matemática, Universidade Federal de Juiz de Fora, (Brasil). Actualmente es investigador asociado del Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica San Pablo. Además, es miembro del Comité Latinoamericano de Matemática Aplicada y Computacional e Industrial (CLAMACI). Tiene experiencia en optimización, análisis numérico, control estocástico, y ciencia de datos.
Erick Gómez Nieto
Doctor en Ciencia de la Computación, Universidade de Sao Paulo (Brasil). Maestría en Ciencia de la Computación, Universidade de Sao Paulo (Brasil). Actualmente se desempeña como docente a tiempo completo del Departamento de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica San Pablo (UCSP). Ha trabajado como investigador en el grupo de Visual Analytics de IBM Research en Brasil. Es especialista y con amplia experiencia en visualización de datos, visual analytics y data science.
José Eduardo Ochoa Luna
Doctor en Ciencia de la Computación, Universidade de Sao Paulo (Brasil). Maestría en Ciencia de la Computación, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (Brasil). Actualmente se desempeña como profesor encargado de Postgrado del Departamento de Ciencia de la Computación de la UCSP. Ha desarrollado diversos proyectos de análisis de datos en social media, usando técnicas de procesamiento de lenguaje natural y Deep Learning.
Rensso Mora Colque
Doctor en Ciencia de la Computación, Universidade Federal de Minas Gerais (Brasil). Maestría en Ciencia de la Computación, Universidade Federal de Ouro Preto (Brasil). Actualmente es profesor a tiempo completo del Departamento de Ciencia de la Computación UCSP. Tiene amplia experiencia en programación y en procesamiento de imágenes y videos.
José Chávez Alvarez
Maestría en Ciencia de la Computación, Universidad Católica San Pablo. Pregrado en la Universidad Nacional de Ingeniería, con una especialización en Ingeniería Electrónica.
Ha desarrollado proyectos en el área de inteligencia artificial y Computer Vision. Actualmente, se desempeña como profesor en la Universidad Católica San Pablo.
*La Escuela de Postgrado UCSP podrá realizar cambios en la plana docente designada al dictado de los respectivos cursos al tratarse de casos fortuitos o de fuerza mayor.
Calendario
Calendario | |
Fecha de Inicio | 24 de junio de 2022 |
Fecha de Fin | 25 de febrero de 2023 |
Duración | 8 meses |
Horario | Clases quincenales:
|
Lugar | Plataforma Blackboard |
*La Escuela de Postgrado UCSP se reserva el derecho de cancelar o postergar el programa si no alcanza el mínimo de alumnos matriculados hasta 7 (siete) días hábiles anteriores a la fecha indicada para el inicio del programa.
Tiempo de dedicación al programa
Horas lectivas | 200 | Horas teóricas: | 200 |
Horas prácticas: | 0 | ||
Horas presenciales: | 0 | ||
Horas no presenciales: | 200 | ||
Horas no lectivas | 400 |
Inversión
- Precio: S/ 5,000
- Precio con descuento por pronto pago: S/ 4,600 hasta el 17 de junio del 2022.
- Precio en cuotas:
- Cuota inicial de: S/ 500
- 8 cuotas de: S/ 562.50
- Cierre de Inscripciones: 23 de junio del 2022.
- Descuentos:
- Consulta por nuestro descuento a comunidad UCSP y Antiguos alumnos.
- Consulta por nuestro descuento corporativo (3 personas).
* Para ver las orientaciones para devolución de pagos darle clic aquí.
* Aceptamos pagos con todas las tarjetas.
* Los descuentos no son acumulables.
* Los descuentos a la comunidad UCSP, antiguos alumnos y corporativo no aplica en pronto pago.
* El monto de matrícula es de S/ 200, está incluída en todas las modalidades de pago y es única al momento de la admisión.
CERTIFICACIÓN
Diploma de Postgrado en Data Science.
Requisitos de admisión
INSCRIPCIÓN
- Ficha de inscripción correctamente llenada.
- Copia simple de DNI en caso de ser peruano.
- Copia simple del carné de extranjería o pasaporte en caso de ser extranjero.
- Reporte SUNEDU, en caso de no contar con el reporte, copia legalizada del diploma de bachiller, para peruanos.
- Copia legalizada del diploma de bachiller por la autoridad competente en el país de origen, para extranjeros.
MATRÍCULA
- Compromiso de honor firmado.
- Contrato de prestación de servicios educativos firmado.
*La información que el postulante ingrese en la inscripción es su responsabilidad, la UCSP presume su veracidad.
*Se considera apto para matrícula al postulante que cumpla con todos los requisitos de admisión.
*Si el postulante realiza el pago con anterioridad al proceso de admisión y se comprueba el no cumplimiento de algún requisito de admisión, no se considerará la matrícula.
Condiciones de permanencia y culminación
- Reglamento de Admisión para la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-admision-para-la-escuela-de-postgrado/
- Reglamento de Estudiantes de la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-estudiantes-de-la-escuela-de-postgrado/
- Reglamento General de Grados y Títulos: https://ucsp.edu.pe/archivos/transparencia/R-VICE-08-Reglamento-General-de-Grados-y-Titulos.pdf
- Disposiciones particulares de Grados y Títulos de la Escuela de Postgrado: https://ucsp.edu.pe/transparencia/disposiciones-particulares-de-grados-y-titulos-de-la-escuela-de-postgrado/
Requerimientos tecnológicos
- Contar con PC o Laptop.
- Cámara web (interna o externa) con mínimo de 720p de resolución.
- Micrófono (interno o externo).
- Acceso a internet – la velocidad recomendada es de 4 Mbps para descarga y 1 Mbps para subida o superior.
- Navegador Google Chrome o Firefox actualizado.
Informes e inscripciones
Solicita información
Universidad Católica San Pablo
Campus San Lázaro
Edificio newman, Primer nivel
Quinta Vivanco s/n
Urb. Campiña Paisajista,
Arequipa – Perú
Jessica Velásquez Bedregal
Asesora Educativa
Celular
920 998 094
Correo
jgvelasquez@ucsp.edu.pe