Ciencia de datos

1. Maestría en
Ciencia de Datos

2. Adquiere conocimientos de
soluciones analíticas con
aplicabilidad para las organizaciones
y que les generen valor.
Jaime Aguirre Guarderas
Director del Área de Innovación Digital
de la EPG de la Universidad Continental

3. ¿Por qué elegir la EPG Continental?
Nuestros campus
están diseñados para contribuir
al trabajo académico e impulsar
iniciativas emprendedoras.
Miraflores
Los Olivos
Arequipa
Huancayo
Cusco
+ 110 000
estudiantes de maestrías,
diplomados, programas de
especialización, diplomas y
cursos.
+ 1 200
ediciones de programas de
especialización.
9
áreas de conocimiento: Gestión
Pública, Gestión Empresarial,
Salud, Psicología, Educación,
Derecho, Gestión Humana,
Innovación Digital e Ingeniería.
+ 190
ediciones de maestrías
desarrolladas, a nivel nacional,
para los sectores público y
privado.
¡Próximamente en Ica!

4. Acerca de la maestría
Nuestra Maestría en Ciencia de Datos brindará, a los participantes,
las habilidades necesarias y el conocimiento para recolectar, analizar
y hacer descubrimientos relevantes a partir de grandes conjuntos de
datos. El estudiante conocerá las principales tendencias en la industria
y las herramientas de software y lenguaje de amplia adopción actual
en las ciencias de datos. Podrá contribuir a la transformación digital de
las empresas u organizaciones —convirtiendo sus modelos de negocio
tradicionales en modelos de negocio basados en datos— y la creación
de valor y conocimiento a través del manejo estratégico de la información
en un entorno empresarial cada vez más competitivo, cambiante y, sobre
todo, dependiente de los datos.
La ciencia de datos abarca diversos campos de conocimiento dinámicos
que se están volviendo cada vez más valiosos para muchas organizaciones
de todo tamaño y de diversos sectores. Las empresas recopilan grandes
cantidades de información sobre sus clientes, operaciones y desempeño
financiero, entre otros, y necesitan profesionales que las guíen sobre
cómo manejar y obtener valor a partir de estos datos obtenidos y, de
esta manera, tomar mejores decisiones y optimizar sus resultados. Los
especialistas en ciencia de datos no solamente cumplen roles técnicos
sino también funciones relacionadas a la estrategia de negocios, lo que
les permite desempeñarse en distintas áreas funcionales y en diferentes
industrias productivas de alta demanda en la actualidad.

5. Profesionales de áreas relacionadas a ingeniería, matemática o
estadística con conocimientos de estadística y programación
básica.
Profesionales, de puestos técnicos o de negocios, con
experiencia certificada en el manejo básico de datos para la
toma de decisiones.
Dirigida a
Crear, implementar y gestionar soluciones de negocios basadas
en datos para una mejor toma de decisiones empresariales.
Realizar descubrimientos significativos en los datos y comunicar
estos resultados para la generación de conocimiento e
identificación de tendencias significativas en una organización.
Implementar procesos de gestión y manejo de datos para tratar
la información con un criterio técnico y estratégico.
Competencias a lograr

6. ¿Qué nos hace tu mejor opción?
Propuesta académica integral
Maestría que brinda el conocimiento y las herramientas necesarias para la creación de valor a través del manejo
estratégico de la información en un entorno cada vez más competitivo, cambiante y dependiente de los datos.
Certificación progresiva
Durante el desarrollo de la maestría el estudiante podrá obtener, además del grado de maestro, el Diplomado de
Especialización en Análisis y Visualización de Datos a nombre de la EPG de la Universidad Continental.
Metodología activa y participativa
Que promueve el trabajo colaborativo y la interacción entre los participantes, con asesoramiento permanente durante
el desarrollo de la maestría.
Ecosistema digital para el aprendizaje
Recursos y herramientas tecnológicas de vanguardia utilizadas en las mejores universidades del mundo, con acceso a
la biblioteca y al aula virtual.

7. CICLO I
Fundamentos de ciencias de datos
• Formulación de problemas, adquisición, modelado, análisis y presentación
de datos como parte de un proyecto de ciencia de datos.
• ¿Qué hacen los científicos de datos?
• Entrevistas con científicos de datos y estudio de casos reales.
Programación para ciencias de datos
• Conceptos básicos de programación en los lenguajes Python y R,
actualmente son los más adoptados en la industria.
• Técnicas que incluyen estructuras de datos (vectores, matrices, listas,
entre otras), operaciones, conceptos básicos y comunes (indexación,
vectorización, división, entre otras), estructuras de control y funciones.
• Operaciones de cadenas y técnicas de manipulación de datos.
Introducción a los modelos estadísticos
• Conceptos, teorías y técnicas fundamentales de análisis estadístico para la
ciencia de datos.
• Estadística descriptiva y probabilidad.
• Fundamentos de operaciones más avanzadas.
Fundamentos de estrategia de negocios para ciencias de datos
• Contabilidad financiera y gerencial.
• Técnicas de análisis financiero para la toma de decisiones.
• Marketing.
• Estrategia empresarial.
Nuestro plan de estudios

8. CICLO II
Gestión de datos y bases de datos con SQL
• Conceptos básicos y técnicas utilizadas para organizar, limpiar y
administrar datos dentro y entre conjuntos de datos dispares.
• Diseño de bases de datos y el uso de bases de datos en aplicaciones de
ciencia de datos con énfasis en SQL.
• Temas adicionales: control de versiones y Git.
Limpieza y manipulación de datos
• Principales técnicas de manipulación y limpieza de datos utilizando la
popular biblioteca de ciencia de datos llamada Pandas, que es parte
principal del lenguaje Python.
• Estructuras de datos básicas para el análisis de datos.
• Uso de funciones como agrupar y fusionar estructuras de datos.
Analítica y minería de datos
• Análisis de patrones frecuentes.
• Clasificación, agrupación y análisis de valores atípicos. haciendo uso del
lenguaje R.
• Los métodos en la minería de datos.
• Aspectos computacionales de la implementación de algoritmos eficientes
para manejar conjuntos de datos a gran escala.
• Técnicas de minería de datos.
• Aprendizaje automático y procesamiento de señales.
Introducción a la visualización de datos
• Mejores prácticas en visualización de datos.
• Tendencias clave en la industria y cómo convertirse en grandes narradores
con datos.
• Representaciones visuales de datos a través de sistemas interactivos.
• Construcción de visualizaciones efectivas a partir de los datos.
• Uso de los principales softwares de la industria: Power BI, Tableau y Google
Data Studio.
Nuestro plan de estudios

9. CICLO III
Fundamentos de machine learning
• ¿Qué es el aprendizaje automático, por qué lo utilizamos y para qué es
apropiado?
• Uso del lenguaje R y las principales librerías de la especialidad.
• Aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Principales algoritmos como k-nearest neighbors, support vector
machines, decision trees y principal component análisis, entre otros.
• Técnicas de regresión lineal y no lineal.
Fundamentos de big data analytics
• Análisis y manejo de grandes conjuntos de datos estructurados y no
estructurados usando medios no tradicionales.
• Teoría y aplicación de las estrategias para manipulación de conjuntos de
datos distribuidos de manera eficiente.
• Uso de herramientas de analítica de datos en la nube para manipular de
manera eficiente y realizar descubrimientos en conjuntos de datos de gran
tamaño.
Técnicas avanzadas de machine learning
• Conceptos avanzados para la creación de modelos de machine learning.
• Redes neuronales y deep learning.
• Selección y ajuste de modelos.
Métodos de optimización para ciencias de datos
• Conceptos básicos de optimización.
• Optimización lineal con métodos de solución como simplex y el análisis
de sensibilidad con aplicaciones para transporte, optimización de red y
asignación de tareas.
• Optimización no lineal restringida y sin restricciones.
• Métodos de solución que utilizan herramientas como MatLab o Excel.
Nuestro plan de estudios

10. CICLO IV
Seminario de investigación I
• Propuesta del proyecto de tesis y su aprobación considerando criterios
como título de la investigación, situación problemática, definición del
problema, objetivos de la investigación y justificación e importancia del
proyecto.
Seminario de investigación II
• Marco teórico para la investigación y definición de la metodología a utilizar
para lograr cada objetivo propuesto.
Seminario de investigación III
• Desarrollo del proyecto con técnicas viables, métodos de cálculo,
flujogramas, definición de costos, etc.
• Exposición e interpretación de los resultados y conclusiones verificables
que se alcanzaron en el logro de los objetivos del proyecto.
Seminario de investigación IV
• Redacción del informe final de la investigación.
Nuestro plan de estudios

11. Luego de aprobar todos los cursos y de la sustentación de
tu tesis, recibirás el grado de Maestro en Ciencia de Datos
a nombre de la Escuela de Posgrado de la Universidad
Continental.
Certificación progresiva:
• Diplomado de Especialización en Análisis y Visualización de
Datos, por 26 créditos y 464 horas académicas.
Grado académico
Duración: 832 horas académicas.
Modalidad: a distancia.
Más información
Liderazgo en educación a distancia
Somos la primera universidad en el Perú que
ha obtenido cinco estrellas en la categoría
“Aprendizaje en línea” del prestigioso QS Stars
Rating, uno de los sistemas de certificación
internacional de centros de estudios superiores
más importantes del mundo.

12. Excelencia docente
Telmo Quiroz Martínez
Gerente de Business Analytics & Insights en Hilton Grand Vacations.
Consultor especializado en analítica comercial y ciencia de datos,
con más de 10 años de experiencia en compañías de los Estados
Unidos y Perú. Master of International Business (MIB) y M. Sc. en
Marketing por la Universidad Internacional de Florida, Estados
Unidos. MBA por ESAN. Ingeniero industrial.
Walter Silva Sotillo
Profesor consultor de la Universidad del Sur de la Florida (USF),
Estados Unidos. Ha desarrollado múltiples proyectos y aplicaciones
de modelos matemáticos y análisis de datos en EE. UU. y Perú. Ph.
D. y M. Sc. en Ingeniería Industrial por la USF, Estados Unidos. M.
Sc. en Matemáticas Aplicadas para la Toma de Decisiones por la
Universidad de Orleans, Francia. Ingeniero industrial.
Rolando Romero Paredes
Amplia experiencia participando en equipos del INEI, estudios de
mercado y de investigación aplicada. Especialista en métodos
estadísticos y en optimización aplicados a la organización. Maestro
en Ingeniería Industrial con mención en Operaciones y Logística
por la USAT. Maestro en Administración con mención en Gerencia
Empresarial por la UNPRG. Estadístico.
Renzo Benavente Sotelo
Cofundador de SIGMA. Experto en investigación de operaciones y
en el uso de herramientas de analítica. Fue responsable de modelos
de forecast, simulación y optimización para canales de atención en
el BCP. Magíster en Ingeniería Industrial con mención en Gestión
de Operaciones por la PUCP. Diploma de Posgrado en Sistemas
Logísticos por la PUCP. Ingeniero industrial.

13. Excelencia docente
Miguel Ángel Rodríguez Anticona
Jefe de Control Estadístico de TASA (Grupo Breca). Especialista en
investigación operativa. Ha trabajado como analista de procesos
en Rímac y Pacífico Seguros. Magíster en Ingeniería Industrial con
mención en Gestión de Operaciones por la PUCP. Diploma de
Posgrado en Gestión de Operaciones por la PUCP. Lean Six Sigma
Black Belt. Ingeniero industrial.
Jonatan Rojas Polo
Consultor industrial en INCOAB. Especialista en mejora de
procesos con herramientas de Lean manufacturing, Lean service,
optimización matemática, simulación de eventos discretos, data
science y data mining. Investigador CONCYTEC. Miembro del
GIOPA. Magíster en Ingeniería Industrial con mención en Gestión de
Operaciones por la PUCP. Ingeniero industrial.
José Carlos Machicao Valencia
Gerente fundador de GestioDinámica. Consultor en generación de
algoritmos para la gestión compleja. Especialista en aprendizaje
computacional, por refuerzo y procesamiento de lenguaje natural.
Coautor del libro "Complejidad, inteligencia artificial y evolución en
la gestión pública" (2018). PMP. Máster en Gestión de la Energía por
la Universidad de Cardiff, Reino Unido. Ingeniero mecánico.
Hector Mattos Galarza
Especialista en Analytics de Pacífico Seguros. Experto en modelos
estadísticos, investigación operativa y simulación de sistemas.
Fue consultor de Analytics en Kin Analytics. Ha sido asistente de
Investigación de Operaciones y docente en la PUCP en temas de
ingeniería industrial. Máster en Estadística por la PUCP. Ingeniero
industrial por la PUCP.

14. Excelencia docente
Alan Ferrándiz Langley
Ingeniero de BI en Socius Insurance Services. Experiencia como jefe
de Desarrollo de Negocios y jefe de Marketing y Nuevos Medios en
Laboratorio Clínico Roe. Docente en tecnologías de datos, gestión
de la innovación y comercio electrónico. MBA con mención en
Business Intelligence y Big Data por la URJC de España. M. Sc. en
Gestión de Ingeniería por la USF, Estados Unidos.
* La programación de docentes por asignatura se encuentra sujeta a variación según su disponibilidad, asegurando el nivel equivalente del especialista.

15. Por género
Contribuimos al desarrollo
y fortalecimiento de la
mujer ejecutiva.
Por sectores
Profesionales de la
empresa privada y la
administración pública.
Por cargos
Líderes en sus
organizaciones o que
aspiran a ocupar jefaturas.
¿Cuál es el perfil de nuestros alumnos?
Mujeres
34 %
Hombres
66 %
Privado
73 %
Público
27 %
Liderazgo
32 %
(gerentes, jefes)
Otros
68 %
(analistas, asistentes)
Regiones con más
participación a lo
largo del Perú: Lima,
Junín, Arequipa,
Cusco y La Libertad.

16. 1.a
universidad en Latinoamérica
en acreditar su diseño de
Sistema de Garantía Interna de
Calidad por ANECA de España,
reconocimiento internacional
que garantiza la educación del
más alto nivel en todas nuestras
carreras.
1.a
universidad peruana en
obtener cinco estrellas en la
categoría “Aprendizaje en línea”
del QS Stars Rating System 2020.
En el 2022 mantenemos nuestro
liderazgo en la misma categoría,
logrando también la máxima
calificación en Empleabilidad e
Inclusión.
4.ª universidad privada del país
en el indicador de Investigación
de acuerdo con el Scimago
Institutions Ranking 2021, que
incluye a prestigiosas instituciones
gubernamentales y de educación
superior relacionadas con la
investigación.
Somos una universidad
licenciada por SUNEDU,
reconocimiento que beneficia
a más de 24 mil estudiantes de
Huancayo, Arequipa, Cusco
y Lima; y garantiza la calidad
académica en nuestros 40
programas educativos de
pregrado y posgrado.
Acreditaciones que te aseguran una
enseñanza de calidad

17. Gestión de negocios
Gestión pública
Gestión de seguridad y riesgos
Recursos humanos
Proyectos e inversiones
Habilidades directivas
Gestión ambiental
Derecho
Capacitaciones
empresariales a la medida en:
57 900
estudiantes
1 600
consultorías
Nuestras cifras:

18. ¿Te perdiste alguno de nuestros webinars o
quieres verlos de nuevo?
Ponemos a tu disposición, de forma gratuita, nuestro repositorio de
webinars realizados:
Accede al repositorio
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