Qué es la Ciencia de Datos y qué tan importante es
La ciencia de datos consiste en aprender a interpretar grandes cantidades de información, identificar patrones e interpretarlos en decisiones es una habilidad que, más que un lujo, es una necesidad para profesionales de diversas industrias. Por ello, saber de ciencia de datos es indispensable.
En este escenario, la Universidad Privada del Norte (UPN) ofrece tres programas para quienes quieren dar ese salto profesional: la Especialización en Data Science, y dos cursos cortos centrados en Power BI y dashboards para la gestión empresarial.
Fundamentos y conceptos clave de la Ciencia de Datos
La Especialización en Data Science de la UPN es un programa de 120 horas que se imparte de manera virtual en vivo. Su enfoque es muy práctico, pues enseña a recolectar, procesar y analizar datos con lenguajes como Python y SQL, y a aplicar modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones en organizaciones.
Entre sus cursos se incluyen fundamentos de programación, estadística aplicada, ingeniería de datos a gran escala y machine learning.
Por otro lado, el curso Fundamentos de Business Intelligence con Power BI se centra en cómo convertir datos en reportes visuales. En él se abordan temas como transformación de datos con Power Query, análisis avanzado usando el lenguaje DAX, automatización de reportes y seguridad en la publicación de dashboards.
Este es un curso corto, también virtual en vivo, diseñado para quienes quieren obtener habilidades en BI con una herramienta ampliamente usada en empresas.
Finalmente, el curso Análisis de Datos y Dashboards para la Gestión Empresarial es ideal para profesionales con conocimientos básicos que necesitan mejorar su capacidad de visualización de datos. Aquí se enseña todo el proceso, desde la recolección hasta la transformación, análisis de tendencias y proyecciones.
Además, los participantes aprenden a usar Excel con funciones avanzadas y gráficos dinámicos para interpretar sus datos dentro de un contexto empresarial.
¿Dónde aplicar la Ciencia de Datos?
En la práctica, los conocimientos adquiridos en la Especialización en Data Science pueden aplicarse en múltiples sectores del Perú. Por ejemplo, un analista en una empresa financiera puede anticipar riesgos de crédito o detectar tendencias de ahorro en sus clientes.
De manera similar, en una empresa agrícola, los datos recolectados de mercados pueden procesarse para optimizar la producción y distribución, lo que mejora la rentabilidad.
Por su parte, con el curso de Power BI, los profesionales pueden diseñar dashboards interactivos que transformen la forma en que las empresas toman decisiones. Por ejemplo, un gerente de marketing en Lima que monitorea sus campañas en tiempo real: con Power BI puede automatizar reportes, integrar diferentes fuentes de información para reaccionar de inmediato a cambios en el mercado.
Mientras tanto, el aprendizaje del Análisis de Datos y Dashboards permite a los trabajadores de todo tipo de organizaciones convertir números en historias comprensibles para otros. Tal es el caso de un supervisor de operaciones en una planta manufacturera, puede usar Excel avanzado para filtrar datos de producción, analizar tendencias para ahorrar costos.
Ciencia de Datos: normativa y buenas prácticas
Cuando se trabaja con datos, siempre es importante considerar los aspectos éticos y normativos, especialmente en un país como el Perú, donde hay regulaciones como la Ley de Protección de Datos Personales. Los profesionales formados deben saber que al recolectar o procesar información, prima el respeto por la privacidad.
Herramientas y metodologías en la Ciencia de Datos
En la Especialización en Data Science, los estudiantes trabajan con Python y SQL para manipular datos y generar modelos predictivos. También se estudia estadística aplicada, una base esencial para cualquier analista, y se ve cómo construir pipelines de datos para escalar los procesos. Además, se enseña cómo comunicar resultados de manera efectiva.
Por su parte, en el curso de Power BI, la metodología combina enseñanza teórica con práctica en tiempo real. Los estudiantes transforman datos con Power Query, usan DAX para hacer cálculos complejos, y diseñan dashboards interactivos. Aprenden a automatizar reportes, lo que les da autonomía dentro de sus organizaciones sin depender de programadores.
En el curso de Análisis de Datos y Dashboards, se emplea Excel como herramienta principal. Los participantes aprenden a limpiar datos, proyectar tendencias y construir gráficos dinámicos y entendibles. Este enfoque basado es especialmente útil para muchas empresas peruanas que aún confían en esta herramienta.
Hacia el futuro: Tendencias y desafíos sobre la Ciencia de Datos
El campo de la ciencia de datos sigue avanzando rápidamente, y en Perú no hay excepción. Una de las tendencias más fuertes es el uso de inteligencia artificial, especialmente en sectores como finanzas, salud y agricultura. Los profesionales que han completado la Especialización en Data Science pueden estar en una posición muy favorable para liderar proyectos de IA o machine learning en sus organizaciones.
Otro desafío es la democratización del análisis de datos: no todos los equipos tienen analista de datos, pero sí pueden contar con especialistas con habilidades en Power BI o Excel.
Cursos de Ciencia de Datos a tu medida
Los cursos de ciencia de datos ofrecidos por la UPN representan una oportunidad excelente para profesionales peruanos que quieren impulsar su carrera y contribuir al desarrollo empresarial basado en procesamiento de información.
Estos programas no solo ayudan a adquirir competencias, sino que también fomentan la mejora continua: al aprender a analizar datos y presentar resultados, los profesionales se vuelven más estratégicos, más eficientes y suman más valor a sus organizaciones. En un Perú que está apostando por la transformación digital, invertir en formación en ciencia de datos es una contribución al crecimiento económico.
Si te interesa conocer más sobre la Ciencia de Datos, perfiles, qué subáreas explora, y más, puedes acceder a nuestros cursos en UPN.
