¡Genera conocimiento a partir de los datos!
Descubre cómo emplear la computación, las matemáticas, la estadística y el machine learning para gestionar grandes volúmenes de datos, extraer información de valor, resolver problemas y generar modelos predictivos para las empresas.
Alta empleabilidad
Los científicos de datos son los profesionales más requeridos a nivel mundial. Y esta es la carrera con mayor proyección laboral a nivel nacional e internacional.
Convenios con las mejores empresas
Hemos establecido convenios con Microsoft, Oracle, Cisco, Huawei, Indra, AWS, Globant, entre otras empresas líderes en tecnología.
Malla curricular bilingüe y de vanguardia
Desarrollada acorde a estándares internacionales, con cursos de inteligencia artificial, machine learning, procesamiento de imágenes digitales, así como con inglés, para que puedas desarrollarte en cualquier parte del mundo.
Docentes de primer nivel
Docentes practitioners nacionales y extranjeros, con experiencia en importantes empresas.
Laboratorios especializados
Contamos con laboratorios de investigación con servidores de alto procesamiento y laboratorios de automatización para poner en práctica lo aprendido.
Proyección internacional
Nuestros alumnos podrán participar en capítulos estudiantiles internacionales como IEEE, pudiendo participar en los capítulos Women in Engineering Society Peruvian Affinity Group (WIE) y en Computer society.
¡Proyéctate en USIL!
Prepárate para ser un científico de datos líder, listo para aportar al desarrollo social, empresarial y tecnológico del país y del mundo. Preparado para el emprendimiento y la investigación con liderazgo y visión global.
Campo laboral
Desarrolla todas las habilidades obtenidas a lo largo de la carrera en las siguientes industrias:
Organizaciones tecnológicas
Consultoras en big data y machine learning
Organizaciones agroindustriales
Organizaciones financieras
Organizaciones industriales
Organizaciones educativas
Organizaciones mineras
Organizaciones de salud
Organizaciones comerciales
Organizaciones jurídicas
Organizaciones tecnológicas
Consultoras en big data y machine learning
Organizaciones agroindustriales
Organizaciones financieras
Organizaciones industriales
Organizaciones educativas
Organizaciones mineras
Organizaciones de salud
Organizaciones comerciales
Organizaciones jurídicas
Puestos de trabajo relacionados
Tu formación te volverá capaz de asumir importantes roles laborales como los siguientes:
- Arquitecto de datos: Se asegura que los datos estén correctamente almacenados y organizados para que puedan analizarse.
- Analista de datos: Se encarga de hacer el análisis de los datos usando herramientas matemáticas, estadísticas, de AI, de computación.
- Analista de negocio: Es el que se encarga de usar los datos para generar valor. Convierte los datos en oportunidades de negocio.
- Consultor de datos: Asesor experto en datos que puede interactuar con diferentes áreas de negocio para generar valor.
Perfil del egresado
Asume una cultura emprendedora e innovadora, ágil en entornos complejos y dinámicos, capaz de identificar oportunidades de negocio con impacto sostenible y visión global, promoviendo el trabajo con equipos transdisciplinarios.
Aplica conocimientos de matemáticas, ciencias y computación en la solución de problemas de ciencia de datos que satisfagan los requerimientos de su entorno nacional e internacional.
Resuelve problemas complejos de ciencia de datos y otras disciplinas relevantes que ayuden en la toma de decisiones de las organizaciones, mediante la identificación, formulación e investigación de literatura.
Selecciona, adapta, crea y aplica técnicas, recursos y herramientas modernas para la práctica de la ciencia de datos comprendiendo sus limitaciones.
Actúa eficazmente como individuo, miembro o líder de equipos diversos, elaborando soluciones a problemas de ciencia de datos, mediante la creación de sistemas, componentes o procesos que satisfacen necesidades específicas de su entorno globalizado.
Analiza y valora el impacto local y global de la ciencia de datos sobre las personas, las organizaciones y la sociedad, entendiendo y comprometiéndose con la ética, las responsabilidades y las normas de su práctica profesional.
Reconoce la necesidad y tiene la capacidad para desarrollar un aprendizaje autónomo que le permita mantener un conocimiento actualizado en ciencia de datos para el desarrollo profesional continuo.
Malla curricular
1°
Ciclo
- Introducción a la Ciencia de la Computación (P) (V)
- Estructuras Discretas I (P) (V)
- Matemática (P) (V)
- Lenguaje y Comunicación I (P) (V)
- Realidad Nacional y Globalización (P) (V)
- English I (P) (V)
1°
Ciclo
- Introducción a la Ciencia de la Computación (P) (V)
- Estructuras Discretas I (P) (V)
- Matemática (P) (V)
- Lenguaje y Comunicación I (P) (V)
- Realidad Nacional y Globalización (P) (V)
- English I (P) (V)
2°
Ciclo
- Algoritmos y Estructuras de Datos (P) (V)
- Estructuras Discretas II (P) (V)
- Cálculo de una Variable (P) (V)
- Lenguaje y Comunicación II (P) (V)
- Administración para los Negocios (P) (V)
- English II (P) (V)
2°
Ciclo
- Algoritmos y Estructuras de Datos (P) (V)
- Estructuras Discretas II (P) (V)
- Cálculo de una Variable (P) (V)
- Lenguaje y Comunicación II (P) (V)
- Administración para los Negocios (P) (V)
- English II (P) (V)
3°
Ciclo
- Programación Orientada a Objetos I (P) (V)
- Gerenciamiento de Datos I (P) (V)
- Cálculo de Varias Variables (P) (V)
- Estadística Descriptiva e Inferencia Estadística (P) (V)
- Principios de Economía (V)
- English III (P) (V)
3°
Ciclo
- Programación Orientada a Objetos I (P) (V)
- Gerenciamiento de Datos I (P) (V)
- Cálculo de Varias Variables (P) (V)
- Estadística Descriptiva e Inferencia Estadística (P) (V)
- Principios de Economía (V)
- English III (P) (V)
4°
Ciclo
- Programación Orientada a Objetos II (P) (V)
- Fundamentos de Ciencia de Datos (P) (V)
- Desarrollo Basado en Plataformas (P) (V)
- Álgebra Lineal Computacional (P) (V)
- Fundamentos Contables y Financieros (P) (V)
- English IV (P) (V)
4°
Ciclo
- Programación Orientada a Objetos II (P) (V)
- Fundamentos de Ciencia de Datos (P) (V)
- Desarrollo Basado en Plataformas (P) (V)
- Álgebra Lineal Computacional (P) (V)
- Fundamentos Contables y Financieros (P) (V)
- English IV (P) (V)
5°
Ciclo
- Inteligencia Artificial (P) (V)
- Gerenciamiento de Datos II (P) (V)
- Análisis Exploratorio de Datos I (P)
- Desarrollo de Software (P)
- Ética y Ciudadanía (P) (V)
- Marketing (P) (V)
5°
Ciclo
- Inteligencia Artificial (P) (V)
- Gerenciamiento de Datos II (P) (V)
- Análisis Exploratorio de Datos I (P)
- Desarrollo de Software (P)
- Ética y Ciudadanía (P) (V)
- Marketing (P) (V)
6°
Ciclo
- Minería de Datos (P) (V)
- Gerenciamiento de Datos III (P)
- Análisis Exploratorio de Datos II (P) (V)
- Interacción Humano Computador (P) (V)
- Metodología de la Investigación Científica (P) (V)
- Electivo I (P) (V)
6°
Ciclo
- Minería de Datos (P) (V)
- Gerenciamiento de Datos III (P)
- Análisis Exploratorio de Datos II (P) (V)
- Interacción Humano Computador (P) (V)
- Metodología de la Investigación Científica (P) (V)
- Electivo I (P) (V)
7°
Ciclo
- Aprendizaje Automático I (P) (V)
- Cloud Computing (P) (V)
- Visualización de Datos (P) (V)
- Seguridad en Computación (P) (V)
- Fundamentos del Liderazgo Sostenible (P) (V)
- Electivo II (P) (V)
7°
Ciclo
- Aprendizaje Automático I (P) (V)
- Cloud Computing (P) (V)
- Visualización de Datos (P) (V)
- Seguridad en Computación (P) (V)
- Fundamentos del Liderazgo Sostenible (P) (V)
- Electivo II (P) (V)
8°
Ciclo
- Aprendizaje Automático II (P) (V)
- Gobierno de Datos (P) (V)
- Procesamiento de Lenguaje Natural (P) (V)
- Gestión de Proyectos para Ciencia de Datos (P) (V)
- Oportunidades de Negocios (P) (V)
- Electivo III (P) (V)
8°
Ciclo
- Aprendizaje Automático II (P) (V)
- Gobierno de Datos (P) (V)
- Procesamiento de Lenguaje Natural (P) (V)
- Gestión de Proyectos para Ciencia de Datos (P) (V)
- Oportunidades de Negocios (P) (V)
- Electivo III (P) (V)
9°
Ciclo
- Aprendizaje Profundo (P) (V)
- Computación en la Sociedad (P) (V)
- Sistemas de Recuperación de Información (P) (V)
- Proyecto para Ciencia de Datos I (P)
- Formación de Empresas de Base Tecnológica I (P) (V)
- Electivo IV (P) (V)
9°
Ciclo
- Aprendizaje Profundo (P) (V)
- Computación en la Sociedad (P) (V)
- Sistemas de Recuperación de Información (P) (V)
- Proyecto para Ciencia de Datos I (P)
- Formación de Empresas de Base Tecnológica I (P) (V)
- Electivo IV (P) (V)
10°
Ciclo
- Analítica de Negocios para la Toma de Decisiones (P) (V)
- Internet de las Cosas (P) (V)
- Computación Paralela y Distribuida (P) (V)
- Proyecto para Ciencia de Datos II (P)
- Formación de Empresas de Base Tecnológica II (P) (V)
- Electivo V (P) (V)
10°
Ciclo
- Analítica de Negocios para la Toma de Decisiones (P) (V)
- Internet de las Cosas (P) (V)
- Computación Paralela y Distribuida (P) (V)
- Proyecto para Ciencia de Datos II (P)
- Formación de Empresas de Base Tecnológica II (P) (V)
- Electivo V (P) (V)
(P): Cursos presenciales
(V): Cursos virtuales
*Esta carrera la puedes llevar en dos modalidades que te permiten cursar tus estudios con diversos rangos de virtualidad para que decidas cómo quieres estudiar:
- Semipresencial: Podrás llevar desde 21 % hasta 70 % de créditos aprobados de forma virtual.
- A distancia: Podrás llevar desde 71 % hasta 80 % de créditos aprobados de forma virtual.
Deberás elegir una modalidad de estudio al inicio de tu carrera. Revisa nuestros términos y condiciones.
**Por nuestra política de mejora continua y excelencia académica, la malla curricular está sujeta a cambios.
Menciones
Obtén una mención de carrera eligiendo cursos electivos específicos para complementar tu formación. Al finalizar tus estudios, recibe tu diploma como bachiller y uno adicional referido a una de las siguientes menciones:
Analítica de datos
Machine Learning avanzando
Analítica de datos
Machine Learning avanzando
Intercambios internacionales
Perfecciona tu nivel de inglés y conoce profesionales de todo el mundo. Empieza tu ruta internacional, desde el primer ciclo, con el Taller Global Leadership Skills.
Académicos
Laborales
Study Tours
Académicos
Laborales
Study Tours
Nuestra facultad de Ingeniería tiene las mejores alianzas internacionales
Lleva tu talento al mundo gracias a las más de 230 alianzas internacionales que tiene nuestra facultad de Ingeniería con reconocidas universidades de América, Europa, Asia y Oceanía. Alcanza tus horizontes académicos y laborales en reconocidas instituciones que te permitirán internacionalizar tu CV.
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University of Innsbruck, Austria
Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil
Université du Québec à Montréal, Canadá