Innovación Digital
Programa de Especialización en Data Analytics
Comprende la gestión de un proyecto de data analytics descriptivo, predictivo o prospectivo; y desarrolla una estrategia de datos para generar insights de valor y la correcta toma de decisiones.
Inicio
Convocatoria 2024
Convocatoria 2024
Modalidad
Clases a distancia en tiempo real
Clases a distancia en tiempo real
Duración
128 horas lectivas
128 horas lectivas
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Acerca del programa
En el nuevo contexto de la revolución tecnológica y digital se ha desencadenado un incremento exponencial de los datos en el mundo, lo cual ha abierto una serie de posibilidades —en las organizaciones— para implementar soluciones analíticas que generen valor en las decisiones del día a día y fortalecer sus ventajas competitivas. En este sentido, solo las compañías data-driven que tengan la capacidad de generar, resguardar y explotar sus datos serán las que logren capitalizarlos en favor del cumplimiento de sus objetivos estratégicos.
El participante de nuestro Programa de Especialización en Data Analytics adquirirá las habilidades y competencias necesarias para la aplicación de métodos y técnicas de visualización y explotación de datos. Comprenderá cómo se gestiona un proyecto de data analytics descriptivo, predictivo o prospectivo; y estará en la capacidad de desarrollar y liderar una estrategia de datos que permita generar insights de valor y la correcta toma de decisiones dentro del marco organizacional.
Ventajas diferenciales
Propuesta académica actualizada
Utilización de herramientas code y no-code, de acuerdo a las necesidades del participante.
Excelencia docente
Especialistas con amplio conocimiento y experiencia, que han participado en proyectos de analítica y ciencia de datos en diversos sectores.
Metodología práctica e interactiva
Aprendizaje experiencial, con interacción entre los participantes y el facilitador.
Estudio de casos reales
Discusión de casos peruanos que permita el entendimiento de cada módulo.
Modalidad de clases a distancia en tiempo real
Con las mejores plataformas virtuales para la educación.
Ecosistema digital para el aprendizaje
Vivirás una experiencia con acceso 24/7 a recursos y herramientas tecnológicas de vanguardia, utilizadas en las mejores universidades del mundo.
Perfil del estudiante
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Profesionales, universitarios o técnicos, de diversas carreras como: ingeniería de sistemas, ingeniería industrial, investigación de operaciones, economía, estadística, matemáticas aplicadas, administración, entre otras.
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Profesionales con cargo de analistas, responsables, jefes y directivos en áreas de trabajo donde se requiera generar valor implementando proyectos de análisis de datos.
Certificación
Luego de aprobar todos los módulos del programa se te otorgará el certificado de especialista en Data Analytics, a nombre de la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental.
“Especialista en Data Analytics”
(Imagen referencial que no representa la certificación que se obtendrá al culminar los estudios.)
Plana docente
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Guillermo Acha Ruiz
Gerente del Chapter Leader Analytics del COE del Banco de Crédito. Profesional con 12 años de experiencia en diferentes proyectos de analítica de datos. Fue gerente de Datos y Analítica Avanzada en Konecta Perú, líder de proyectos de Data Analytics en Telefónica y líder de Business Analytics en Atento. También se desempeñó como analista en CityMedia y la USMP. Maestrando en Estadística Aplicada por la UNALM. Certificación Six Sigma – Green Belt por la UP. Especialización en Big Data por la UNI. Diplomado en Business Intelligence por CIBERTEC. Licenciado en Administración y Finanzas por la USMP.
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Gustavo Avalos Almeyda
Director de BI & Risk Strategy de Oka. Fue gerente de BI & Advanced Analytics de VISIVA y subgerente de Pricing & RA de Scotiabank, donde también se desempeñó como jefe de Analytics & Estrategia de Adquisición y Vinculación TC. Con 9 años de experiencia en los principales bancos del sistema financiero. Magíster en Marketing por ESAN. Máster en Marketing Science por ESIC Business & Marketing School. Posgrado en Gestión de Procesos para Empresas del Sector Financiero por la PUCP. Certificación Lean Six Sigma Avanzado por Kairos Management. Ingeniero de sistemas por la UNI.
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Oswaldo Malqui Tapia
Coordinador de Business Analytics de Atlantic City. Con 12 años de experiencia en el sector banca retail. Fue analista de Negocios Senior en Interbank y analista CRM III en el Banco de Crédito. Maestría en Administración y Negocios por el Instituto Centroamericano de Administración de Empresas (INCAE). Certificado en Data Science y Big Data por el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT xPRO), Estados Unidos. Diplomado en Business Intelligence por la UPC. Ingeniero informático por la PUCP.
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José Luis Breña Aliaga
Supervisor de Canales Remotos de Entel Perú. Más de 10 años de experiencia en proyectos de analítica, inteligencia comercial y de negocios. Fue especialista de Planeamiento Comercial de Mibanco, coordinador de Business Analytics de ATENTO y analista de Inteligencia Empresarial de ASSIST CARD, entre otros cargos. Candidato de la Maestría en Estadística Aplicada de la UNALM. Ingeniero estadístico e informático de la UNALM.
*La programación de docentes por asignatura se encuentra sujeta a variación según su disponibilidad, asegurando el nivel equivalente del especialista. El perfil del docente se mantiene y corresponderá al nivel requerido para garantizar la calidad educativa.
Plan de estudios
El programa se divide en 7 módulos:
- Nuevas tendencias en el análisis de datos y su importancia.
- Ciclo de valor de los datos.
- Niveles de análisis de datos.
- Principales ventajas competitivas generadas por el análisis de datos.
- Planteamiento de un problema de negocio para el proyecto de analítica de datos.
- Herramientas tecnológicas para el análisis de datos.
- Metodologías para la gestión de proyectos vinculados a datos.
- Planteamiento y definición del alcance de un proyecto: viabilidad técnica y económica.
- Fases y procesos de la gestión de un proyecto de business intelligence y de business analytics.
- Evaluación del impacto del proyecto.
- Tipos de datos y su distribución.
- Medidas de tendencia central y variabilidad de datos.
- Técnicas de visualización de datos.
- Técnicas de causalidad y relación entre variables.
- Procesos de automatización de reportes e informes descriptivos.
- Caso de uso en Power BI.
- Proceso de implementación de algoritmos predictivos.
- Modelos de pronóstico con series de tiempo.
- Modelos de regresión lineal: simple, múltiple y polinómica.
- Modelos de clasificación: árboles de clasificación, regresión logística, KNN y Naive Bayes.
- Indicadores de evaluación de modelos.
- Clúster jerárquico.
- Algoritmo K-means y K-medoids.
- Algoritmo K-modes y K-prototypes.
- Algoritmo DBSCAN.
- Modelos de recomendación (reglas de asociación).
- Proceso de algoritmos de optimización y sus elementos.
- Programación lineal, no lineal y cuadrática.
- Casos de uso.
- Algoritmos: Random forest, XgBoost, Catboost y Lighboost.
- Speech analytics y text analytics.
- Deep learning para clasificación de imágenes.
- Deep learning para clasificación de sonidos.
Contacta con nuestra asesora
Marina Díaz Romero