Maestría en
Economía con especialización en Data Analytics

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Convocatoria 2026

Modalidad

A distancia

Duración

832 horas académicas

Acerca de esta maestría

En la actualidad, en un mercado laboral orientado a los datos, las habilidades en data analytics son cada vez más demandadas en diversos campos como la economía; pues permiten analizar y extraer información significativa a partir de grandes conjuntos de datos, traducirlos en información estratégica y, de esta manera, entender los patrones económicos, anticipar las tendencias y tomar decisiones informadas basadas en evidencia sólida. Un profesional con una formación en economía y data analytics como la propuesta en esta maestría tendrá un perfil adaptable y altamente competitivo, estará preparado para abordar cuestiones económicas complejas y accederá a oportunidades laborales en áreas donde la toma de decisiones informada por datos es esencial.

El estudiante de nuestra Maestría en Economía con especialización en Data Analytics podrá analizar y predecir fenómenos microeconómicos y macroeconómicos con mayor precisión a través del uso de métodos cuantitativos, data analytics y técnicas de inteligencia de negocios. Dominará herramientas informáticas tales como la programación en R y el modelado estadístico en Python, que le permitirán realizar análisis estadísticos avanzados e investigaciones reproducibles. Al egresar, será capaz de proponer soluciones de políticas públicas diseñadas para influir en el comportamiento de la sociedad o abordar problemas particulares, que sean sostenibles y adecuadas al entorno.

Dirigida a:

  • Economistas y bachilleres en Economía interesados en fortalecer su competitividad laboral, sus habilidades cuantitativas y sus capacidades para el análisis de datos económicos y financieros.
  • Profesionales de data analytics que deseen aplicar sus habilidades al campo de la economía para la comprensión de los aspectos económicos y financieros de los datos que manejan.
  • Profesionales de finanzas que busquen mejorar su capacidad para la toma de decisiones financieras y desarrollar estrategias de inversión más efectivas con herramientas de data analytics.
  • Analistas de mercado que deseen evaluar el impacto económico de las estrategias de marketing y desarrollar modelos predictivos para el comportamiento del consumidor.
  • Gestores públicos que requieran aplicar el data analytics en la formulación de políticas públicas y evaluación de programas sociales.
  • Investigadores académicos que deseen seguir una carrera de investigación en economía y data analytics como base para futuros proyectos de investigación.

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Plana docente

Martin Ezequiel Masci Argentina
Jefe principal de Departamento en la Subgerencia General Principal del Banco de la Nación Argentina. Investigador categoría IV por el Ministerio de Educación de Argentina. Consultor en ciencia de datos. Doctor en Ciencias Económicas por la Universidad de Buenos Aires (UBA), Argentina.

Rodrigo Javier Del Rosso Argentina
Jefe de Modelado de Riesgo (ALyC integral) de Banco de Valores S.A. Amplia experiencia en gestión de riesgos y desarrollo de nuevos productos y líneas de negocios. Magíster en Gestión Económica y Financiera de Riesgos por la Universidad de Buenos Aires (UBA), Argentina.

Armando Jiménez San Vicente México
Director del Máster en Política Global, Competitividad y Desarrollo Sostenible del IUIOG, España. Consultor en políticas públicas, gestión pública y gobernanza. Doctor en Economía Política por la Escuela de Economía y Ciencia Política de Londres, Reino Unido. Licenciado en Derecho.

William Richard Sánchez Tapia
Jefe del equipo de Análisis Macroeconómico de la Dirección de Estudios Macrofiscales del Consejo Fiscal. Exdirector de Investigación y Estudios Económicos del CONCYTEC. Maestro con distinción en Desarrollo Económico por la Universidad de Sussex, Inglaterra. Economista.

Sandro Alejandro Huamaní Antonio
Director de la Dirección de Regulación Tarifaria de la Superintendencia Nacional de Servicios de Saneamiento (SUNASS). Máster en Regulación de Servicios Públicos y Gestión de Infraestructura por la UP y la Universidad Politécnica de Cataluña, España. Economista.

Heber Julio Baldeón Paucar
Coordinador de asociaciones público-privadas, subsidios cruzados y métodos cuantitativos en la Superintendencia Nacional de Servicios de Saneamiento (SUNASS). Fue consultor de riesgos y APP en el MEF y el INDECOPI. Máster en Finanzas Cuantitativas por la UAH, España. Economista.

Richar Quispe Cuba
Especialista senior en evaluaciones del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF). Más de 10 años de experiencia en investigación económica y gestión pública, en organismos como el CEPLAN, la CGR, la SUNASS y el Ministerio Público. Magíster en Economía por la Universidad de Barcelona, España.

Max Mucha Morales
Fundador y CEO de IDIFAM. Consultor en ciencia de datos. Experto en la implementación de sistemas de información y procesamiento de datos en plataformas como Databricks con Scala y PySpark. Magíster en Ciencia de Datos por la UOC, España. Ingeniero de sistemas e informática.

Hairo Senosaín Hermoza
Experto internacional en proyectos de asociaciones público-privadas (APP). Experiencia como consultor en proyectos de APP y finanzas corporativas de MCC Economics & Finance para Medio Oriente. MBA por la PUCP. Máster en Liderazgo por EADA Business School, España. Economista.

Omar Crespo Delgado
Director de tecnología e innovación de I4B. Consultor en transformación digital e IA. Fue gerente de innovación y transformación digital de Mibanco. MBA por la UPC, España. Máster en Administración de Negocios Digitales por la UB, España. Ingeniero de computación y sistemas.

Joel Turco Quinto
Supervisor especializado en estudios económicos del BCRP – Huancayo. Especialista en análisis macrooeconómico y microeconómico. Amplia experiencia en el análisis, diseño y evaluación de políticas públicas. Magíster en Gobierno y Políticas Públicas por la PUCP. Economista.

* Programación de docentes sujeta a variación según disponibilidad.

Grado académico

MAESTRO EN ECONOMÍA

Luego de aprobar todos los cursos y de la sustentación de tu tesis, recibirás el grado de maestro en Economía a nombre de la Escuela de Posgrado de la Universidad Continental.

Certificaciones progresivas:

  • Diplomado en Data Analytics, por 22 créditos y 292 h.
  • Diplomado en Políticas Públicas, por 15 créditos y 208 h.

Ventajas diferenciales

Propuesta académica integral
Propuesta académica integral
La maestría brinda las herramientas para analizar y predecir fenómenos microeconómicos y macroeconómicos con precisión, traducir los datos en información estratégica y proponer soluciones sostenibles y adecuadas al entorno.
Certificaciones progresivas
Certificaciones progresivas
Durante el desarrollo de la maestría el estudiante obtendrá, además del grado de maestro, dos (2) certificaciones adicionales a nombre de la EPG Continental: Diplomado en Data Analytics y Diplomado en Políticas Públicas.
Excelencia docente
Excelencia docente
Especialistas nacionales e internacionales con destacada trayectoria profesional que ocupan, actualmente, puestos estratégicos en reconocidas instituciones públicas y privadas.
Metodología activa y participativa
Metodología activa y participativa
Que promueve el trabajo colaborativo y la interacción entre los participantes, con asesoramiento permanente durante el desarrollo de la maestría.
Modalidad a distancia
Modalidad a distancia
Formación académica del más alto nivel que le permitirá, al participante, estudiar la maestría con clases virtuales en vivo y desde cualquier parte del Perú y del mundo.
Ecosistema digital para el aprendizaje
Ecosistema digital para el aprendizaje
Recursos y herramientas tecnológicas de vanguardia utilizadas en las mejores universidades del mundo, con acceso a la biblioteca y al aula virtual.

Plan de estudios

La maestría está organizada en 4 ciclos académicos, con un total de 832 horas académicas:
Métodos cuantitativos
  • Métodos de optimización dinámica.
  • Aplicaciones microeconómicas y macroeconómicas.
  • Modelos macroeconómicos dinámicos.
  • Teoría de juegos.
Herramientas informáticas I
  • Introducción a R.
  • Manipulación de datos.
  • Visualización de datos.
  • Programación en R y análisis estadístico.
Transformación digital
  • Introducción a transformación digital.
  • Transformación organizacional.
  • Innovación en servicios.
  • Cambios internos e inteligencia artificial.
Microeconomía intermedia
  • Modelos microeconómicos.
  • Teoría de juegos intermedia.
  • Economía del comportamiento.
  • Aplicaciones en políticas públicas.
Algoritmos programables
  • Sintaxis, semántica y funciones.
  • Procesamiento de listas.
  • Distintas estructuras y tipos de datos.
  • Clases y objetos.
Microeconomía avanzada
  • Teoría de juegos avanzada.
  • Microeconomía avanzada del comportamiento.
  • Economía de la información y mecanismos de la subasta.
  • Economía experimental avanzada.
Macroeconomía intermedia
  • Crecimiento y ciclos económicos.
  • Política fiscal y monetaria.
  • Política macroeconómica internacional.
  • Crecimiento tecnológico.
Econometría intermedia
  • Modelos de regresión avanzados y series temporales.
  • Modelos panel.
  • Métodos de estimación de máxima verosimilitud.
  • Modelo de ecuaciones simultáneas y de cambio estructural.
Herramientas informáticas II
  • Introducción a Stata y configuración del entorno.
  • Análisis descriptivo y exploratorio.
  • Modelos estadísticos en Stata.
  • Análisis, programación y visualización de datos.
Tecnología de los datos
  • Introducción y arquitecturas básicas.
  • Bases de datos.
  • Análisis, programación y visualización de datos.
  • Ingeniería de software para datos.
Macroeconomía avanzada
  • Modelos de equilibrio general dinámico estocástico.
  • Economía monetaria avanzada.
  • Macroeconomía y ciclos financieros.
  • Economía experimental.
Econometría avanzada
  • Modelos de series temporales avanzados.
  • Métodos de estimación no paramétricos.
  • Modelos de ecuaciones simultáneas avanzadas.
  • Econometría financiera.
Políticas públicas
  • Análisis de políticas públicas.
  • Economía de las políticas públicas.
  • Diseño de políticas públicas.
  • Política y tecnología.
Microeconometría
  • Análisis empírico.
  • Datos experimentales y observacionales.
  • Regresión, matching y regresión discontinua.
  • Diferencias y extensiones.
Minería de datos aplicada
  • Introducción a la minería de datos.
  • Aprendizaje supervisado.
  • Desempeño de clasificadores y metodologías de selección de modelos.
  • Ingeniería de atributos y selección de atributos. Aprendizaje no supervisado.
Visualización de datos
  • Fundamentos de la visualización de datos.
  • Percepción y visualización.
  • Tipos de datos y documentación de fuentes.
  • Visualización de documentos.
Macroeconometría
  • Modelos de series temporales.
  • Volatilidad, espacios estado, panel y variables latentes.
  • Equilibrio general dinámico estocástico.
  • Econometría espacial y en redes.
Seminario de investigación I
  • Metodología de investigación.
  • Marco teórico.
Seminario de investigación II
  • Avances más novedosos en economía y la data analítica.
  • Aplicación de los conocimientos teóricos aprendidos al contexto real.
Seminario de investigación III
  • Discusión y análisis del tema de investigación.
  • Propuesta de implementación, conclusiones o recomendaciones.
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