Acelera tu futuro profesional con
Dirección de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
Inicio de clases: 12 de mayo
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Conoce nuestro
plan de estudios
Módulo 1: Procesamiento de datos
Ciclo
01
- Fundamentos de Programación
- Diseño de Base de Datos
- Álgebra y Matemática Discreta
- Introducción a Ciencia de Datos
- Procesos administrativos
- Gestión del aprendizaje
- Ofimática y herramientas TIC
- EFSRT
- Resolución Creativa de Problemas
Módulo 1: Procesamiento de datos
Ciclo
02
- Modelos de Probabilidad
- Gestión de base de datos
- Análisis y visualización de datos
- Desarrollo de aplicaciones
- Estadística
- Habilidades comunicativas
- EFSRT
- Creatividad e Innovación (Design Thinking)
Módulo 2: Asistencia en ciencia de datos
Ciclo
03
- Modelización Predictiva
- Machine Learning
- Probabilidad y Estadística
- Análisis Computacional de Datos
- Introducción a Big Data
- EFSRT
- Investigación Aplicada y Lean Startup
Módulo 2: Asistencia en ciencia de datos
Ciclo
04
- Machine Learning Advanced
- Big Data Aplicada
- Métodos avanzados de probabilidad y estadística
- Aplicaciones basadas en Análisis Computacional de Datos
- Producción de textos
- EFSRT
- Técnicas e instrumentos de Investigación
Módulo 3: Data asistente de proyectos de ciencia de datos
Ciclo
05
- Requisitos del Software
- Lógica para inteligencia artificial
- Desarrollo de soluciones con IA
- Análisis de la información y la Decisión
- Introducción a la Inteligencia Artificial
- Comunicación y argumentación
- EFSRT
- Metodologías Cuantitativa y Cualitativa
Módulo 3: Data asistente de proyectos de ciencia de datos
Ciclo
06
- Sistemas de Toma de Decisiones
- Business Intelligence
- Deep Learning
- Gestión de Proyectos
- EFSRT
- Lean Canvas aplicado a los negocios
Módulo 4: Dirección de proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial
Ciclo
07
- Gestión financiera de proyectos de TI
- Gestión de la transformación digital empresarial
- Dirección de Proyectos de investigación y desarrollo tecnológico
- Gestión de metodologías ágiles
- EFSRT
- Negocios Sostenibles (ética)
Módulo 4: Dirección de proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial
Ciclo
08
- Tendencias disruptivas en TI
- Gestión de la Seguridad y Privacidad en TI e IA
- Dirección de Proyectos Tecnológicos
- Gestión de la Arquitectura de datos
- Taller de creatividad y emprendimiento
- Laboratorio de liderazgo y gestión de equipos
- EFSRT
- Trabajo de Investigación
Potencia tu perfil profesional con nuestras certificaciones adicionales:
Al cumplir las exigencias y requisitos de este:
1° año: Analista de datos Junior
2° año: Analista Machine Learning
3° año: Desarrollo de soluciones con IA
4° año: Gestión de la Seguridad y Privacidad en TI e IA
- Prepárate para convertirte en bachiller:
Te otorgamos el grado de Bachiller en Ciencia de datos e Inteligencia Artificial, que te habilita para hacer estudios de posgrado en el Perú y en extranjero.
¿Por qué elegir Escuela Superior Continental?
¿Dónde podrás
trabajar?
Al terminar tu programa de estudios, podrás llevar tu talento a la acción como:
- Análisis de Datos Empresariales: Utilizar datos internos para identificar patrones, tendencias y oportunidades que puedan mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.
- Personalización de Productos y Servicios: Desarrollar modelos de recomendación y personalización para adaptar productos y servicios a las necesidades individuales de los clientes.
- Gestión de Clientes: Utilizar análisis de datos para comprender el comportamiento del cliente, la retención y la satisfacción, y diseñar estrategias de fidelización.
- Optimización de Precios y Promociones: Determinar estrategias de fijación de precios y promociones basadas en análisis de datos y demanda del mercado.
- Detección de Fraude: Desarrollar sistemas de detección de fraudes utilizando algoritmos de aprendizaje automático para proteger a la empresa contra actividades fraudulentas.
- Mejora de la Cadena de Suministro: Optimizar la gestión de inventario, la planificación de la cadena de suministro y la logística mediante el análisis de datos.
- Análisis de Sentimiento del Cliente: Analizar las opiniones de los clientes en redes sociales y otras plataformas para evaluar la percepción de la marca y realizar ajustes en consecuencia.
- Automatización de Procesos Empresariales: Utilizar la automatización y la inteligencia artificial para optimizar flujos de trabajo y procesos internos.
Gestión de Recursos Humanos: Aplicar análisis de datos para la contratación, el desarrollo y la retención de talento, así como para mejorar la cultura organizacional.
- Análisis de Riesgos: Evaluar y predecir riesgos financieros y operativos utilizando modelos de análisis de datos.
- Optimización de Marketing y Publicidad: Medir el rendimiento de campañas de marketing, asignar recursos publicitarios de manera eficiente y personalizar estrategias de marketing.
- Análisis de Competencia: Evaluar la posición de la empresa en relación con la competencia mediante la recopilación y análisis de datos del mercado.
- Innovación y Desarrollo de Productos: Utilizar análisis de datos para identificar oportunidades de innovación y mejorar el desarrollo de nuevos productos.
- Eficiencia Energética y Sostenibilidad: Aplicar análisis de datos para reducir el consumo de energía y mejorar las prácticas sostenibles dentro de la empresa.
- Análisis de Ventas y Pronóstico: Prever tendencias de ventas y demanda, y mejorar la gestión de inventario y la producción.
- Análisis de Costos y Rentabilidad: Evaluar y optimizar los costos operativos y la rentabilidad de los productos y servicios.
- Cumplimiento Normativo: Utilizar análisis de datos para asegurarse de que la empresa cumple con las regulaciones y normativas aplicables.
- Gestión de Proyectos y Procesos: Mejorar la eficiencia de la gestión de proyectos y procesos empresariales utilizando análisis de datos y métricas.
- Experiencia del Empleado: Analizar datos relacionados con los empleados para mejorar su experiencia laboral y su rendimiento.
¿Cómo serás al
terminar tu carrera?
Oportunidades laborales en:
- Al finalizar tu carrera en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, serás capaz de analizar grandes volúmenes de datos, crear algoritmos y aplicar soluciones de IA de manera ética y efectiva. Desde el primer semestre, desarrollarás habilidades prácticas en creatividad, pensamiento crítico y resolución de problemas, preparándote para liderar e innovar en un entorno digital en constante cambio.