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Maestría en Ciencia de Datos

Modalidad 100% virtual
Cierre de inscripciones
31 JUL
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(*) Campos obligatorios

¿Por qué estudiar nuestra maestría 100% virtual?

Conseguirás tu grado de maestro desde cualquier parte del país o del mundo

Aprenderás de manera autónoma y con acompañamiento de tu docente

Accederás a clases en vivo con tudocente (síncronas)

Interactuarás con una plataforma digital diseñada para tu aprendizaje

Accederás permanentemente a contenidos y materiales para una mejor organización de tu tiempo

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Perfil

Perfil del estudiante

Pensamiento sistémico: Posee una visión integral para desarrollar propuestas de solución a la problemática del contexto
Capacidad crítica para transferir el conocimiento académico a las diferentes situaciones reales acorde a las necesidades
Comunicación: Procesa información de textos escritos y se expresa con coherencia
Investigación: Desarrolla investigaciones y realiza innovaciones en su práctica profesional con creatividad
Competencias digitales: demuestra el manejo de herramientas digitales orientadas al aprendizaje
Ética y responsabilidad social: Comprende la responsabilidad ética de las tareas y proyectos de responsabilidad social asumidas contribuyendo con la transformación de la sociedad.

Al estudiar la Maestría en Ciencia de Datos en Línea podrás trabajar en:

Gerente de Ciencia de Datos con experiencia liderando equipos multidisciplinarios y definiendo estrategias basadas en datos, alineadas con los objetivos estratégicos de la organización.
Docente e investigador en Ciencia de Datos, especializado en análisis de datos, inteligencia artificial y tecnologías avanzadas. Lidera investigaciones para desarrollar soluciones innovadoras y contribuir al avance académico y profesional.
Gerente de Proyectos en Ciencia de Datos, con experiencia en liderar iniciativas desde la identificación del problema hasta la implementación de soluciones analíticas, gestionando recursos para asegurar resultados alineados con los objetivos organizacionales.
Campo laboral

Nuestra Metodología

Metodología 2XA

Metodología 2XA

1. Explora

1. Explora

Promovemos el aprendizaje activo mediante lluvia de ideas, videos enriquecidos, lecturas, preguntas motivadoras y retos educativos, fomentando la reflexión y el intercambio de perspectivas con tus pares.

2. Experimenta

2. Experimenta

Fomentamos la interacción entre estudiantes y docentes, aplicando el contenido de estudio en situaciones propias del entorno laboral, con actividades grupales o individuales y recursos digitales.

3. Aplica

3. Aplica

Impulsamos el aprendizaje autónomo y la reflexión sobre las formas de aprender, por medio de acciones de metacognición, resúmenes, actividades de divulgación y evaluación que consolidan el conocimiento y permiten aplicar el aprendizaje en situaciones reales y cercanas a tu ejercicio profesional.

Nuestros Beneficios

Plana docente de primer nivel

  • Con destacada experiencia profesional en el campo de la Ciencia de Datos, así como en la enseñanza en entornos virtuales de aprendizaje

Horarios Flexibles

  • Frecuencia de clases síncronas semanales y asíncronas según tu disponibilidad

Certificación

  • Especialízate mientras obtienes tu grado de maestro y obtén dos certificaciones

Financiamiento

  • Financia la maestría directamente con nosotros sin pagar intereses

Acompañamiento personalizado

  • Contarás con acompañamiento permanente para asegurar que alcances tus objetivos académicos y profesionales de manera efectiva

Seminario Internacional

  • Participarás de un seminario internacional al año para ampliar tus conocimientos en el área

Misión Académica Internacional

  • Tendrás la opción de realizar una visita académica en el extranjero

Clases Internacionales

  • Podrás interactuar en clases virtuales con docentes extranjeros

Programa de Empleabilidad

  • Participarás en actividades y talleres que potenciarán tus competencias empleables

Conversatorios con expertos

  • Tendrás a tu disposición los cursos de nivelación en normas APA, Estadística, Contabilidad y Finanzas y Habilidades para la Investigación

Cursos y Taller de Nivelación

  • Tendrás a tu disposición el taller de normas APA y los cursos de nivelación en Estadística y Habilidades para la Investigación

Aprobada por SUNEDU

  • Maestría respaldada por Sunedu
Duración:

15 Meses

Certificaciones Progresivas:

Certificación en AWS Certified Machine Learning – Specialty (ciclo II)

Certificación en Google Cloud Professional Data Engineer (ciclo III)

Malla Curricular

Ciclo

1º

  • Manejo de Estructura de Datos
  • Análisis Exploratorio y Estadístico de Datos
  • Minería de Datos y Analítica de Negocio
  • Trabajo de Investigación en Data Science I

Ciclo

2º

  • Estadística Avanzada para Data Science
  • Machine Learning*
  • Trabajo de Investigación en Data Science II

Ciclo

3º

  • Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo Big Data
  • Visualización y Comunicación en Data Science
  • Trabajo de Investigación en Data Science III

Plana Docente

VICTOR CABREJOS
Candidato a Doctor en Ingeniería de Sistemas, UNFV. Maestro en Ingeniería Informática, U. Ricardo Palma. Experto en IA y Machine Learning. Desarrolló modelos para diagnóstico médico y es Data Scientist en EE. UU.
JUAN CHAVEZ
Ingeniero Informático y Magíster en Ciberdefensa por la Universidad de Alcalá de Henares, con más de 25 años de experiencia en tecnologías de la información, ciberseguridad y ciencia de datos aplicados a la defensa nacional. Oficial de la Fuerza Aérea del Perú y Licenciado en Ciencias de la Administración Aeronáutica, ha liderado proyectos estratégicos en el ámbito militar, especialmente en ciberespacio y telemática.
ROGER COTRINA
Cuenta con una sólida trayectoria en la integración de la ciencia de datos en la toma de decisiones estratégicas, utilizando herramientas avanzadas de análisis y visualización para mejorar la eficiencia operativa. Su experiencia incluye roles de liderazgo en empresas del sector salud y farmacéutico, donde implementó soluciones basadas en datos para optimizar inventarios, mejorar la gestión de compras y reducir costos.
DIEGO GANOZA
Administrador de Empresas por la Universidad de Lima, con especializaciones en Marketing y Ventas, Chief Digital Officer por el MIT, y formación avanzada en transformación digital, blockchain y design thinkingExperto en la integración de estrategias empresariales con tecnologías emergentes como inteligencia artificial y martech. Ha impulsado proyectos de transformación digital, optimización operativa y desarrollo de negocios basados en análisis de datos avanzados..
PEDRO LEZAMA
Doctor en Ingeniería de Sistemas, Ingeniero de Sistemas y consultor certificado en metodologías ágiles y tradicionales (PMP, PMI-ACP, SAMC, SPOC, SMC). Con más de 15 años de experiencia en gestión de proyectos de inteligencia de negocios, analítica de datos e inteligencia artificial, ha liderado iniciativas estratégicas en organizaciones del sector público y privado. Es docente en programas de posgrado en universidades como UNMSM y UNFV, especializado en gestión de tecnologías de la información y proyectos de ingeniería.
JOSÉ OGOSI
Ingeniero de Sistemas y Maestro en Gestión de Tecnologías de Información con certificaciones internacionales en gestión de proyectos y metodologías ágiles. Experto en inteligencia de negocios, análisis de datos, y transformación digital, con amplia experiencia en la dirección de proyectos tecnológicos para el sector público y privado. Es investigador activo en temas de inteligencia artificial, transformación digital y educación digital, además de desempeñarse como docente en reconocidas universidades del Perú.
GEANFRANCO PALOMINO
Máster en Gestión de Datos e Innovación Tecnológica por la Universitat de Barcelona y MSc en Economía con mención en Finanzas por la UNMSM, además de Bachiller en Ingeniería Estadística por la UNI. Líder en analítica, ciencia de datos e inteligencia de negocios con más de 7 años de experiencia, especializado en el desarrollo de proyectos data-driven en sectores como banca, telecomunicaciones, retail y fondos de pensiones.
MANUEL PEREYRA
Ingeniero de Computación y Sistemas por la USMP, con maestrías en Ingeniería de Sistemas (UNFV) y en Gobierno y Políticas Públicas (PUCP). Cuenta con una destacada trayectoria en la Fuerza Aérea del Perú, donde fue coordinador del Primer Programa de Gestión Estratégica del Poder Aeroespacial y Ciberdefensa.
SANTIAGO TORRES
Economista con más de 10 años de experiencia en investigación económica, social y educativa. Especialista en políticas públicas basadas en evidencia, con formación en Data Science y Economía. Ha liderado estudios en el Ministerio de Educación y SUNEDU, y participa en proyectos de big data, analítica avanzada y docencia de posgrado. Destaca por aplicar machine learning y análisis de datos para resolver problemas complejos.
LUIS VÁSQUEZ
Profesional en Ciencia de Datos y Matemática Aplicada, doctorando en Ingeniería de Sistemas e Informática en la UNMSM y maestro en Matemática Aplicada por la UNI. Ha publicado en Scopus sobre modelos matemáticos, IA y finanzas, y ha liderado proyectos de investigación y asesorías de tesis. Con experiencia docente en universidades de prestigio, destaca en el uso de Python, estadística aplicada, machine learning y deep learning para resolver problemas complejos en economía y finanzas.

*La Universidad Autónoma del Perú se reserva el derecho de realizar cambios en la plana docente.

Inversión

Costo de inscripción: S/ 50.00

Tarifa Promocional (escala A)

Matrícula S/ 350
Nº de matrículas 3
Cuotas S/ 850
Nº de cuotas 18

Tarifa Promocional (escala B)

Matrícula S/ 350
Nº de matrículas 3
Cuotas S/ 690
Nº de cuotas 18

Información

Inicio de Clases:

04 de octubre

Horario:

Frecuencia Semanal

Sábados de 4:00 p. m. a 9:45 p. m.