● Poseer conocimientos en matemáticas, principalmente Algebra Lineal.
● Tener conocimientos básicos en algún lenguaje de programación de alto nivel.
● Tener habilidades en observación, abstracción, análisis, síntesis y búsqueda de información.
● Tener una fuerte capacidad de abstracción para la solución de problemas complejos.
● Tener la capacidad y los conocimientos necesarios para interpretar y detectar tendencias en el área.
● Ser capaz de colaborar en proyectos de investigación y desarrollo tecnológico en el campo de su especialidad.
● Ser una persona íntegra, ética, con valores morales con respeto a la conducta responsable en investigación.
● Demostrar la importancia de los datos en el ámbito empresarial.
● Aplicar de manera efectiva técnicas modernas de Ciencia de Datos en los sistemas de la organización.
● Diseñar infraestructura de datos (de gran escala y magnitud) y tomar decisiones comerciales basadas en datos, apoyando áreas estratégicas en varios sectores del mercado.
● Desarrollar soluciones computacionales innovadoras utilizando técnicas de Bases de Datos, Data Warehouse, Big Data, Cloud Computing, Data Mining e Inteligencia Artificial para mejorar el desempeño y competitividad de la organización.
● Desarrollar Dashboards de indicadores de negocio, y publicarlos localmente o en la nube.
● Analizar eficientemente datos de empresas para tomar decisiones rápidamente y contribuir a los objetivos de la organización.
● Acompañar las nuevas tendencias de Ciencia de Datos en el mercado.
● Integrar los conceptos de Gestión de Datos y Conocimiento al contexto de la organización para obtener ventajas competitivas.
| Primer Semestre | Créditos | Horas |
| Introducción a Ciencia de Datos | 4 | 64 |
| Matemática y Estadística para Ciencia de Datos | 4 | 64 |
| Programación para Ciencia de Datos | 4 | 64 |
| Segundo Semestre | ||
| Gestión de Datos | 4 | 64 |
| Minería de Datos | 4 | 64 |
| Inteligencia Artificial | 4 | 64 |
| Tercer Semestre | ||
| Visualización de Datos | 4 | 64 |
| Metodología de Investigación | 8 | 128 |
| Infraestructura para Big Data | 4 | 64 |
| Cuarto Semestre | ||
| Tópicos Especiales en Ciencia de Datos | 4 | 64 |
| Seminario Tesis | 8 | 128 |
Para facilidades de pago mensual o semestral adelantado consultar en UPG.
Sábados de 8:00 a 14:00 horas
Dirección: Escuela Profesional de Ciencia de la Computación – UNSA – Campus de Ingenierías
Teléfono: 992239734
Email: maestria.cscomputacion@unsa.edu.pe
