PROGRAMA DE ESPECIALIZACIÓN DE CIENCIA DE DATOS APLICADOS A ECONOMÍA Y FINANZAS

DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA:

El programa de especialización de “Ciencia de Datos aplicado a Economía y Finanzas” está constituido de 5 módulos (fundamentos de ciencia de datos, gestión de datos, visualización de gráficos, machine learning y deep learning) y busca que el estudiante sea capaz de procesar grandes volúmenes de datos, transformar enormes cantidades de datos en información clave, analizar tendencias, tomar decisiones acertadas y estratégicas, predecir escenarios, y crear soluciones creativas y de alto impacto. Pensando en lo mejor para nuestros alumnos, hemos diseñado una metodología que combina una videoteca de última generación, la cual permite que el (la) participante absorba los conocimientos teóricos desde el primer día de su matrícula y durante las 24 horas del día en su momento (su horario) más oportuno y de mayor comodidad a través de nuestra moderna plataforma educativa, y clases online por zoom durante todo el año con profesores que trabajan en empresas e instituciones líderes. Nuestra historia, experiencia, calidad y prestigio nos respalda.

MÓDULOS: 

MÓDULO I: FUNDAMENTOS DE LA CIENCIA DE DATOS

1.1 Introducción al software de R Platform

1.2 Estructura de datos

MÓDULO II: GESTIÓN DE DATOS

2.1 Administración de base de datos

2.2 Limpieza de datos

MÓDULO III: VISUALIZACIÓN DE GRÁFICOS 

3.1 Gráficos con GGPLOT2

3.2 Análisis de series de tiempo

3.4 Análisis estadístico

3.5 Reportería en R MARKDOWN

MÓDULO IV: MACHINE LEARNING

4.1 Machine learning

4.2 Principales componentes PLATFORM

4.3 Análisis de clúster

4.6 Modelo de clasificación

4.7 Modelos de regresión

MÓDULO V: DEEP LEARNING (PYTHON)

5.1 Introducción a las redes neuronales

5.2 Redes neuronales

5.6 Red neuronal simple

5.7 Perceptrón multicapa

5.8 Deep learning en Python

5.9 Clasificación en Python

5.10 Regresión en Python

5.11 Red neuronal recurrente

5.12 Red neuronal convolucional

5.13 Long short term memory

PLANA DOCENTE: 

• GLORIA RIVAS

Actualmente trabaja como analista de Business Intelligence en una de las mejores empresas del mundo, Amazon (Europa). Es magíster en Data Science de la Universidad Erasmus Universidad Roerdam (Holanda). Ha realizado una pasantía en la sede central de Unilever en Roerdam (Holanda) donde diseña modelos de machine learning para la predicción de productos que se volverán obsoletos. Previo a la maestría se desempeñó como analista senior de pricing analytics en el BCP.

• IRINA WINTER

Actualmente trabaja como Data Scientist Associate de una de las mejores empresas del mundo, JP Morgan Chase (Estados Unidos). Es summa cum laude de la maestría y del pregrado de matemáticas de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), así como Ph.D de Old Dominion University (Estados Unidos). Entre el 2010 y 2013 ha sido analista senior del departamento de Riesgo Crediticio del Banco de Crédito del Perú

• ALDO LEZAMA

Economista por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) y magíster en finanzas por  Universidad Nacional Agraria de la Molina, cuenta con amplia experiencia en temas analíticos para el sector bancario, telecomunicaciones, medios de pago y plataformas de Big Data. Actualmente lidera el equipo de científicos de datos de Claro Perú.

• EDWARD CRUZ

Economista de la Universidad Nacional San Antonio Abad de Cusco (UNSAAC), graduado con honores. Estudios en Gestión Avanzada de Riesgo en Microfinancieras en la Universidad ESAN. Además, ha realizado el curso de Extensión de Economía Avanzada del Banco Central de Reserva del Perú en el 2016. Cuenta con experiencia como analista estadístico y de datos con enfoque en Machine Learning y Métodos Cuantitativos. Actualmente, se desempeña como analista en la Caja Municipal de Ahorro y Crédito Cusco.