Plan de Estudio

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Plan de Estudio de la Escuela Profesional de Ciencia de Datos

RESUMEN

El egresado del programa de Ciencia de Datos emerge como un profesional altamente capacitado y versátil, fusionando conocimientos profundos en matemáticas, habilidades avanzadas en tecnologías de la información y una ética sólida en el manejo de datos

Duración de la carrera

La carrera comprende 10 semestres académicos (5 años).

Grados y Títulos

  • Grado académico: Bachiller en Ciencia de Datos
  • Título: Licenciado en Ciencia de Datos

Perfil de Ingreso

Para ser estudiante de pregrado de la Universidad Nacional del Callao se debe cumplir con el siguiente perfil del ingresante:

    1. Conoce las ciencias básicas, sociales y humanas adquiridas en la educación básica y responde a un nivel exigido por la UNAC.
    2. Aplica el pensamiento lógico y el pensamiento crítico en la resolución de problemas
    3. Reconoce el valor de la tolerancia, la solidaridad y el respeto a las instituciones.
    4. Utiliza la comunicación en forma oral y escrita de manera apropiada.
    5. Valora el medio ambiente comprendiendo que es parte de este como individuo.

Los ítems a y b serán evaluados por el examen general de admisión bajo sus diversas modalidades y le da su admisión a la Universidad; los ítems c, d y e podrán, según sea el caso, evaluarse en las Escuelas Profesionales con la supervisión de la Dirección de Admisión y son requisitos para iniciar sus estudios de pregrado.

Los aspirantes al programa serán evaluados mediante un riguroso sistema de selección, diseñado tanto para las modalidades de ingreso ordinarias como extraordinarias, conforme al Reglamento de Admisión. El proceso de admisión contempla estas dos modalidades, asignando las vacantes disponibles, en orden de mérito. Los temas por evaluarse son definidos por el Vicerrectorado Académico y la Comisión de la Universidad

Tutoría

La Tutoría académica es la actividad que realiza el docente de la Facultad de Ciencias Naturales y Matemática con el fin de orientar y apoyar a los estudiantes durante el proceso formativo durante los diez ciclos de estudio, de modo que favorezca a su formación integral, previniendo el abandono de las asignaturas.

El docente responsable de la tutoría y el Comité de Tutoría y Desarrollo del Estudiante de la Facultad son los que generan y socializan la documentación pertinente que establece los procedimientos que se deben realizar a partir de la indagación de los requerimientos académicos y problemas personales que pueda tener el estudiante.

La Escuela Profesional de Ciencia de Datos coordina estrechamente con el Comité de Tutoría y Desarrollo del Estudiante a fin conocer las dificultades en el proceso de enseñanza – aprendizaje y ejecutar las acciones correctivas del caso, registrándolos para los reportes de seguimiento. La escuela de Física se contactará con la Dirección de la Oficina de Bienestar Universitario (OBU) en los casos que se requiera, el apoyo psicopedagógico.

Perfil del Egresado

  • El egresado demuestra una competencia técnica avanzada en el diseño, implementación y optimización de algoritmos de ciencia de datos. Posee habilidades excepcionales en el manejo de lenguajes de programación de software libre, así como en el uso eficiente de herramientas y entornos específicos para el análisis y visualización de datos.
  • Con una base matemática sólida en álgebra, cálculo y estadísticas, el egresado puede abordar fenómenos complejos mediante el análisis riguroso de datos. Este fundamento matemático no solo le permite comprender los conceptos subyacentes, sino también aplicar principios matemáticos en la resolución de problemas del mundo real.
  • El egresado domina las técnicas de aprendizaje automático y modelado predictivo, siendo capaz de desarrollar algoritmos que aprenden de datos y generan modelos precisos. Esta habilidad le permite anticipar tendencias, clasificar información y tomar decisiones informadas en tiempo real.
  • Con habilidades avanzadas en la extracción y transformación de datos, el egresado puede abordar la diversidad y complejidad de las fuentes de información. Puede realizar la limpieza de datos, integrar múltiples conjuntos y seleccionar características relevantes para análisis específicos.
  • El egresado es competente en la creación de visualizaciones efectivas que comunican de manera clara y persuasiva los resultados de análisis. Esta habilidad no solo facilita la comprensión, sino que también destaca patrones y tendencias de manera impactante.
  • Guiado por un fuerte sentido ético, el egresado considera las implicaciones éticas de sus decisiones en cada fase del proceso de ciencia de datos. Valora la privacidad, la equidad y la transparencia, aplicando principios éticos en la toma de decisiones basada en datos.
  • Con habilidades avanzadas en resolución de problemas y pensamiento crítico, el egresado puede identificar y abordar desafíos complejos de manera efectiva. Evalúa enfoques alternativos y propone soluciones basadas en datos de manera eficaz y eficiente.

Campo Laboral

El Campo Laboral de los Científicos de Datos a nivel nacional e internacional, está conformado por:

    • Banca y Servicios Financieros
    • Tecnología y Desarrollo de Software
    • Seguros y Actuaría
    • Consultoría y Servicios Profesionales
    • Salud y Biomedicina
    • Telecomunicaciones
    • Energía y Recursos Naturales
    • Marketing y Publicidad (especialmente digital)
    • Retail y Comercio Electrónico
    • Gobierno y Políticas Públicas (en proyectos estratégicos)

Plan de Estudios

2023

Malla Curricular

2023

Estructura Curricular

Relación de Asignaturas Electivas y Líneas de Investigación

Código Asignatura Créditos HT HP HL TH Tipo Pre-Requisito Silabo
CDL0606 Base de Datos III 3 2 – 2 4 L CDE0502, CDE0503
CDL0706 Análisis Avanzado de Datos 3 2 – 2 4 L CDL0606
CDL0806 Big Data II 3 2 – 2 4 L CDL0706
Código Asignatura Créditos HT HP HL TH Tipo Pre-Requisito Silabo
CDL0807 Tópicos Avanzados de Inteligencia Artificial 3 2 – 2 4 L CDE0602, CDP0701
CDL0907 Redes Neuronales Avanzadas 3 2 – 2 4 L CDL0807
CDL1007 Optimización de Redes Neuronales 3 2 – 2 4 L CDL0907
Código Asignatura Créditos HT HP HL TH Tipo Pre-Requisito Silabo
CDL0608 Arquitectura de Sistemas de Datos 3 2 – 2 4 L CDE0503
CDL0708 Datos Escalados 3 2 – 2 4 L CDL0608
CDL0808 Gestión de Metadatos 3 2 – 2 4 L CDL0708
Código Asignatura Créditos HT HP HL TH Tipo Pre-Requisito Silabo
CDL0609 Tópicos de Computación Cuántica 3 2 – 2 4 L CDP0504
CDL0709 Computación Cuántica I 3 2 – 2 4 L CDL0609
CDL0809 Computación Cuántica II 3 2 – 2 4 L CDL0709
Código Asignatura Créditos HT HP HL TH Tipo Pre-Requisito Silabo
CDL0610 Computación en Entornos Cloud 3 2 – 2 4 L CDE0403, CDE0502
CDL0710 Seguridad de Entornos Cloud 3 2 – 2 4 L CDL0610
CDL0810 Gestión y Optimización de Entornos Cloud 3 2 – 2 4 L CDL0710
Código Asignatura Créditos HT HP HL TH Tipo Pre-Requisito Silabo
CDL0611 Seguridad Informática 3 2 – 2 4 L CDE0501
CDL0711 Hacking Ético 3 2 – 2 4 L CDL0611, CDP0604
CDL0811 Protocolos de Incidentes de Seguridad 3 2 – 2 4 L CDL0711

Requisitos para obtener la condición de Egresado de la Escuela Profesional de Ciencia de Datos

ItemCréditosEspecificación
01200Aprobar el total de 200 créditos de cursos generales (49), específicos (74) y de especilidad (77).
0215Aprobar el total de 15 créditos de cursos electivos.
03Acreditar haber realizado prácticas pre profesionales de acuerdo con lo señalado en el presente Plan de Estudio.
04Conocimiento de un idioma extranjero a nivel básico, de preferencia inglés.