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Maestría de Especialización en

COMPUTER
SCIENCE

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Formar profesionales altamente capacitados en una de las principales áreas de impacto en Computer Science: Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial; perfeccionando su técnica para la creación de software usando la innovación con creatividad, característica de nuestro programa; maximizando habilidades blandas y fomentando el emprendimiento de proyectos multidisciplinarios, optimización de procesos, análisis de variables, liderazgo de equipos y comunicación eficaz. 

* Debido al Estado de Emergencia Nacional producido por el Covid-19, las clases de esta maestría serán dictadas en modalidad virtual sincrónica, en el horario y frecuencia previamente establecidos por la Escuela de Posgrado. Una vez se retomará la modalidad presencial, el dictado de clases se llevará a cabo en nuestro campus (Barranco).

Perfil del postulante

  • Ser bachiller de Ciencia de la Computación, Matemáticas, Ingenierías y afines.
  • Tener conocimiento básico de algún lenguaje de Programación orientado a objetos (POO), tales como Python, C++, Java, entre otros.
  • Contar con un nivel intermedio de Matemáticas.
  • Tener capacidad de usar los fundamentos de programación para aprender cualquier lenguaje de manera autónoma.
  • Tener mente abierta y ser vanguardista, que muestre aptitudes de aprendizaje continuo, y comprometido en transformar sus conocimientos en proyectos tecnológicos reales.

 

Perfil del egresado

  • Ser promotor de la incorporación de la tecnología de manera transversal en los campos socio-económicos de la sociedad.
  • Aplicar los conocimientos teóricos de computación en situaciones prácticas mejorando la funcionalidad del sistema. 
  • Automatizar soluciones a problemas de contexto local, nacional e internacional a través de software aplicado.

Pensada de manera estratégica para que los estudios se desarrollen con cursos teóricos y prácticos que dotarán a nuestros estudiantes del conocimiento requerido para afrontar las exigencias tecnológicas del futuro, ampliando su panorama de acción y siendo capaces de crear tecnología que revolucione el desarrollo de las empresas a nivel global.  

Así seguimos alineados a las últimas tendencias tecnológicas, de acuerdo con el reporte Computing Curricula de ACM/IEEE, la sociedad informática educativa y científica más grande del mundo y de la que somos miembros activos.

Al finalizar la maestría recibirás 3 certificaciones:

  1. Grado académico de Maestro en Computer Science, emitido por la Universidad de Ingeniería y Tecnología – UTEC
  2. Certificación institucional de especialización* en Ciencia de Datos o Inteligencia Artificial, emitido por la Escuela de Posgrado de UTEC.

  3. Certificación en Data Science o Artificial Intelligence otorgado por IBM.
 
* Para lograr la mención en alguna especialidad de las áreas mencionadas, el estudiante deberá llevar la totalidad de cursos electivos: cuatro (04) cursos electivos relacionados a la especialidad en curso y dos (02) cursos electivos de su preferencia.

Nuestra maestría incluye una jornada académica* en Silicon Valley, San Francisco (EE.UU.), cuna de la innovación y la tecnología del mundo.

Esta experiencia ofrece a nuestros estudiantes la oportunidad de realizar un intercambio cultural y de conocimientos enriquecedores, visitar corporaciones líderes a nivel mundial, universidades de prestigio y conocer experiencias exitosas de emprendimiento internacional.

La agenda de trabajo dura cinco (5) días, e incluye visitas a:

  1. Empresas como: Google, Facebook, Netflix, LinkedIn, entre otras.
  2. Startups situadas y operantes en Silicon Valley.
  3. Organizaciones que promueven la innovación y emprendimiento en Silicon Valley y Latinoamérica, como la aceleradora de la Universidad de Berkeley, la Universidad de Stanford, entre otras organizaciones.

¿Por qué participar?

  • Conoce de cerca el ecosistema emprendedor más grande del mundo.
  • Interactúa con especialistas de Silicon Valley para ampliar sus redes de contacto.
  • Aprende sobre la cultura de negocios y tecnologías que emplean estas organizaciones.

El costo de este viaje no se encuentra incluido en el precio de la maestría. Para mayor información, contáctenos al correo posgrado@utec.edu.pe.

 

*El costo de la jornada no se encuentra incluido en el precio de la maestría. Sujeta cambios y ajustes según lo determine la Escuela de Posgrado.

Juan Gutiérrez Alva, PhD

Doctor en Computer Science en el Instituto de Matemática y Estadística (IME) de la Universidad de Sao Paulo (Brasil). Ingeniero Informático de la Pontificia Universidad Católica del Perú (Perú). Sus áreas de interés son la Teoría de Grafos, Algoritmos, Optimización Combinatoria y Teoría de la Computación.

 

Jesús Bellido, PhD

Doctor en Ciencia de la Computación por la Pontificia Universidad Católica de Chile, donde también lideró el área de Innovación y Desarrollo. En 2015, recibió el premio de mejor tesis doctorado por el Latin American Center for Computer Studies (CLEI). Sus áreas de interés son Ciencia de Datos, Big Data. Director de la carrera de Ciencia de la Computación y del Centro de Computación Sostenible en UTEC.

 

Hugo Alatrista Salas, PhD

Doctor en Ciencia de la Computación por la Université de Montpellier en colaboración con la Universidad de Nueva Caledonia (Francia). Docente del programa de Ingeniería de la Información en la Universidad del Pacífico (equipo Bitmap). Ha formado parte del equipo de Inteligencia Artificial de la Pontificia Universidad Católica del Perú (equipo IA-PUCP). Sus áreas de interés se concentran en técnicas de minería de datos y aprendizaje de máquinas.

 

Miguel Núñez del Prado, PhD

Doctor en Ciencias de la computación por la Universidad de Toulouse (Francia). Docente Investigador en la Universidad del Pacífico y gestor de proyectos innovadores con alto valor agregado (start up). Se ha desempeñado como científico de datos en la empresa INTERSEC (Francia). Sus áreas de interés son la extracción de conocimiento e información en Big Data, inferencias a bases de datos geolocalizadas y su impacto en la vida privada de los usuarios de sistemas ubiquitarios, técnicas de data mining, protección de la privacidad y transferencia tecnológica.

 

MSc. Frizzi San Román

MSc. en Ciencias de la Computación y Matemática Computacional por la Universidad de Sao Paulo (Brasil), con foco en visualización de datos no estructurados, data mining y análisis visual de datos. Actualmente se desenvuelve como Senior Data Scientist en el Hub de Innovación del Grupo BRECA – BREIN.

 

Christian López del Álamo, PhD

Doctor en Ciencia de la Computación por la Universidad Nacional de San Agustín (Arequipa – Perú), logrando la distinción Summa cun laude. Director de Investigación en la Universidad La Salle (Arequipa) y docente en la Universidad Nacional de San Agustín (Arequipa).

 

Ms. Jorge González

Doctorado en Ciencia de la Computación por la Universidad de Campinas (Brasil). Cuenta con una Maestría en el área de Microelectrónica por la Universidad de São Paulo (Brasil). Investigador colaborador del Lightwave Research Laboratory de Columbia University (EE.UU.). Sus áreas de interés son arquitectura de computadores, interconexiones ópticas integradas, sistemas de memoria y tráfico intra-chip.

 

Yamilet Serrano, PhD

Doctora en Ciencia de la Computación por la Universidad Nacional de Singapur (Singapur). Es la primera peruana en obtener el grado de Doctor en Singapur y la primera en la especialidad de Ciencia de la Computación en la universidad asiática. Miembro de IEEE Women in Engineering. Sus áreas de interés son Ingeniería de Software, Verificación Probabilística e Inteligencia Artificial. Directora de la carrera de Ciencia de Datos en UTEC, primera carrera de esta especialidad en nuestro país.

 

José Fiestas, PhD

Doctor en Ciencias Naturales en la Universidad de Heidelberg (Alemania), especializándose en Astrofísica Computacional. Trabajó como científico y docente en universidades alrededor del mundo (Alemania, USA, Corea y China). Su campo principal de estudio es Supercomputación para aplicaciones en Astrofísica, utilizando hardware (CPU-GPU) y software (MPI, OMP, CUDA) híbridos.

 

Mg. Pedro Shiguihara Juárez

 

Doctorando en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos y magíster por la Universidad de São Paulo (USP) con proyectos de investigación en inteligencia artificial. Ha trabajado como desarrollador de sistemas de información basados en web, en el sector público, en SUNAT. Ha sido miembro del Laboratorio de Inteligencia Computacional (LABIC) de la USP y forma parte del staff del Grupo de Inteligencia Artificial de la PUCP. Es profesor e investigador en áreas tales como machine learning, probabilistic graphical models y relation extraction.

Accede a nuestro calendario académico y conoce cuáles son las fechas más relevantes del año.

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