Diplomado en Data Science

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.

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).

CREDITAJE

25 créditos académicos.

Dirigido a

  • Profesionales con conocimientos básicos de programación
  • Su lugar de residencia (Cualquier ciudad de Perú)
  • 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.

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:

  • Data Science y Big Data
  • Aprendizaje Estadístico
  • Python para Data Science
  • Machine Learning y Deep Learning
  • Visualización de Datos

Cada curso tiene 40 horas académicas y 80 horas prácticas no lectivas o de trabajo autónomo.

Metodología

Virtual síncrona

El diplomado cuenta con 200 horas teóricas y 400 horas no lectivas o de trabajo autónomo.

Plana docente

Dr. Jorge Poco Medina

Jorge_Poco

Doctor en Ciencia de la Computación, New York University (USA). Maestría en Ciencia de la Computación (Brasil). Actualmente es profesor asociado en la FGV de Brasil. Realizó un postdoctorado en el Department of Computer Science and Engineering at the University of Washington, Seattle (USA). Especialista en Visualización de Datos para Data Science. Tiene amplia experiencia en proyectos de Data Science con empresas, donde ha desarrollado iniciativas de visualización de información y Visual Analytics.


Dr. Javier Montoya

docente-dr-javier-montoya

Doctor en Ciencia de la Computación, ETH-Zurich (Suiza). Maestría en Visión y Machine Learning, INRIA/ENSIMAG (Francia). Actualmente es investigador senior en el ETH-Zurich (Suiza). Se ha desempeñado como Data Scientist en las empresa Caru GmbH con el proyecto: analysis of temporal data from sensors for predicting presence of humans in rooms. Asimismo en la empresa Tracktics GmbH, con el proyecto: analysis of sensor data for sport summarisation. Especialista en Machine Learning aplicado en Data Science.


Dr. Erick Gómez Nieto

docente-erick-gomez

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.


Dr. José Eduardo Ochoa Luna

Jose_Ochoa

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.


Dr. Rensso Mora Colque

alvaro-mamani-aliaga

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.


Dr. Daniel Gutierrez Pachas

daniel-alexis-gutierrez-pachas

Doctor en Ciencia de la Computación y Matemática Computacional, Universidade de Sao Paulo (Brasil). Maestría en Matemática, Universidade Federal de Juiz de Fora (Brasil). Actualmente es profesor del Departamento de Ciencia de la Computación UCSP. Es vice-coordinador de la Sociedad Brasileña de Matemática Computacional y Aplicada en Minas Gerais (Brasil) y miembro del Comité Latinoamericano de Matemática Aplicada Computacional e Industrial – CLAMACI. Sus áreas de interés son: filtración y control de sistemas estocásticos, optimización, ecuaciones diferenciales parciales y análisis numérico.


Dr. Alvaro Mamani Aliaga

docente-dr-renso-mora

Doctor en Informática, Universidad Nacional de San Agustín (Perú). Maestría en Ciencia de la Computación, Universidad de Sao Paulo (Brasil). Tiene experiencia en las áreas de computación paralela y distribuida, programación y estructuras de datos. Trabajó como investigador en varios proyectos entre los que destacan el Proyecto Maritaca efectuado en la Universidad Federal de São Paulo (UNIFESP); los proyectos “Laboratorio de computación de alto rendimiento” y “Proyecto Tunki: Detección remota de humedales utilizando imágenes satelitales y computación de alto rendimiento” en la Universidad Nacional de San Agustín.

*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 Inicio20 de agosto 2021
Fecha de Fin19 de marzo 2022
Matrículashasta el 13 de agosto 2021
Horario

Clases quincenales:

  • Viernes 18:15 a 21:15
  • Sábados: de 09:00 a 13:00 h y 15:00 a 18:00 hrs
Duración8 meses
Horas académicas600 horas académicas
LugarPlataforma Blackboard (online)

*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.

INVERSIÓN

  • Precio: S/ 5,000
  • Precio con descuento por pronto pago: S/ 4,600 hasta el 06 de agosto de 2021.
  • Precio en cuotas: 8 cuotas de S/ 625 (ya incluye matrícula).
  • Descuentos:
    • Consulta por nuestro descuento para Comunidad UCSP (incluye 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.

REQUISITOS DE ADMISIÓN

INSCRIPCIÓN

  • Ficha de inscripción correctamente llenada.
  • Copia simple de DNI en caso de ser peruano (ambos lados).
  • 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 con la Apostilla de la Haya o la legalización por el Ministerio de Relaciones Exteriores, 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.
*Revisa el Reglamento de estudiante de Postgrado (https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-estudiantes-de-la-escuela-de-postgrado).

Certificación

  • Personas con grado de bachiller, recibirán título de diplomado de postgrado.
  • Personas sin grado de bachiller, recibirán diploma de certificación.
PRESENTACIÓN

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.

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).

CREDITAJE

25 créditos académicos.

DIRIGIDO A

Dirigido a

  • Profesionales con conocimientos básicos de programación
  • Su lugar de residencia (Cualquier ciudad de Perú)
  • 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.
Plan de Estudios

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:

  • Data Science y Big Data
  • Aprendizaje Estadístico
  • Python para Data Science
  • Machine Learning y Deep Learning
  • Visualización de Datos

Cada curso tiene 40 horas académicas y 80 horas prácticas no lectivas o de trabajo autónomo.

Metodología

Metodología

Virtual síncrona

El diplomado cuenta con 200 horas teóricas y 400 horas no lectivas o de trabajo autónomo.

Docentes

Plana docente

Dr. Jorge Poco Medina

Jorge_Poco

Doctor en Ciencia de la Computación, New York University (USA). Maestría en Ciencia de la Computación (Brasil). Actualmente es profesor asociado en la FGV de Brasil. Realizó un postdoctorado en el Department of Computer Science and Engineering at the University of Washington, Seattle (USA). Especialista en Visualización de Datos para Data Science. Tiene amplia experiencia en proyectos de Data Science con empresas, donde ha desarrollado iniciativas de visualización de información y Visual Analytics.


Dr. Javier Montoya

docente-dr-javier-montoya

Doctor en Ciencia de la Computación, ETH-Zurich (Suiza). Maestría en Visión y Machine Learning, INRIA/ENSIMAG (Francia). Actualmente es investigador senior en el ETH-Zurich (Suiza). Se ha desempeñado como Data Scientist en las empresa Caru GmbH con el proyecto: analysis of temporal data from sensors for predicting presence of humans in rooms. Asimismo en la empresa Tracktics GmbH, con el proyecto: analysis of sensor data for sport summarisation. Especialista en Machine Learning aplicado en Data Science.


Dr. Erick Gómez Nieto

docente-erick-gomez

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.


Dr. José Eduardo Ochoa Luna

Jose_Ochoa

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.


Dr. Rensso Mora Colque

alvaro-mamani-aliaga

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.


Dr. Daniel Gutierrez Pachas

daniel-alexis-gutierrez-pachas

Doctor en Ciencia de la Computación y Matemática Computacional, Universidade de Sao Paulo (Brasil). Maestría en Matemática, Universidade Federal de Juiz de Fora (Brasil). Actualmente es profesor del Departamento de Ciencia de la Computación UCSP. Es vice-coordinador de la Sociedad Brasileña de Matemática Computacional y Aplicada en Minas Gerais (Brasil) y miembro del Comité Latinoamericano de Matemática Aplicada Computacional e Industrial – CLAMACI. Sus áreas de interés son: filtración y control de sistemas estocásticos, optimización, ecuaciones diferenciales parciales y análisis numérico.


Dr. Alvaro Mamani Aliaga

docente-dr-renso-mora

Doctor en Informática, Universidad Nacional de San Agustín (Perú). Maestría en Ciencia de la Computación, Universidad de Sao Paulo (Brasil). Tiene experiencia en las áreas de computación paralela y distribuida, programación y estructuras de datos. Trabajó como investigador en varios proyectos entre los que destacan el Proyecto Maritaca efectuado en la Universidad Federal de São Paulo (UNIFESP); los proyectos “Laboratorio de computación de alto rendimiento” y “Proyecto Tunki: Detección remota de humedales utilizando imágenes satelitales y computación de alto rendimiento” en la Universidad Nacional de San Agustín.

*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 e inversión

CALENDARIO

Calendario
Fecha de Inicio20 de agosto 2021
Fecha de Fin19 de marzo 2022
Matrículashasta el 13 de agosto 2021
Horario

Clases quincenales:

  • Viernes 18:15 a 21:15
  • Sábados: de 09:00 a 13:00 h y 15:00 a 18:00 hrs
Duración8 meses
Horas académicas600 horas académicas
LugarPlataforma Blackboard (online)

*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.

INVERSIÓN

  • Precio: S/ 5,000
  • Precio con descuento por pronto pago: S/ 4,600 hasta el 06 de agosto de 2021.
  • Precio en cuotas: 8 cuotas de S/ 625 (ya incluye matrícula).
  • Descuentos:
    • Consulta por nuestro descuento para Comunidad UCSP (incluye 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.

Requisitos

REQUISITOS DE ADMISIÓN

INSCRIPCIÓN

  • Ficha de inscripción correctamente llenada.
  • Copia simple de DNI en caso de ser peruano (ambos lados).
  • 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 con la Apostilla de la Haya o la legalización por el Ministerio de Relaciones Exteriores, 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.
*Revisa el Reglamento de estudiante de Postgrado (https://ucsp.edu.pe/transparencia/reglamento-de-estudiantes-de-la-escuela-de-postgrado).

Certificación

Certificación

  • Personas con grado de bachiller, recibirán título de diplomado de postgrado.
  • Personas sin grado de bachiller, recibirán diploma de certificación.

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