Universidad Ricardo Palma

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Ciencia de los Datos

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MAESTRÍA EN CIENCIA DE LOS DATOS

Convierte grandes volúmenes de datos en conocimiento clave para la toma de decisiones

DESCUENTO ESPECIAL DEL 10% EN LAS PENSIONES DE ENSEÑANZA POR TODO EL 2023


La tendencia creciente de la demanda internacional y nacional de profesionales con conocimientos sólidos en el modelado a partir de datos (en especial grandes volúmenes de datos) para ayudar a la toma de decisiones estratégicas de las instituciones públicas y privadas, y por consiguiente la necesidad de contar con recursos humanos calificados para poder asumir retos que se presentan por la aparición de nuevas y complejas fuentes de datos, así como de grandes volúmenes de datos, y la creación de métodos para su almacenamiento y extracción de la información, tanto en los sectores académicos como en los empresariales e industriales. En la nueva Maestría de Ciencia de Datos de la Universidad Ricardo Palma aprobada en el presente año, se presentan las técnicas para aprender de los datos con el objetivo de predecir y obtener conocimiento útil. Las fases del proceso de ciencia de datos: obtención, limpieza, muestreo, administración de los datos de manera eficiente y efectiva, análisis exploratorio para generar hipótesis a partir de la intuición ganada, predicción en base a modelos estadísticos, probabilísticas y de aprendizaje de máquina y la comunicación de los resultados son presentados a lo largo de la maestría como clases, talleres y seminarios a cargo de expertos que ya están iniciando y/o realizando ciencia de datos en sus centros laborales nacionales e internacionales, a través de los cuales, el estudiante no solo verá a profundidad los temas tratados en cada uno de los cursos del Plan de Estudios, sino que se le ayudará a vincularse con proyectos en la empresa para aplicar sus aprendizajes.

Mg. Ofelia Roque Paredes

Coordinadora de la Maestría

Maestros en Ciencia de Datos con alta calidad académica sólida formación científica, capacidad profesional y visión internacional que le permita tener la preparación necesaria para desempeñarse con un alto grado de competencias profesionales para abordar un problema real relacionado con bases de datos, en escalas de magnitud que pueden variar desde las convencionales hasta las más grandes, del cual se desea extraer conocimiento útil. Será capaz de diseñar la metodología para realizar el análisis estadístico de los datos, así como llevar a cabo las manipulaciones necesarias para garantizar la consistencia de los mismos; proponer y validar los modelos matemáticos que mejor se ajusten al comportamiento del problema bajo estudio; diseñar las herramientas computacionales para obtener resultados a partir de los modelos matemáticos y los datos del problema; llevar a cabo el análisis y validación de los resultados, y reportar en forma clara y precisa los beneficios obtenidos con un alto grado de concordancia entre los contenidos académicos de las asignaturas y la problemática externa (empresas, entidades financieras, gobierno, entre otros).

La Maestría en Ciencia de Datos tiene una duración de cuatro semestres académicos (16 meses de estudio) y está programada en horarios que permiten combinar los estudios y sus actividades laborales. Las clases se desarrollarán los días: sábados de 14:00 a 20:45 horas y domingos de 08:00 a 14:45 horas. En esta Maestría se podrá elaborar la tesis mientras se estudia, y obtener el grado de maestro, tan pronto como el estudiante obtenga la Constancia de Egresado y se cumpla con los trámites administrativos, porque en el Plan de Estudios se contempla el área de investigación que tiene los cursos de: Metodología de la Investigación, Seminario de Tesis I, Seminario de Tesis II y Seminario de Tesis III.
La Maestria en Ciencia de Datos tiene una duracion de cuatro semestres academicos (16 meses de estudio) y esta programada en horarios que permiten combinar los estudios y sus actividades laborales. Las clases se desarrollaran los dias: sabados de 14:00 a 20:45 horas y domingos de 08:00 a 14:45 horas. En esta Maestria se podra elaborar la tesis mientras se estudia, y obtener el grado de maestro, tan pronto como el estudiante obtenga la Constancia de Egresado y se cumpla con lo
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SEMESTRE I

  • FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) (MCD-101)
  • PROCESAMIENTO DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS (MCD-102)
  • MANEJO DE BASES DE DATOS (MCD-103)
  • METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN (MCD-104)
SEMESTRE II
  • EXPLORACIÓN GRÁFICA DE DATOS MULTIVARIADOS (MCD-201)
  • MÉTODOS DE MATRICES DE DATOS DISTRIBUIDAS (MCD-202)
  • MINERÍA DE DATOS EN ANALÍTICA DE NEGOCIO I (MCD-203)
  • SEMINARIO DE TESIS I (MCD-204)
SEMESTRE III
  • TÉCNICAS MULTIVARIANTES EN NEGOCIOS (MCD-301)
  • MINERÍA DE DATOS EN ANALÍTICA DE NEGOCIO II (MCD-302)
  • APRENDIZAJE DE MÁQUINA (MCD-303)
  • SEMINARIO DE TESIS II (MCD-304)
SEMESTRE IV
  • ANALÍTICA DE MERCADO (MCD-401)
  • REDES NEURONALES EN LOS NEGOCIOS (MCD-402)
  • ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE TEXTOS (MCD-403)
  • SEMINARIO DE TESIS III (MCD-404)
Dr. Erwin Kraenau Espinal Creador de la Maestria en Ciencia de los Datos y Presidente de la Comision de Creacion de la Maestria en Ciencia de los Datos, primera y unica en el Pais. Las Autoridades, profesores, y sus alumnos siempre lo recordaremos
Dr. Erwin Kraenau Espinal
Creador de la Maestría en Ciencia de los Datos y Presidente de la Comisión de Creación de la Maestría en Ciencia de los Datos, primera y única en el País. Las Autoridades, profesores, y sus alumnos siempre lo recordaremos

Mg. Ofelia Roque Paredes Coordinadora de la Maestria en Ciencia de los Datos de la Escuela de Posgrado. Coordinadora de los Programas de Especializacion en Ciencia de Datos del Rectorado. Maestria en Administracion con Mencion en Gestion Empresarial. Doctora en Administracion. Licenciada en Estadistica de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Past Decana del Colegio de Estadistico Region Lima. Consultora en temas sociales. Jefe del Departamento de Racionalizacion de la
Mg. Ofelia Roque Paredes
Coordinadora de la Maestría en Ciencia de los Datos de la Escuela de Posgrado. Coordinadora de los Programas de Especialización en Ciencia de Datos del Rectorado. Maestría en Administración con Mención en Gestión Empresarial. Doctora en Administración. Licenciada en Estadística de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Past Decana del Colegio de Estadístico Región Lima. Consultora en temas sociales. Jefe del Departamento de Racionalización de la Oficina Central de Planificación de la Universidad Ricardo Palma. oroque@urp.edu.pe Celular: 993477990.

Mg. Mirko Rodriguez Mallma  Master of Business Administration en MSM Maastricht School of Management, Holanda. MBA en CENTRUM Catolica. Postgrado en Ingenieria de Software en UNMSM e Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingenieria (UNI). Posee certificaciones internacionales oficiales en Arquitectura Empresarial (TOGAF®), Gestion de Proyectos (PMP®), Gestion de Servicios de TI (ITIL®), Procesos de Desarrollo de Software (RUP®) y Arquitectura Ori
Mg. Mirko Rodríguez Mallma  
Master of Business Administration en MSM Maastricht School of Management, Holanda. MBA en CENTRUM Católica. Postgrado en Ingeniería de Software en UNMSM e Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI). Posee certificaciones internacionales oficiales en Arquitectura Empresarial (TOGAF®), Gestión de Proyectos (PMP®), Gestión de Servicios de TI (ITIL®), Procesos de Desarrollo de Software (RUP®) y Arquitectura Orientada a Servicios (SOA). Actual Arquitecto de Soluciones Cognitivas e Inteligencia Artificial en COGNITIVA Región Andina.

Mg. Enver Gerald Tarazona Vargas Ingeniero Estadistico e Informatico de la UNALM y Magister en Estadistica por la Pontificia Universidad Catolica del Peru (PUCP). Tiene tambien estudios culminados de maestria en Educacion en la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH) . Su area de investigacion se centra en el ambito de la Teoria de Respuesta al Item (TRI) bajo inferencia Bayesiana aplicada al Marketing, comportamiento del consumidor y la medicion educativa. Ha participado
Mg. Enver Gerald Tarazona Vargas
Ingeniero Estadístico e Informático de la UNALM y Magíster en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Tiene también estudios culminados de maestría en Educación en la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH) . Su área de investigación se centra en el ámbito de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) bajo inferencia Bayesiana aplicada al Marketing, comportamiento del consumidor y la medición educativa. Ha participado frecuentemente como expositor en diversos eventos académicos nacionales e internacionales.



Mg. Walter Edwin Marticorena Ramos Magister en Ciencias de la Computacion por la Pontificia Universidad Catolica del Peru (PUCP). Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingenieria (UNI). Miembro ordinario del Colegio de Ingenieros del Peru (CIP). Especialista en Base de datos y lenguajes de programacion. Catedratico de pregrado y postgrado en universidades de prestigio, con amplia experiencia
Mg. Walter Edwin Marticorena Ramos
Magíster en Ciencias de la Computación por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Ingeniero de Sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI). Miembro ordinario del Colegio de Ingenieros del Perú (CIP). Especialista en Base de datos y lenguajes de programación. Catedrático de pregrado y postgrado en universidades de prestigio, con amplia experiencia






Mg. Jose Antonio Cardenas Garro Primer graduado de la primera promocion “Erwin Kraenau Espinal” de la Maestria en Ciencia de los Datos de la Universidad Ricardo Palma 2016-2019. Licenciado en Estadistica de la Facultad de Ciencias Matematicas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Se desempena como Jefe de Modelos Analiticos en una entidad Bancaria de Lima. Docente de los Programas de Ciencia de Datos de la URP. Consultor en Analitica y soluciones en Mach
Mg. José Antonio Cárdenas Garro
Primer graduado de la primera promoción “Erwin Kraenau Espinal” de la Maestría en Ciencia de los Datos de la Universidad Ricardo Palma 2016-2019. Licenciado en Estadística de la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Se desempeña como Jefe de Modelos Analíticos en una entidad Bancaria de Lima. Docente de los Programas de Ciencia de Datos de la URP. Consultor en Analítica y soluciones en Machine Learning.






MBA Luiggi Franceso Geovany Davila Rivera MBA PAD Escuela de Direccion de la Universidad de Piura. Ingenieria Estadistica en la UNI. Advanced Analytics Manager Alicorp. Ocupo el cargo de Subgerente de Advanced Analytics & Big Data en una entidad Bancaria.
MBA Luiggi Franceso Geovany Dávila Rivera
MBA PAD Escuela de Dirección de la Universidad de Piura. Ingeniería Estadística en la UNI.
Advanced Analytics Manager – Alicorp. Ocupó el cargo de Subgerente de Advanced Analytics & Big Data en una entidad Bancaria.




Mg. Alfredo Leon Aguilar Magister en Direccion y Gestion de Empresas-MBA por la Universidad de Tarapaca - Chile. Licenciado Estadistico por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM). Especialista en manejo y gestion de datos del sector publico y privado, coordinador de equipos estadisticos, especialista en manejo de herramientas de visualizacion de datos para investigacion e inteligencia de negocios como Tableau, Power BI, R y Python. 
Mg. Alfredo León Aguilar
Magister en Dirección y Gestión de Empresas-MBA por la Universidad de Tarapacá - Chile. Licenciado Estadístico por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM). Especialista en manejo y gestión de datos del sector público y privado, coordinador de equipos estadísticos, especialista en manejo de herramientas de visualización de datos para investigación e inteligencia de negocios como Tableau, Power BI, R y Python. 






MBA-IP German Ruiz Orderique MBA-IP. Ingeniero de Sistemas de la USMP. Universidad del Pacifico especializacion en Finanzas Corporativas. Especializacion en la Universidad de los Andes Colombia.
MBA-IP Germán Ruiz Orderique
MBA-IP. Ingeniero de Sistemas de la USMP. Universidad del Pacífico especialización en Finanzas Corporativas. Especialización en la Universidad de los Andes – Colombia.







INVITADOS INTERNACIONALES

En cada semestre se contará con un Científico de Datos internacional y a continuación se presentan en el orden de su participación desde el semestre de inicio 2016-2 hasta el semestre 2019-2:


INVITADOS INTERNACIONALES En cada semestre se contara con un Cientifico de Datos internacional y a continuacion se presentan en el orden de su participacion desde el semestre de inicio 2016-2 hasta el semestre 2019-2:
PhD Pouria Fewzee – Toronto Canadá
PhD, Electrical and Computer Engineering Departament – GPA: 97, en la University of Waterloo. MSc, Control and Intelligent Processing Center of Excellence – GPA: 93 en la Universidad of Thran. BSc, Electrical Engineering Departament – GPA: 89 en la Ferdowsi University of Mashhad. Active Member of Machine Learning Community. Conferencista para el curso de Fundamentos de Inteligencia Artificial del primer semestre de nuestra primera promoción.

PhD. Edwyn Aldana Bobadilla - Mexico Doctor en Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Maestro en Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Ingeniero de Sistemas. Investigador de CONACYT, Consultor de Analisis de Datos QUARKSOFT. Expositor invitado para las Conferencias internacionales en la Maestria en Ciencia de los Datos para el curso de Redes Neuronales en los Negocios.
PhD. Edwyn Aldana Bobadilla - México
Doctor en Ciencias e Ingeniería de la Computación. Maestro en Ciencias e Ingeniería de la Computación. Ingeniero de Sistemas. Investigador de CONACYT, Consultor de Análisis de Datos QUARKSOFT. Expositor invitado para las Conferencias internacionales en la Maestría en Ciencia de los Datos para el curso de Redes Neuronales en los Negocios.


Maestro en Ciencia de Datos ITAM - Mexico Experto en Analisis Numerico y Computo Cientifico.Docente del Instituto Tecnologico Autonomo de Mëxico. Docente investigador de ITAM y del Instituto de Ciencia de Datos de ITAM.
Maestro en Ciencia de Datos ITAM - México
Experto en Análisis Numérico y Cómputo Científico.Docente del Instituto Tecnológico Autónomo de Mëxico. Docente investigador de ITAM y del Instituto de Ciencia de Datos de ITAM.


Maestra en Ciencia de Datos ITAM - Mexico Licenciada en Matematica. Licenciada en Ciencia Politica. Durante su carrera ha intentando integrar matematicas y ciencia politica para fomentar la toma de decisiones y el diseno de politicas basadas en evidencia. Su investigacion se ha centrado en el estudio y diseno de politicas publicas para prevencion de la violencia, el crimen organizado, la delincuencia, transparencia, corrupcion y la justicia. Ha consultado para Autodesk, para
Maestra en Ciencia de Datos ITAM - México
Licenciada en Matemática. Licenciada en Ciencia Política. Durante su carrera ha intentando integrar matemáticas y ciencia política para fomentar la toma de decisiones y el diseño de políticas basadas en evidencia. Su investigación se ha centrado en el estudio y diseño de políticas públicas para prevención de la violencia, el crimen organizado, la delincuencia, transparencia, corrupción y la justicia. Ha consultado para Autodesk, para la SSPDF y ahora para INEGI a nivel


Dr. Jorge Andres Alvarado Director de la Maestria en Analitica de la Pontificia Universidad Catolica Javeriana - Colombia Especialista en: Inteligencia artificial, Big Data, Machine Learning y Robotica y en estas areas: NLP-text minning, DSS, analitica predictiva, judgmental forecasting
Dr. Jorge Andrés Alvarado
Director de la Maestría en Analítica de la Pontificia Universidad Católica Javeriana - Colombia
Especialista en: Inteligencia artificial, Big Data, Machine Learning y Robótica y en estas áreas: NLP-text minning, DSS, análitica predictiva, judgmental forecasting


Dr. Ivan Lopez Arevalo Doctor en Computacion en la Universidad Politecnica de Cataluna Espana Investigador de CINVESTAV Tamaulipas Mexico. Experto en Mineria de Datos, mineria de texto, representacion y manejo de conocimiento Investigador de CONACYT.
Dr. Iván López Arévalo
Doctor en Computación en la Universidad Politécnica de Cataluña – España
Investigador de CINVESTAV – Tamaulipas México. Experto en Minería de Datos, minería de texto, representación y manejo de conocimiento Investigador de CONACYT.

Horario de clases

Sábados de 2:00 p.m a 8:00 p.m. y domingos de 8:00 a.m. a 2:00 p.m.

Duración de la Maestría: 02 años

Inversión

  • Inscripción (pago por única vez): S/.150.00
  • Matricula (al inicio de cada semestre): S/.300.00
  • Pensión mensual: S/.1200.00 (05 Boletas por cada semestre académico)
  • Constancia de ingreso: S/. 30.00


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MAESTRÍA EN CIENCIA DE LOS DATOS

Convierte grandes volúmenes de datos en conocimiento clave para la toma de decisiones

DESCUENTO ESPECIAL DEL 10% EN LAS PENSIONES DE ENSEÑANZA POR TODO EL 2023



COORDINADORA DE LA MAESTRÍA
Mg. Ofelia Roque Paredes
Contacto
Correo electrónico: destadistico@gmail.com
Teléfono: 993 477 990

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