CIENCIA DE LOS
DATOS
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PRESENTACIÓN


Maestría en

Ciencia de los Datos


La creciente demanda de profesionales en el modelado de datos para la toma de decisiones estratégicas impulsa la necesidad de recursos humanos calificados.

La maestría en Ciencia de Datos de la Universidad Ricardo Palma ofrece técnicas para el análisis y predicción de datos. Se abordan las etapas del proceso de ciencia de datos y se brinda la oportunidad de vincularse con proyectos empresariales reales.


Dra. Ofelia Roque Paredes

Coordinadora de la Maestría

ORGANIZACIÓN

Inversión, Duración y Horarios

CURRICULA

Malla Curricular

CÓDIGO Primer Semestre Académico Horas Créditos Requisito
MCD-101 FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) 4 4 Ninguno
MCD-102 PROCESAMIENTO DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS 5 5 Ninguno
MCD-103 MANEJO DE BASES DE DATOS 4 4 Ninguno
MCD-104 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 4 4 Ninguno
TOTAL DE CRÉDITOS 17
CÓDIGO Segundo Semestre Académico Horas Créditos Requisito
MCD-201 EXPLORACIÓN GRÁFICA DE DATOS MULTIVARIADOS 4 4 Ninguno
MCD-202 MÉTODOS DE MATRICES DISTRIBUIDAS 4 4 MCD-102
MCD-203 MINERÍA DE DATOS EN ANALÍTICA DE NEGOCIO I 5 5 Ninguno
MCD-204 SEMINARIO DE TESIS I 4 4 MCD-104
TOTAL DE CRÉDITOS 17
CÓDIGO Tercer Semestre Académico Horas Créditos Requisito
MCD-301 TÉCNICAS MULTIVARIANTES EN NEGOCIOS 4 4 MCD-201 / MCD-202
MCD-302 MINERÍA DE DATOS EN ANALÍTICA DE NEGOCIO II 5 5 MCD-101 / MCD-203
MCD-303 APRENDIZAJE DE MÁQUINA 4 4 Ninguno
MCD-304 SEMINARIO DE TESIS II 4 4 Ninguno
TOTAL DE CRÉDITOS 17
CÓDIGO Cuarto Semestre Académico Horas Créditos Requisito
MCD-401 ANALÍTICA DE MERCADO 4 4 MCD-102
MCD-402 ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE TEXTO 4 4 MCD-301 / MCD-302
MCD-403 REDES NEURONALES EN LOS NEGOCIOS 5 5 MCD-303
MCD-404 SEMINARIO DE TESIS III 4 4 MCD-304
TOTAL DE CRÉDITOS 17
Más información

PROGRAMAS

Herramientas que dominaré


PERFIL

Docentes y Habilidades

Maestros en Ciencia de Datos altamente calificados con sólida formación académica y visión internacional, preparados para abordar problemas relacionados con bases de datos de diferentes escalas.
Diseño y implementación
Ajuste y validación
Consistencia y limpieza
Metodología de análisis
Comunicación clara
Evaluación precisa