Diplomado de Especialización en Analítica Epidemiológica Avanzada
Dirigido a: Está dirigido a profesionales de ciencias de la salud (medicina, enfermería, salud pública), así como de disciplinas afines como estadística, economía, ingeniería, biología, ciencias sociales y carreras vinculadas al análisis de datos.
Solicita más información
Dirigido a
Está dirigido a profesionales de ciencias de la salud (medicina, enfermería, salud pública), así como de disciplinas afines como estadística, economía, ingeniería, biología, ciencias sociales y carreras vinculadas al análisis de datos.
Sobre el Diplomado
Presentación
La analítica epidemiológica avanzada se ha consolidado como una herramienta estratégica para comprender los procesos de salud-enfermedad en poblaciones complejas y dinámicas. En un contexto caracterizado por la disponibilidad creciente de datos, la vigilancia en tiempo real y la necesidad de respuestas oportunas ante emergencias sanitarias, resulta fundamental contar con profesionales capaces de integrar métodos epidemiológicos, estadísticos y computacionales para la generación de evidencia útil para la toma de decisiones.
El Diplomado de Especialización en Analítica Epidemiológica Avanzada de la Universidad Peruana Cayetano Heredia tiene como propósito fortalecer las competencias de los profesionales en el análisis avanzado de datos epidemiológicos, incorporando enfoques modernos de modelamiento, visualización, inferencia estadística y ciencia de datos aplicada a la salud pública. El programa promueve el uso de herramientas analíticas para la identificación de patrones, factores de riesgo, tendencias y escenarios prospectivos relevantes para la gestión sanitaria.
A través de una formación especializada, los participantes desarrollarán capacidades para diseñar y ejecutar análisis epidemiológicos complejos, interpretar resultados de manera crítica y comunicar hallazgos con rigor científico, contribuyendo así a la formulación de políticas, programas e intervenciones basadas en evidencia.
La modalidad a distancia permite una experiencia formativa flexible y accesible, favoreciendo la participación de profesionales de distintas regiones del país y del extranjero, sin comprometer la calidad académica ni el acompañamiento docente.
Al culminar satisfactoriamente el programa, los participantes recibirán el Diploma de Especialización en Analítica Epidemiológica Avanzada otorgado por la Escuela de Posgrado de la Universidad Peruana Cayetano Heredia. Asimismo, se otorgará una certificación por cada asignatura aprobada, fortaleciendo progresivamente el perfil profesional de los participantes.
Temario
ASIGNATURA
CRÉDITOS
Analítica de Datos Epidemiológicos y Salud Pública
2
Métodos Estadísticos Avanzados Aplicados a la Epidemiología
2
Modelamiento Epidemiológico y Predicción de Eventos en Salud
2
Visualización de Datos y Comunicación de Resultados Epidemiológicos
2
Aplicaciones de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en Epidemiología
2
Total de Créditos del Diplomado
10
La UPCH se reserva el derecho de realizar ajustes en la malla curricular, fechas, modalidad y otros aspectos del programa, en función de criterios académicos o institucionales.
Certificación
El DIPLOMADO DE ESPECIALIZACIÓN EN ANALÍTICA EPIDEMIOLÓGICA AVANZADA de la Universidad Peruana Cayetano Heredia otorga diploma al participante que cumpla con los siguientes requisitos:
• Haber aprobado satisfactoriamente los 10 créditos del plan de estudios.
Coordinadora del Programa
-
Gabriel Carrasco Escobar
Docente e investigador de la Universidad Peruana Cayetano Heredia e investigador doctoral del Scripps Institution of Oceanography de la Universidad de California, San Diego. Jefe de la Unidad de Posgrado y Especialización de la Facultad de Salud Pública y Administración Sus investigaciones se enfocan en la epidemiología de enfermedades infecciosas y su intersección con determinantes ambientales en lugares con recursos limitados. Se especializa en métodos de epidemiología, análisis espacial, percepción remota y ciencia de datos para entender el rol de la movilización humana y la composición macro- y micro-geográfica del medio ambiente como reguladores de la dinámica de transmisión de malaria, dengue y tuberculosis en gradientes urbano-rurales.
Plana Docente
-
MIRTHA GABRIELA SOTO CABEZAS
Médico Cirujana graduada en la Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica. Magíster en Epidemiología Clínica otorgado por la Universidad Peruana Cayetana Heredia. Egresada del Programa de Epidemiología para Gestores de Salud, Johns Hopkins University, Bloomberg School of Public Health. Médica cirujana con Maestría en Epidemiología Clínica, especializada en investigación clínico-epidemiológica y salud pública. Cuenta con sólida experiencia en diseño y análisis de estudios, así como en el uso de herramientas estadísticas para la generación de evidencia orientada a la toma de decisiones sanitarias. Se desempeña como médica epidemióloga en el Centro Nacional de Epidemiología, Prevención y Control de Enfermedades, donde lidera y coordina actividades de investigación y vigilancia epidemiológica, con énfasis en tuberculosis, VIH y enfermedades inmunoprevenibles
-
RODRIGO MARTIN CARRILLO LARCO
Doctor en Epidemiología por la Universidad de Emory (EE. UU.) y la Universidad Imperial de Londres (Reino Unido), y Licenciado en Medicina por la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH). Actualmente es Profesor Auxiliar (Assistant Professor) en la Rollins School of Public Health de la Universidad de Emory y miembro del Centro de Excelencia en Enfermedades Crónicas (CRÓNICAS) de la UPCH. Su investigación se centra en la epidemiología de enfermedades no transmisibles, ciencia de datos aplicada a la salud global y factores de riesgo cardiovascular en América Latina. Ha sido galardonado con el Premio Nacional CTI 2025 «Santiago Antúnez de Mayolo Gomero» en la categoría de Investigador Joven por el Concytec Perú y ha recibido financiamiento del Wellcome Trust para estudios sobre la salud urbana y nutricional en la región.
-
Cesar Augusto Ugarte Gil
Doctor en Filosofía – Epidemiología y Control de Enfermedades Globales por la Johns Hopkins University de los Estados Unidos, Magíster en Ciencias en Epidemiología por la University Of London del Reino Unido de Gran Bretaña e Irlanda del Norte y Médico Cirujano por la Universidad Peruana Cayetano Heredia.
-
Paulo Camilo Vela Antón
Magíster en Informática Biomédica en Salud Global e Ingeniero mecatrónico por la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH). Miembro de la Royal Academy of Engineering de Reino Unido a través del programa «Leaders in Innovation Fellowships» y miembro de «Engineering for Change» de Estados Unidos, donde desarrolló herramientas de Big Data para la vigilancia de la cadena de suministro farmacéutico en África Subsahariana. Colabora con el consorcio internacional STAR-IDAZ y programas de la Unión Europea, aplicando ciencia de datos e inteligencia artificial en investigaciones orientadas a la preparación frente a pandemias bajo el enfoque One Health. Fue parte de la Diplomatura «Big Data y Machine Learning contra el COVID-19» organizada por la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC), y su experiencia como docente e investigador en la UPCH incluye proyectos de Internet de las Cosas Médicas, Aprendizaje Automático en Salud y desarrollo de dispositivos médicos inteligentes. Actualmente se desempeña como revisor de proyectos de ley para la promoción de la inteligencia artificial y como impulsor de la transferencia tecnológica de dispositivos médicos provenientes de la investigación en salud desde Concytec-ProCiencia.
-
Renzo Calderón Anyosa
Doctorado en Epidemiología de la Universidad McGill MD y MSc en Informática Biomédica en Salud Global de la Universidad Cayetano Heredia Investigador postdoctoral en el Instituto de Pandemias de la Universidad de Toronto Medicina evaluación de políticas públicas en medio y después de la pandemia, abordando temas como la salud mental, las disparidades de género en la atención médica y la integración de tecnologías de comunicación en la salud pública. Su objetivo es producir datos de salud oportunos mediante la combinación de diversas fuentes de datos y la creación de herramientas que faciliten la toma de decisiones y mejoren los métodos de evaluación de políticas.
(*) Plana docente sujeta a cambios.
Cronograma
Inscripciones
Hasta el 18 de septiembre 2026
Proceso de Admisión
21 y 22 de septiembre 2026
Publicación de resultados
23 de septiembre 2026
Matrícula
Del 24 al 30 de septiembre 2026
Inicio de clases
5 de octubre 2026
Requisitos
01.
Inscríbete a través del portal de admisión postula.upch.edu.pe
02.
Copia del grado académico de bachiller
universitario o del título profesional (para
postulantes extranjeros).
03.
Copia del DNI o pasaporte.
04.
Currículum vitae descriptivo, documentado.
05.
Recibo o voucher de pago por los derechos de admisión.
Proceso de Admisión
- Evaluación curricular
NOTA: El postulante podrá solicitar su retiro del proceso de admisión hasta setenta y dos (72) horas previas a la fecha de cierre de inscripciones.
Información General
Vacantes
20
Horario de clases
Sábados de 9:00 a.m. a 1:00 p.m.
Frecuencia
Semanal
Duración
3 meses
Modalidad
A distancia o No presencial
(*) En caso que no se complete el mínimo de vacantes establecidas por el programa la Universidad se reserva el derecho de cancelar, previa comunicación al postulante.
Consideraciones importantes (*)
- La UPCH se reserva el derecho de cancelar o reprogramar el curso y/o diplomado en caso de no alcanzar el cupo mínimo de participantes, incluso hasta el mismo día de inicio del programa.
- Los certificados y constancias se emiten únicamente en versión digital.
- Los cursos y/o diplomados no son transferibles.
Descuentos en el pago de pensiones *
-
DESCUENTO A EGRESADOS UPCH (10%)
Egresados de Pregrado y Posgrado (Maestrías, Doctorados y Especialización) -
DESCUENTO A EGRESADOS DEL CONSORCIO DE UNIVERSIDADES (5%)
PUCP, Universidad del Pacífico y Universidad de Lima -
DESCUENTO CORPORATIVO (5%)
Admisión de 3 o más participantes, únicamente solicitando emisión de factura. -
DESCUENTO POR PRONTO PAGO (5%)
Solamente si paga el alumno.
(*) Los descuentos no son acumulables.