SEMESTRE 2025 - II
Diplomatura de Estudio en Data Visualization and Dashboarding
Especialízate en nuevas técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos y de resultados de manera eficiente.
Inscripciones hasta:
07 DE JULIO 2025
10% descuento pronto pago:
26 DE JUNIO 2025
Inicio de clases:
14 DE JULIO 2025
Diplomaturas Semestre 2025 - II
Organizado por
Facultad de Ciencias e Ingeniería
Duración
08 Meses
Reglamento
Interno 2025 - II
La Diplomatura de Estudio en Data Viualization and Dashboarding está orientado a profesionales egresados de las carreras de administración, economía, ingenierías y ramas afines, así como personas encargadas de la toma de decisiones en las empresas y analistas y profesionales que trabajen con datos en una empresa u organización.
Dirigido a :
Profesionales universitarios, ejecutivos, empresarios que deseen adquirir conocimientos en el análisis de datos y herramientas cuantitativas, enfocado a los negocios y gestión de la información.
Objetivos:
- Conocer y aplicar los principales conceptos de analítica e storytelling con datos.
- Aplicar visualizaciones de datos efectivas usando las herramientas Microsoft Power BI y Tableau.
- Manejar los paquetes de visualización de datos de los lenguajes de programación R y Python.
- Adquirir habilidades específicas con herramientas de manejo de datos y de negocios de la plataforma Microsoft, tales como Microsoft Azure, Microsoft Power BI y Microsoft Power Apps, así como la plataforma en la nube Amazon Web Services.
¿Deseas mayor información?
Ingresa los datos requeridos en el formulario. Pronto nos estaremos comunicando contigo.
Acerca de la Diplomatura
Estructura Curricular
Duración - Horario
Inversión Económica
Primer ciclo
- Data Analysis Foundations and Storytelling with Data
15 Horas
- Data Visualization with Advanced Excel
15 Horas
Segundo ciclo
- Data Visualization with Power BI + Cloud
30 Horas
- Data Visualization with R
15 Horas
Tercer ciclo
- Data Visualization with Tableau + Cloud
30 Horas
- Data Visualization with Python
15 Horas
Total
120 Horas
Nuestros Docentes
Telmo Quiroz Martinez
Master of Science in Marketing, Florida International University (FIU) ¿ USA, Master of International Business, Florida International University (FIU), – USA, Master of Business Administration, ESAN Graduate School of Business – PERU, Post Graduate Degree in Data Science & Business Analytics, University of Texas at Austin (UTA) ¿ USA, Ingeniero Industrial, Pontificia Universidad Católica (PUCP) PERU. Profesional especializado en Gerencia de Proyectos y Business Analytics con más de 10 años de experiencia.
Edward Jonatan Rojas Polo
Magister en Ingeniería Industrial con mención en Gestión de Operaciones de la Escuela de Posgrado de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Ingeniero Industrial de la Universidad Nacional de Trujillo. Consultor en mejora de procesos con herramientas de Lean Manufacturing, Lean Service, Optimización Matemática, Simulación de Eventos Discretos, Análisis Estadísticos de procesos, Data Science, Machine Learning y Data Mining.
Alan Ferrandiz Langley
Actualmente cursando un Master of Sciences (MSc) in Industrial Engineering en la University of South Florida en Tampa, FL -USA. Posee las certificaciones Microsoft Certified Trainer (MCT) y la
certificación Microsoft Certified Solution Expert (MCSE) en Data Management and Analytics;. MBA con mención en Business Intelligence y Big Data por la Universidad Rey Juan Carlos de España. Ingeniero empresarial y de sistemas, con experiencia en negocios digitales, gestión de la innovación y analítica de datos.
Walter Alejandro Silva Sotillo
PhD in Industrial Engineering, University of South Florida (USF) , Tampa, USA. MSC in Industrial Engineering – USF, Maitrise en Sciences et Technologies, Université d’Orléans, France, Master en Matematiques et aide a la decisión, Université d’Orléans. Ingenierio Industrial, PUCP. Certificado en Six Sigma – Green belt y Quality Process Analyst. Profesor consultor de la USF. Ha desarrollado proyectos en modelos predictivos, modelos de optimización / simulación, análisis de datos. Docente y expositor en diversas universidades con más de 20 años de experiencia
