Diplomado en Ciencia de Datos
Diplomado en Ciencia de Datos
Nuestro Diplomado
Con el avance de la computación y el crecimiento de la generación de datos digitales estructurados y no estructurados, las empresas están necesitando del análisis, clasificación, agrupamiento, predicción y/o visualización automática de su información con el objetivo de descubrir patrones ocultos y así mejorar la toma de decisiones, minimizar riesgos, realizar predicciones, entre otras muchas tareas.
Con la finalidad de formar capital humano entrenado en la realización de estas tareas, la Dirección de Investigación de la Universidad La Salle ha implementado el programa de Diplomado en Ciencia de Datos, el cual está estructurado en 5 módulos que abarcan las temáticas importantes y necesarias para la formación y entrenamiento de los estudiantes en esta área de conocimiento.
Duración: 7 meses y medio
Fecha:
Del 9 de abril al 4 de diciembre de 2022
* Modalidad virtual
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Dirigido a:
Profesionales e interesados en aprender técnicas para analizar e interpretar datos, requiriendo para iniciar este diplomado:
- Habilidades lógico matemáticas y conocimientos en programación.
- Tener la capacidad para integrarse rápidamente a grupos diversos y multidisciplinarios.
- Demostrar capacidades de trabajo en equipo, de liderazgo y toma de decisiones.
Beneficios
Fechas:
- EFecha de inicio: 9 de abril de 2022
- EFecha de término: 4 de diciembre de 2022
Recursos tecnológicos:
- EPlataforma para el aula virtual: Google Classroom
- EPlataforma para videoconferencia: Google Meet
Estructura del diplomado:
El diplomado está conformado por 5 módulos, con un total de 386 créditos y una duración de 7.5 meses.
Es importante mencionar que los módulos se pueden cursar de manera independiente, otorgándose un certificado por cada uno de ellos. El certificado del diplomado solo será factible para aquellos estudiantes que cumplan en llevar los 5 módulos y aprobarlos.
Docentes del diplomado:
MSc. Juan Damián Silva Galindo (México)
Egresado del IPN en 1990 en la Licenciatura de Ciencias de la Informática, concluyó la maestría en 1997 en Ciencias de la Computación en la Fundación Arturo Rosenblueth. Cuenta con una segunda maestría en Ciencia de datos por parte de la UTEL. Socio fundador de la consultora Virtual Business en el 2000, en la cual desempeñó el cargo de Director de Consultoría por 17 años, en la empresa se desarrollaron sistemas a la medida para el sector de distribución, de importación y de seguros y fianzas, teniendo como centro de actividades la administración de base de datos, administración de proyectos y análisis y diseño de sistemas. Se certificó como RHCE por parte de Red Hat en el año 2007. Empezó a dar clases en la Universidad la Salle México en el año 1997. Actualmente participa como sinodal, en el desarrollo de casos prácticos para el acuerdo 286 y en la elaboración de reactivos en el CENEVAL, así mismo está colaborando en el sector asegurador dentro de la gestión comercial en el desarrollo de proyectos y minería de datos. Ha obtenido el premio de mejor evaluado en varias ocasiones y ha recibido el premio INDIVISA MANENT en la Universidad la Salle México.
Dr. Eiso Jorge Kashiwamoto Yabuta (México)
Ingeniero en Cibernética y Sistemas Computacionales por la Universidad La Salle México. Maestro en Ciencias de la Computación por la Fundación Arturo Rosenblueth. Doctor en Administración por la Universidad La Salle México con línea de investigación en arquitectura empresarial. Director General de DEUS Tecnologías de Información, S.A. de C.V., con la especialidad profesional de desarrollo de software de aplicaciones Web empresariales y ERP. Desempeñando las responsabilidades de administración y líder de proyectos de software y arquitecto de software. Certificado en tecnologías de desarrollo de software, bases de datos, arquitectura de sistemas operativos y lenguaje UML 2.0 (Análisis y Diseño). Especializado en las áreas de Ingeniería de Software, Análisis-Diseño- Programación Orientados a Objetos, Internet y Web, Datawarehouse, Business Intelligence, Big Data y Ciencia de Datos. Catedrático de la Licenciatura en Ingeniería Cibernética. Actualmente es Jefe de Carrera de Ing. Cibernética en la Universidad La Salle México.
MSc. Edson Luque Mamani
Edson Luque realizó su estudio de posgrado en la Universidad de Sao Paulo – Brasil. Sus intereses están en el análisis de series de tiempo para el pronóstico, la aplicación de tecnologías web, en especial web semántica, bioinformática y problemas biomédicos para permitir la interpretación de datos por parte de las máquinas.
MSc. César Bragagnini Mendizábal
César Bragagnini es egresado de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de San Agustín y ha realizado sus estudios de Maestría en Ciencia de las Computación en la Universidad Católica San Pablo. Sus áreas de interés incluyen procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y Deep Learning.
MSc. Jhosimar Arias Figueroa
Magíster en ciencias de la computación por parte de la Universidade Estadual de Campinas (Brasil). Actualmente es el fundador de la comunidad de Machine Learning y Deep Learning Arequipa donde ha organizado diversos eventos en el país. Ha participado en las conferencias más importantes de Inteligencia Artificial incluyendo NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, ICCV y CVPR. También participó en las escuelas de verano de Machine Learning (MLSS) y Deep Learning + Reinforcement Learning (DLRL). Tiene una amplia experiencia en las áreas de Machine Learning y Deep Learning aplicadas principalmente a la visión computacional.
Inversión total: S/ 3500 o $950.00
Pago en cuotas: S/ 700.00 o $ 190.00 c/u. (5 cuotas).
Incluye:
- Certificado por módulo (5 certificados)
- Certificado por Diplomado en Data Science
*El diplomado se divide en 5 módulos (cursos), los que también pueden ser llevados de manera independiente por un valor de: S/ 750.00 c/u.
Descuentos
- 30% por módulo para alumnos ULASALLE: S/ 2450.00
- 10% por grupos de 3 personas a más: S/ 3150.00 por persona.
*Para realizar los pagos con descuento, deben enviar previamente un correo a extension@ulasalle.edu.pe o a investigación@ulasalle.edu.pe para evaluar si corresponde dicho descuento.
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