RECTORADO PROGRAMAS DE ESPECIALIZACIÓN EN CIENCIA DE DATOS
PRIMER PROGRAMA DE ESPECIALIZACIÓN EN
“CALIDAD DE LOS DATOS Y DE LA INFORMACIÓN” Del 23 de Abril al 11 de Junio del 2016 1.
INTRODUCCIÓN
El Primer Programa de Especialización “Calidad de los Datos y de la Información”, organizado por el Rectorado de la Universidad Ricardo Palma, es una iniciativa vinculada con la estrategia institucional de la Universidad Ricardo Palma de brindar a través de los Programas de Especialización la capacitación y actualización profesional para la Comunidad Universitaria y en forma especial a los profesionales estadísticos, informáticos, y en general a los que participan en el proceso y análisis de datos para la toma de decisiones, tanto para el sector público y privado de la Sociedad Peruana. Este programa de especialización se plantea frente a la gran demanda de las organizaciones modernas orientadas al aprendizaje y especialización continua de sus recursos humanos, los cuales deben tener un alto nivel técnico y profesional, que dispongan de los conocimientos necesarios para poder enfrentar la revolución de los datos. Las compañías buscarán a científicos de datos en el futuro inmediato. Este campo tan especializado requiere muchas habilidades que no se obtienen fácilmente con los planes de estudios convencionales en las Universidades del País. Es por ello que con este programa de especialización pretendemos brindarles los fundamentos de los datos científicos y también la experiencia práctica extrayendo valores de grandes volúmenes de datos, con aplicaciones en los negocios, finanzas y marketing, para lo cual se hace necesario especializar en las técnicas para preparar la data en la calidad de los datos antes de su procesamiento para garantizar la obtención de información también de calidad, para esto existen diversas técnicas basadas en . SQL Server o MYSQL, SQL Power Architect, DB Spawner y Winpure, con los que trabajaremos en el programa de especialización.
Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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1.1. FUNDAMENTACIÓN ACADÉMICA La Universidad Ricardo Palma presenta el primer programa de especialización en Calidad de los Datos y de la Información dentro del marco de la ciencia de datos, en esta oportunidad estamos presentando las herramientas para el tratamiento de los datos antes del procesamiento para garantizar la calidad de los resultados, es decir de la información. Este Programa de Actualización y Perfeccionamiento de los profesionales que tienen que enfrentar el procesamiento de grandes volúmenes de datos, y datos no tradicionales, que requieren de conocimientos de programación, de manejo de bases de datos, de matemática y de estadística, así como de conocimientos básicos de negocios, entre otros. Esto comprende cursos introductorios a la ciencia de datos que va dirigido a profesionales y estudiantes universitario de diversas disciplinas que requieren conocer estas nuevas herramientas de procesamiento de datos para aplicarlos en los negocios, finanzas y marketing, áreas en dónde se necesita un análisis más profundo de los datos, y por ende disponer de una calidad de los datos. Este Programa de Especialización también se ha diseñado para preparar a los futuros ingresantes a la Maestría en Ciencia de los Datos, uniformizando y proporcionando conocimientos previos para que puedan asumir con la base necesaria los cursos del primer semestre, por lo tanto este Programa de Especialización será consideración a nivel de pre maestria, porque involucrará e irá formando la comunidad de científicos de datos peruanos.
1.2. FUNDAMENTACIÓN ECONÓMICA Este Programa de Especialización tendrá un presupuesto equilibrado si tiene como mínimo 15 participantes. El presente Programa de Especialización tendrá un costo de S/. 1,500.00 al contado, de S/. 1,600.00 en dos partes y de S/. 1,300.00 para miembros de la URP y egresados de otros Programas de Especialización en Ciencia de los Datos.
1.3. BASES LEGALES Y TÉCNICAS
Ley Universitaria 30220 Artículo 46º. Estatuto de la Universidad Ricardo Palma (Art. 2) Plan Estratégico de la URP, Objetivo 21 y 24.
1.4. OBJETIVO GENERAL El Programa de Especialización tiene como objetivo capacitar y entrenar a los participantes en los tópicos fundamentales y principales aplicaciones de la calidad de los datos y de la información. Tiene como objetivo presentar el problema de la calidad de información en
empresas, resaltando que no se puede tomar decisiones si no se tiene información actualizada, confiable y oportuna; al respecto, en el programa se presentarán conceptos (Data/Information Quality, Data/Information Quality Assurance), la integración de modelos (CoBIT, DMBoK, ISO 27000, ITIL, etc.) y propuestas en gestión de la calidad de información, en los se integran la gestión empresarial, los estándares, y las tecnologías vigentes (Meta Data Management, Data Warehousing, Data Text Mining, Business Intelligence, Document & Content Management, Virtualización y Cloud Computing, Open Data, etc.). En el curso se analizarán estudios de casos para consolidar los temas desarrollados. Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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1.6. OBJETIVOS ESPECÍFICOS • • •
• •
Familiarizarse con las principales tecnologías de información. Capacitar a los participantes en el manejo de las técnicas y métodos utilizados en las nuevas estrategias para analizar y aprovechar la inmensa cantidad de datos. Promover la formación de investigadores y profesionales en las disciplinas y técnicas vinculadas con la generación, recolección, almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de grandes volúmenes de datos y su aprovechamiento en el área de especialización. Dominar la selección de tecnologías para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Ser capaz de detallar las necesidades empresariales de tecnología, y coordinar con los involucrados para satisfacer dichas necesidades.
1.7. PERFIL ACADÉMICO PROFESIONAL Este Programa de Especialización está dirigido a los profesionales e investigadores del área de estadística, informática y carreras afines, que deseen adquirir las destrezas en el manejo de grandes volúmenes de datos (Big Data) con las herramientas de la ciencia de datos. Al finalizar este programa de especialización, los participantes demostrarán las siguientes capacidades y competencias: a. Dominar los conceptos fundamentales de la creación y el procesamiento de datos. b. Identificar las situaciones donde las soluciones basadas en los modelos propuestos son factibles. c. Aplicar los modelos para reducción, clasificación y agrupación, a problemas de investigación en los diversos sectores.
PÚBLICO OBJETIVO: • • • •
Profesionales de estadística, informática y áreas afines (titulados o egresados) que requieran entrenarse en herramientas de ciencia de datos con grandes volúmenes de datos. Investigadores del área de estadística, informática y áreas afines que desean implementar soluciones de ciencia de datos. Profesionales Estadísticos que se encuentren laborando en cualquier sector y que requieran conocimientos de minería de datos e introducirse al mundo de ciencia de datos para especializarse en este tema. Graduados universitarios que se encuentren trabajando en cualquier sector o realizando estudios de postgrado en instituciones privadas o públicas vinculadas a áreas relacionadas con las investigaciones y las Ciencias Básicas o Aplicadas, o con los campos de aplicación de estas tecnologías, que requieran entrenarse en herramientas de la Ciencia de datos, con grandes volúmenes de datos (Big Data).
1.8. PROGRAMA CURRICULAR Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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1.8.1.ESTRUCTURA DE CONTENIDOS MÓDULO I:
FUNDAMENTOS.
10
horas teórica-prácticas
04
horas de taller
MÓDULO II: GOBERNANZA DE DATOS 10
horas teórica-prácticas
04
horas de taller
MÓDULO IV: INTELIGENCIA DE NEGOCIO (BI) Y DW 10
horas teórica-prácticas
04
horas de taller
MÓDULO V: GESTION DE DATOS MAESTROS 10
horas teórica-prácticas
04
horas de taller
MÓDULO VI: TENDENCIAS DE DATOS Y DE INFORMACION 10
horas teórica-prácticas
04
horas de taller
MÓDULO VII: ARQUITECTURA DE DATOS 10
horas teórica-prácticas
04
horas de taller
1.9. CONTENIDO: MÓDULO I
: FUNDAMENTOS.
• Complejidad para aplicar la tecnología. Evolución y alineamiento empresarial. Integración de TIC´s y BPM. Flujos de integración para inteligencia de negocio. Hitos tecnológicos. Relaciones inter-funcionales en el modelo de negocio. Qué es calidad de datos e información. Problemas de calidad de datos. Causas para la mejora de calidad de datos. Dimensiones de la calidad de datos. Problemas de polución de datos. Calidad de la información. Medición de modelos conceptuales. Medición de modelos lógicos. Calidad de datos. Aspectos de gestión. Fases del ciclo de vida de la calidad de datos. Herramientas de calidad de datos.
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• Laboratorio 1: Diseño de Base de Datos Introducción. BD Relacionales, Modelo E/ R, Diseño Lógico Físico, Creación de la Base de Datos, Tipo de relaciones. Herramientas: SQL Server o MYSQL, SQL Power Architect MÓDULO II •
: GOVERNANZA DE DATOS
Antecedentes. Definición de Data Governance. Modelos de Madurez y Evaluaciones de Data Governance. Data Governance Frameworks. Pasos siguientes. Bases a tener en cuenta de Data Governance. Data Governance en la Práctica. Lectura y Recursos.
•
Laboratorio 2: Carga de Datos Introducción de los tipos de datos, Consideraciones para la carga de datos, Introducción de la herramienta, Carga de datos de ejemplo, Carga de datos en su BD realizada en su trabajo grupal de la sesión anterior. Herramientas: DB Spawner MÓDULO III: ARQUITECTURA DE DATOS.
• Fases de la gestión de datos. Tipos de calidad de datos. Definiciones de las dimensiones de DQ. Dimensiones relevantes de DQ en CISs (Cooperative Information Systems). Una Arquitectura para la Gestión de la Calidad. Certificación de DQ. Trabajo Futuro. • Laboratorio: Sustentación de los Laboratorios 1 y 2. MÓDULO IV: INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y DATA WAREHOUSING. • Análisis Predictivo. Data Warehouse y Data Mart. Consultas OLAP. Minería de datos. Visualización de datos. Gestión del conocimiento. Nuevos pilares del KM. Limpieza de datos. Análisis predictivo. Lecciones aprendidas de inteligencia de negocio y de Data Warehousing. Plataforma de negocios para BI. Magic Quadrant para MDM y CPM. • Laboratorio 3: Diseño de Data Warehouse E/R vs Multidimensional, Modelos Multidimensionales, Tabla de hechos, Fases del diseño de un Data Warehouse, Consideraciones para diseñar un Data Warehouse. • MÓDULO V: GESTION DE DATOS MAESTROS. Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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• Master Data Management (MDM). La preocupación de IS a fijar. Triunfar en Enterprise Architecture (EA). Midiendo en Valor del IS. Data Assessment. Business Rules Assessment. Processes Assessment. El manifiesto IS en el rápido crecimiento de la economía digital. MDM Institute. Lecciones aprendidas. Magic Quadrant para MDM y CPM. • Laboratorio 4: Diseño de MDM (Master Data Management). Diferencia entre DQ y MDM, Identificación de los datos Maestros, Diseño del esquema MDM, Análisis de datos y limpieza.
MÓDULO VI: TENDENCIAS DE CALIDAD DE DATOS Y DE INFORMACION. •
Desarrollar la Metodología de Gestión de la Calidad Total de la Información (TIQM).
•
Laboratorio: Sustentación de los Laboratorios 3 y 4.
MÓDULO VII: EXPOSICIÓN DE INVESTIGACIÓN Y EVALUACION FINAL. •
Exposición de investigación.
•
Evaluación final de conocimientos.
•
Laboratorio: Sustentación de Proyecto
1.9.1. SUMILLAS MÓDULO I
: FUNDAMENTOS
El crecimiento exponencial de los datos de los últimos años, basado en el mejoramiento tecnológico computacional, permite almacenar, procesar y visualizarlos en forma de información. Estos tienen diferentes orígenes (fuentes) y formas (formatos), por lo que se requiere de métodos y técnicas que permitan recolectar datos en forma objetiva y eficiente, convertir los datos en información para facilitar su comparación y simplificar su interpretación, y transformar la información en conocimiento relevante para las acciones de control y prevención de las decisiones estratégicas que se requieran. Para esto es importante conocer los métodos de exploración, explotación, visualización y análisis de datos, basado en las dimensiones (criterios) que permitan definir la necesidad y precisión de la información. Se analizará las causas de la polución de datos y sus efectos en la calidad de información. Se realizará una convergencia tecnológica de los datos, en donde se incluya los datos en sí, los sistemas de información, y su valor de uso en la gestión. Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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MÓDULO II : GOVERNANZA DE DATOS La especificación de los derechos y de un marco de responsabilidad para fomentar un comportamiento adecuado en la valoración, creación, almacenamiento, uso y eliminación de información. Esto incluye los procesos, roles, normas y métricas que aseguran el uso eficaz y eficiente de la información para permitir a una organización alcanzar sus objetivos. El ejercicio de la toma de decisiones y la autoridad para los asuntos relacionados con los datos. La Gobernanza de Datos es una disciplina encargada de la orquestación de gente, procesos y tecnología que permite habilitar a una compañía a apalancar la información como un recurso de valor empresarial, y al mismo tiempo, es la encargada de mantener a los usuarios, auditores y reguladores satisfechos, usando la mejora de la calidad de los datos para retener clientes, constituyendo y guiando a nuevas oportunidades en el mercado. La Gobernanza de Datos se puede implementar mediante seis pasos: (1) Establecer metas. Sentencias principales que guían la operación y desarrollo de la cadena de suministro de información. (2) Definir métricas. Conjunto de medidas usadas para evaluar la efectividad del programa y los procesos de gobierno asociados. (3) Tomar decisiones. La estructura organizacional y el modelo de cambio ideológico para analizar y crear políticas de decisión. (4) Comunicar políticas. Herramientas, habilidades y técnicas usadas para comunicar decisiones políticas a la organización. (5) Medir resultados. Comparar resultados de las políticas con las metas, entradas, modelos de decisión y comunicación para proveer constante retroalimentación sobre la efectividad de la política. (6) Auditar. Herramienta usada para comprobar todo. MÓDULO III: ARQUITECTURA DE DATOS La Arquitectura de Datos Data comprende: la estructura de datos (Data Definition, Data Structure) y el almacenamiento, movimiento y recuperación de datos (Data Architecture). La estructura de datos se refiere a cómo están definidos y organizados los datos en una empresa específica, desde los modelos de datos corporativos en general hasta los sistemas de información individuales; mientras que la arquitectura de datos describe los procesos, sistemas y organización humana necesarios para almacenar, acceder, mover y organizar los datos. La arquitectura es planteada a través de: capas de uso, áreas de información, tipos de elementos, y elementos de dato. MÓDULO IV: INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y DATA WAREHOUSE Se presentará la inteligencia de negocio (BI, Business Intelligence) conjuntamente con el Data Warehouse (DW), desde los conceptos básicos, los tipos de BI´s y DW´s, y sus arquitecturas. La inteligencia de negocios (BI) es un conjunto de estrategias y aspectos enfocados a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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los datos existentes en una organización o empresa. Es posible diferenciar datos, informaciones, y conocimientos, conceptos en los que se centra la inteligencia empresarial; la BI entra en juego, ya que es necesario obtener conocimiento del negocio a través de la información de todas las áreas en la empresa, de esta forma es posible establecer estrategias y determinar cuáles son las fortalezas y las debilidades. El Data Warehouse (DW también llamado “almacén de datos” es una colección de datos orientada a un determinado ámbito empresarial integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la empresa en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional del día a día, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos (especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea). Los DW´s contienen a menudo grandes cantidades de información actuales e históricas (legacy information) que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sean necesario. MÓDULO V: GESTION DE DATOS MAESTROS La gestión de datos maestros (MDM) es una metodología que identifica la información más importante y crítica de una empresa y crea una única fuente fiable para impulsar los procesos de negocio; ésta definición única debe ser consistente con las reglas de negocio (BR´s) establecidas. La MDM abarca diversas soluciones de tecnología, como integración de datos, calidad de datos y gestión de procesos de negocio (BPM). Ofrece 3 visiones: • • •
Una visión única de los datos: la creación de una visión única y fidedigna de los datos críticos para el negocio a partir de información dispar, duplicada y contradictoria le permite ver. Una visión integral de las relaciones: las reglas de negocio le permiten identificar las relaciones entre los datos, por lo que puede combinar los datos. Una visión completa de todas las interacciones: la integración de las transacciones e interacciones de redes sociales que han tenido lugar con ese producto, cliente, socio o cualquier otro elemento de datos le proporciona una visión completa de ese interesado.
MÓDULO VI: TENDENCIAS EN LA CALIDAD DE DATOS Y DE INFORMACIÓN Como parte del desarrollo tecnológico y evolución organizacional, se presentan algunas tendencias relacionadas a la calidad de los datos y de la información. MÓDULO VII: EXPOSICION DE INVESTIGACIÓN Y EVALUACION Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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FINAL Se realizará la exposición y discusión del proyecto de investigación y la evaluación final de conocimientos.
1.9.2 PROGRAMACIÓN MÓDULO I : FUNDAMENTOS DE LA CALIDAD Sesión 1: Presentación de los fundamentos de la calidad de datos y de la Información, Sábado 23/04/2016 Sesión 2: Exposición y discusión de artículos académicos y profesionales del tema. Domingo 24/04/2016 Lab 2: Diseño de Base de Datos Domingo 24/04/2016
MÓDULO II: GOBERNANZA DE DATOS Sesión 3: Presentación de la gobernanza de datos. Sábado 30/04/2016 Sesión 4: Exposición y discusión de artículos académicos y profesionales de la gobernanza de datos. Domingo 01/05/2016 Lab 2: Carga de Datos Domingo 01/05/2016
MÓDULO III: ARQUITECTURA DE DATOS Sesión 10: Presentación de arquitectura de datos. Sábado 07/05/2016 Sesión 11: Exposición y discusión de artículos académicos y profesionales de la arquitectura de datos. Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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Domingo 08/05/2016 Lab: Sustentación de Laboratorio 1 y 2 Domingo 08/05/2016
MÓDULO IV: INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y DATA WAREHOURSING Sesión 10: Presentación de la inteligencia de negocio y de data warehouse Sábado 14/05/2016 Sesión 11: Exposición y discusión de artículos académicos y profesionales de inteligencia de negocio y data warehouse. Domingo 15/05/2016 Lab 3: Diseño de MDM Domingo 15/05/2016
MÓDULO V: GESTION DE DATOS MAESTROS - MDM Sesión 10: Presentación de la gestión de datos maestros Sábado 21/06/2016 Sesión 11: Exposición y discusión de artículos académicos y profesionales de la gestión de datos maestros. Domingo 22/05/2016 Lab 4: Diseño de MDM Domingo 22/05/2016
MÓDULO VI: TENDENCIAS EN CALIDAD DE DATOS E INFORMACION Sesión 10: Revisión de documentos Sábado 28/05/2016 Sesión 11: Revisión de planes de investigación Domingo 29/05/2016 Lab: Sustentación de Laboratorio 3 y 4 Domingo 29/05/2016 Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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MÓDULO VII: EVALUACION FINAL Sesión 10: Exposición de investigación aplicada (teoría) Sábado 11/06/2016 Sesión 11: Examen Final Domingo 12/06/2016 Lab: Sustentación de Proyecto profesional Domingo 12/06/2016 42 horas virtuales a razón de 7 horas semanales de asesoría virtual a todos los participantes en un horario establecido.
1.9.3. METODOLOGÍA La metodología consiste principalmente en clases expositivas donde se presentarán los fundamentos teóricos de los métodos y técnicas que se abordarán en cada sesión, las que se desarrollarán en las cinco primeras horas de clase, y en las siguientes cinco horas se realizarán los talleres utilizando como software se utilizará el SQL Server o MySQL, SQL Power Architec para el diseño de base de datos, DB Spowner para el diseño de base de datos, SQL Power Architec para el diseño de Data Warehouse, y Winpure para el Análisis y Limpieza de datos. Adicionalmente, la metodología de trabajo enfatiza la resolución de problemas con los talleres de casos prácticos aplicativos que se desarrollarán en cada sesión. La dinámica del Programa de Especialización será la siguiente: • Mantener un sistema continuo de evaluación y autoevaluación, que retroalimente a los participantes para optimizar la enseñanza-aprendizaje. • Una comunicación continúa entre el expositor y los participantes a través del aula virtual y el correo electrónico para garantizar el aprendizaje, en el que también se ha incluido 7 horas adicionales no presenciales para la asesoría y monitoreo de los trabajos aplicativos que deberá presentar cada participante, estas siete horas serán por semana de las cuales son en total en 6 semanas 42 horas de asesoría virtual. • Impulsar a que los participantes organicen sus actividades formativas según su propia disponibilidad de tiempo para garantizar el cumplimiento del programa de enseñanza y la presentación de los trabajos prácticos, es por ello que las sesiones presenciales se realizarán los fines de semana durante dos meses. • Fomentar en los participantes la investigación voluntaria para la búsqueda de información e investigación bibliográfica, esta tarea se brinda en la bibliografía de cada sesión que se presentará en las diapositivas, y los materiales de lectura que deberán presentar los expositores y los tutores. Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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•
Facilitar a los participantes los materiales didácticos, guías y manuales entre otros, necesarios para el aprendizaje en físico y la mayoría en el aula virtual.
Se empleará los siguientes softwares: • SQL Server o MYSQL, SQL Power Architect • DB Spawner • Winpure
1.9.4.
EVALUACIÓN En la teoría se realizará: • La exposición de estudios de casos. • Examen final de conocimientos adquiridos. Se tomará una evaluación al finalizar cada módulo y se desarrollará: • Cuatro (4) trabajos prácticos aplicativos, • Dos (2) exposiciones de trabajos prácticos, y • La exposición de un proyecto. El promedio final mínimo para aprobar será de 14 (catorce), y tiene la siguiente fórmula: PF = (EC + EF + EP) / 3 Donde:
PF = Promedio final EC = Promedio de estudio de caso. EF = Examen final de conocimientos. EP = Exposición del Proyecto de laboratorio.
1.9.5. CERTIFICACIÓN Se otorgará el Diploma que certificará que el participante ha aprobado el Primer Programa de Especialización en “Calidad de los datos y de la información”, expedido por el Rectorado de la Universidad Ricardo Palma, para todos los participantes que hayan aprobado con la nota mínima de catorce (14) y tengan el respectivo título profesional o grado de bachiller como mínimo. De manera especial se otorgará una constancia para los egresados y estudiantes de los últimos ciclos que deseen participar en el programa de especialización.
2. ESTRUCTURA ADMINISTRATIVA 2.1 ORGANIZACIÓN Programa de Especialización Profesional en Ciencia de Datos
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2.1.1. Director de la Unidad Responsable: Dr. Iván Rodríguez Chávez, Rector de la Universidad Ricardo Palma 2.1.2. Coordinadora: Mg. Ofelia Roque Paredes 2.1.3. Expositor:
Dr. Silverio BUSTOS DIAZ
• Doctor en Informática. • Magíster en Informática. • Licenciado en Computación. • Especialista en Base de Datos, Calidad de Datos y de Software. • Docente universitario de pregrado (URP) y posgrado (USMP). 2.1.4. Personal Administrativo Esta Coordinación propone a la Sra. Mili Berrios Fernández como Asistente Administrativo de esta actividad autofinanciada, el periodo de labores será del 11 de abril al 11 de junio del 2016. 2.2 PARTICIPANTES El Programa de Especialización está dirigido al siguiente público objetivo: • Ingenieros de Sistemas, Ingenieros Informáticos y Estadísticos que requieran conocimientos de minería de datos e introducirse al mundo de ciencia de datos para especializarse en este tema. • Los investigadores que desean implementar soluciones de ciencia de datos a nivel inicial. • Los aspirantes a estudios de pos grado en ciencia de datos y convertirse en científico de datos.
2.3 HORARIO Y LUGAR Horario: Sábados de 15:00 – 20:15 horas Domingos de 08:00 – 13:15 horas Lugar: Campus universitario URP - Av. Benavides 5440 Santiago de Surco. 2.4 REQUISITOS - Copia simple del título profesional ó Copia simple del Bachiller - 2 fotos tamaño pasaporte fondo blanco a color - Copia simple del DNI - Recibo del pago de inscripción del curso - Ficha de Inscripción
2.5. INVERSIÓN •
Profesionales y Público en general: Pago al Contado: S/. 1,500.00 Pago en 2 cuotas: S/.1,600.00
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•
Miembros URP y egresados de Programas de Especialización en Ciencia de Datos: S/. 1,300.00
INFORMES E INSCRIPCIÓN: 70-80 000 Anexos 0133 y 0169 ( De 8:00 hasta las 15:00 horas de Lunes a Viernes) Celulares RPM #9682485882 RPC 993477990 destadistico@gmail.com / mberrios@urp.edu.pe
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