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Presentación La estadística es un área del conocimiento cuyo desarrollo independiente empezó en las universidades a mediados del siglo pasado. El campo de esta ciencia es amplio y dinámico, debido a la diversidad de problemas que aborda y a las múltiples aplicaciones que tiene en diferentes áreas del conocimiento, como por ejemplo, biología, química, física, economía y finanzas, administración, ciencias médicas, ciencias sociales, humanidades e ingenierías. Emplea diversas herramientas que proporcionan la matemática y la computación. Sin embargo, la innovación estadística no necesariamente envuelve innovación matemática o computacional, sino que, también, presenta desarrollos propios que son usados para el progreso de sí misma y en aplicaciones reales. Considerando estos aspectos, la Pontificia Universidad Católica del Perú ofrece, con un personal altamente calificado y de gran experiencia académica y profesional, la Maestría en Estadística. Este es un programa bien definido, riguroso, moderno y aplicado, que relaciona los conocimientos teóricos y prácticos de manera que contribuyan a la solución de problemas reales y al desarrollo de esta ciencia en sí.
//Director de la Maestría Dr. Luis Valdivieso Serrano //Comité Directivo Dra. Mery Elizabeth Doig Camino Dr. Cristian Bayes Rodríguez
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Objetivos •
Contribuir a la actualización y profundización en el manejo estadístico para los profesionales que trabajan con datos cuantitativos, así como para los investigadores y docentes de las universidades del país.
•
Formar profesionales en análisis de datos.
•
Formar investigadores en Estadística.
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Perfil del postulante
Perfil del graduado
El programa ha sido elaborado de modo que sea flexible y apropiado para estudiantes de diferentes especialidades, tales como Ingeniería (Informática, Electrónica, Industrial, Civil, Sistemas, etc.), Ciencias Médicas, Economía, Administración, Estadística, Física, Matemáticas, Química y otras especialidades afines. Se requiere estudiantes con interés en actualizarse y profundizar en la estadística, tanto en su trabajo profesional con datos cuantitativos como en el campo de la investigación. Se busca estudiantes con una base cuantitativa, que tengan algún conocimiento en el uso de software estadístico y posean potencial como investigadores.
Estará capacitado para diseñar investigaciones en estadística aplicada y teórica, elaborando diversas herramientas de carácter computacional y modelando diversos problemas que lo requieran. Asimismo, estará en condiciones de iniciar estudios de doctorado. •
Habrá adquirido y profundizado conocimientos estadísticos y probabilísticos que le permitan, desde una perspectiva superior, dedicarse a diversas especializaciones académico-educacionales.
•
Conocerá y comprenderá las especializaciones de la estadística relacionadas con el Análisis de Datos, los Modelos Lineales y la Estadística Computacional. La comprensión de estos campos lo capacitará para la realización de consultorías relacionadas con el análisis de datos y con el desarrollo de nuevas tecnologías.
•
Empleará las herramientas computacionales de un modo creativo y eficiente, considerando lenguajes multipropósito como MATLAB, R, etc., y programas estadísticos como SAS, S-PLUS, SPSS, etc.
•
Estará capacitado para seguir estudios doctorales y de especialización en diversas áreas relacionadas con la metodología cuantitativa.
El graduado de la Maestría en Estadística estará capacitado para desempeñarse como: •
Docente en Educación Superior
•
Investigador en grupos de trabajo multidisciplinario
•
Consultor en análisis de datos
•
Analista de información usando herramientas computacionales
•
Investigador en el campo estadístico
Los cursos de Técnicas de Predicción: Regresión y Series de Tiempo, Técnicas de Muestreo y Construcción de Encuestas, Análisis de Datos Categóricos y Diseños Experimentales y Técnicas de Análisis Multivariado corresponden al área de Análisis de Datos. Los de Probabilidad e Inferencia Estadística corresponden al área de Fundamentos en Teoría Estadística. Los de Modelos Lineales y electivos corresponden al área de Modelos; y los de Estadística Computacional y Data Mining corresponden a las áreas de Estadística Computacional. Los cursos del tercer ciclo se caracterizan por estar orientados directamente al desarrollo de temas de investigación para la obtención del grado. Los temas de tesis serán asignados a los alumnos por los docentes acreditados para orientar y asesorar tesis al iniciar el segundo año de estudios. Los alumnos que aprueben el curso de Seminario de Tesis estarán en condiciones de sustentar su trabajo de investigación para la obtención del grado correspondiente.
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Plan de estudios Cursos obligatorios CICLO
I
II
III
IV
CURSO
CRÉDITOS
Técnicas de Predicción: Regresión y Series de Tiempo* (EST603)
2
Técnicas de Muestreo y Construcción de Encuestas* (EST604)
2
Fundamentos de Probabilidad (EST605)
4
Estadística Computacional (EST606)
4
Análisis de Datos Categóricos y Diseños Experimentales* (EST607)
2
Técnicas de Análisis Multivariado* (EST609)
2
Inferencia Estadística (EST612)
4
Modelos Lineales (EST613)
4
Data Mining (EST615)
4
Curso Electivo
3
Curso Electivo
3
Seminario de Tesis (EST616)
6
Curso Electivo
3
Total
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Cursos electivos
43
CURSO
CRÉDITOS
Modelos Lineales Avanzados (EST614)
3
Inferencia Bayesiana (EST624)
3
Tópicos de Bioestadística (EST625)
3
Datos Categóricos (EST626)
3
Análisis de Riesgos (EST627)
3
Modelos de Variables Latentes (EST623)
3
Series de Tiempo y Aplicaciones en Finanzas**
3
Investigación Estadística (EST630)
3
* Curso del Diploma de Estadística Aplicada y de la Maestría ** Curso electivo de la Maestría en Matemáticas Aplicadas y de la Maestría en Estadística
Líneas de investigación
Grado académico
Las líneas de investigación de la Maestría en Estadística son:
La Pontificia Universidad Católica del Perú otorga el grado académico de Magíster en Estadística a quienes cumplan con los siguientes requisitos:
•
Análisis de sobrevivencia
•
Análisis multivariado
•
Análisis de riesgos
•
Inferencia bayesiana
•
Modelos lineales y variables latentes
•
Aprobar los cursos del plan de estudios correspondiente.
•
Acreditar el conocimiento del idioma inglés o portugués en el nivel exigido por la Universidad según el Reglamento para la Acreditación del Conocimiento de Idiomas ante las Unidades Académicas.
•
Sustentar y aprobar la tesis de grado ante jurado y en acto público.
•
Como alternativa a la tesis, el alumno puede presentar un artículo apto para la publicación en una revista indexada.
•
Cumplir con las disposiciones institucionales de carácter general y las especiales que apruebe la Escuela de Posgrado.
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Docentes ■ Ana Valdivia León Magíster en Estadística, Universidad de Campinas, Brasil Profesora del Departamento de Ciencias PUCP
■ Enver Tarazona Vargas Magíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica del Perú Profesor del Departamento de Ciencias
■ Carlos Véliz Capuñay Doctor en Ciencias, Pontificia Universidad Católica del Perú Profesor de CENTRUM-PUCP y del Departamento de Ciencias PUCP
■ Cristian Bayes Rodríguez Doctor en Estadística, Instituto de Matemáticas y Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesor del Departamento de Ciencias PUCP
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■ Johel Beltrán Ramírez Doctor en Matemáticas, Instituto de Matemáticas Puras y Aplicadas (IMPA), Río de Janeiro, Brasil Profesor del Departamento de Ciencias PUCP ■ Jorge Bazán Guzmán Doctor en Estadística, Instituto de Matemáticas y Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesor del Departamento de Ciencias PUCP ■ José Flores Delgado Doctor en Ciencias de la Computación y Matemática Computacional, Universidad de Sao Paulo, Brasil Magíster en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesor del Departamento de Ciencias PUCP ■ Loretta Gasco Campos Doctora en Estadística, Instituto de Matemática y Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesora del Departamento de Ciencias PUCP ■ Luis Valdivieso Serrano Doctor en Ciencias, Katholieke Universiteit Leuven, Bélgica Máster en Estadística Aplicada, Mathematical Research Institute, Paises Bajos Profesor del Departamento de Ciencias PUCP ■ Richard Chávez Fuentes Doctor en Ingeniería Eléctrica y Computación, Old Dominion University, Norfolk, VA, EE.UU. Profesor del Departamento de Ciencias PUCP
■ Elizabeth Doig Camino Doctora en Ciencias, Universidad Peruana Cayetano Heredia Profesora del Departamento de Ciencias PUCP
■ Óscar Millones Destéfano Doctor in Measure and Evaluation, University of Toronto, Canadá Profesor del Departamento de Economía PUCP
■ Giancarlo Sal y Rosas Doctor en Bioestadística, Universidad de Washington, Seattle, EE.UU. Profesor del Departamento de Ciencias PUCP
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Extranjeros visitantes ■ Edwin Ortega Doctor en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesor en la Universidad de Sao Paulo, Brasil ■ Heleno Bolfarine Doctor en Estadística, Universidad de California, Berkeley, EE.UU. Profesor en la Universidad de Sao Paulo, Brasil ■ Jalmar Farfán Carrasco Doctor en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesor en la Universidad Federal de Bahía, Brasil ■ Jimmy Corzo Doctor en Estadística, Universidad de Dortmond, Alemania Profesor en la Universidad Nacional de Colombia ■ Jorge Bazán Guzmán Doctor en Estadística, Instituto de Matemáticas y Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesor del Departamento de Matemática Aplicada y Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil ■ Josemar Rodríguez Doctor en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesor en la Universidad Federal de Sao Carlos, Brasil
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■ Lizandra Castilho Fábio Doctora en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesora de la Universidad Federal de Bahía, Brasil ■ Luis Mauricio Castro Doctor en Estadística, Departamento de Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile Profesor del Departamento de Estadística de la Universidad de Concepción, Chile ■ Marcia Branco Doctora en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesora en la Universidad de Sao Paulo, Brasil ■ Mauricio Zevallos Doctor en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile Profesor en la Universidad Estadual de Campinas, Brasil ■ Sergio Camiz Doctor en Ciencias, Universidaté Paris IX Dauphine Profesor de la Universidad La Sapienza de Roma, Italia ■ Silvina San Martino Doctora en Estadística, Universidad de Sao Paulo, Brasil Profesora de la Universidad Nacional de Mar del Plata, Argentina
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Contacto Pontificia Universidad Católica del Perú Escuela de Posgrado Av. Universitaria 1801, San Miguel, Lima 32 – Perú Complejo Mac Gregor, 8º piso Teléfonos: (511) 6262530 / (511) 6262531
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