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Dr. Jorge Arevalillo

Doctor, miembro del departamento de Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico de la UNED. Ha colaborado dando asesoramiento estadístico y en proyectos de data mining para clientes como BBVA, McDonald’s España, Yell Publicidad, entre otros. Ha trabajado como investigador para Salford Systems, empresa con sede en San Diego (USA) desarrolladora del algoritmo CART. Sus trabajos científicos han sido publicados en revistas de investigación como BMC Bioinformatics, Computers in Biology and Medicine, Journal of Multivariate Analysis, etc.

Msc. Junior Fabian

Investigador candidato a PHD. en Computer Visión en la Universidad Autónoma de Barcelona - España. Magister en computer Science del Instituto de Computación de la Universidad de Campinas - Brasil. Con experiencia en investigación en Computer Vision, Machine Learning, Reconocimiento de patrones con énfasis en recuperación de imágenes y detección de objetos. Junior Fabian ha sido autor y coautor en publicaciones de revistas indizadas vinculadas al proyecto presentado: “Visual words dictionaries and fusion techniques for searching peoplethrough textual and visual attributes” y ChaLearn looking at people 2015 new competitions:Age estimation and cultural event recognition”.

Ing. David Allende

Experto en Datamining en la División de “Customer Relationship and Management” (CRM) del Banco Internacional del Perú. Ha sido ejecutivo en Datamining en la División de Inteligencia de Negocios de Telefónica del Perú, Consultor Analítico y Capacitador de SPSS Andino, profesor a tiempo parcial en la División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE) de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Especialista en Inteligencia de Negocios de la Universidad ESAN, Ingeniero Estadístico e Informático de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Experiencia en proyectos de Business Analytics, Business Intelligence, Big Data con importantes entidades locales e internacionales en los rubros de banca, telecomunicaciones, consumo masivo y gobierno.

Mstr. Sheilla La Rosa

Máster en Gestión de la Educación por la Pontificia Universidad Católica del Perú. Licenciada en Ciencias Sociales en la especialidad de Historia por la UNMSM. Segunda especialidad en Educación por la Universidad Antonio Ruiz de Montoya. Facilitadora y especialista en Desarrollo de Habilidades blandas, convivencia y clima institucional bajo el enfoque gestáltico, disciplina positiva, prácticas restaurativas y dinámicas teatrales. Especialista en la intervención con grupos de alto riesgo. Promotora de artes escénicas en las escuelas. Docente de 'clown' y productora de distintos eventos socioculturales.

MSc. Daniel Soto

Masters of Science in Supply Chain and Information Systems. Work experience includes marketing and BI consulting, as well as research in marketing response models, segmentation, targeting, and positioning analysis. Specialties: Predictive Modeling, Big Data, ETL. Marketing Engineering, Data Mining, Software development, B to B marketing, Segmentation, Targeting, and Positioning. He has worked at Timi, Direktio, Deloitte, etc.

MSc. Daniel Chávez

MSc Data Science – Universidad Ricardo Palma. Ingeniero Estadístico e Informático de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Fue Líder de proyectos relacionados a la analítica de negocios y gestión de la información (Business Analytics y Big Data) – Atento Perú. Consultor en Anlytics, manejo analítico de herramientas Verint, en especial el speech analytics y procesos de text mining – Digitex. En la actualidad es líder de proyectos Big Data – Telefónica del Perú.

Ing. Arturo Rojas

Profesional formado en Ingeniería de Sistemas en la Universidad Nacional de Ingeniería, especialista en soluciones y arquitectura Business Intelligence & Analytics, herramientas de integración, explotación y calidad de datos, manejadores de base de datos, gestión de proyectos, mejora y diseño de procesos utilizando pensamiento LEAN y Framework SCRUM, gestión de personas empleando técnicas de Programación Neurolinguistica - PNL, coaching ontológico y teoría de la Neurociencia. Profesional con 15 años de experiencia desarrollando y liderando proyectos de Tecnologías de Información, Business Intelligence & Analytics en empresas del sector financiero, servicios, entidades públicas. Experiencia en docencia. Actualmente se desempeña como Sub Gerente de soluciones Business Intelligence, Technical Lead - Scrum Master Data Warehouse Banco de Crédito del Perú (BCP).

MSc. Frizzi San Román

Magister en Ciencias de la Computación del Instituto de Computación (ICMC) de la Universidad de Sao Paulo - Brasil. Con experiencia en investigación de tópicos con experiencia en investigación de tópicos relacionados con Machine Learning, Text Analytics, Visualización de Información y Análisis Visual de Datos no Estructurados. Autor y coautor en publicaciones de revistas indizadas: “Similarity Preserving SnippetBased Visualization of Web Search Results” y congresos internacionales: “A Study on the Role of Similarity Measures in Visual Text Analytics”, “Cloth simulation using AABB hierarchical and Parallelism via GPU”, entre otros. Se desempeñó como docente investigador en el Centro de Investigación e Innovación en Ciencias de la Computación de la Universidad Católica San Pablo en Arequipa. Actualmente trabaja como Data Scientist en el equipo de Analítica Avanzada en Verizon en Perú.

Perfil del
Participante

  • Profesionales de sistemas, computación, informática, estadística, investigación de operaciones, matemática y otras profesiones similares, encargados de analizar datos para la mejor toma de decisiones dentro de las organizaciones.
  • Profesionales de economía, finanzas, administración, industria, desarrollo de productos y servicios con que desean potenciar sus capacidades analíticas y de uso de información.
  • Profesionales de las áreas de Modelos de Marketing, Modelos de Riesgos, Analytics, CRM, Minería de Datos, Validación y otras relacionadas, que tengan la intención de profundizar sus conocimientos en el desarrollo de modelos.
  • Profesionales de Inteligencia de Negocios que deseen tener una visión completa de las soluciones que se pueden presentar a la organización.
  • Profesionales de TI que deseen incursionar en el análisis de datos aplicado a los negocios.
  • Consultores que deseen ofrecer soluciones analíticas a sus clientes.

Beneficios

  • Metodología Learning by Doing, basada en casos de negocio, usando datos reales.
  • Plana docente compuesta por los mejores profesionales en Minería de Datos en Perú. La totalidad de nuestros docentes actualmente trabaja en las empresas líderes del medio.
  • Laboratorios de cómputo equipados con los mejores programas de Data Mining
  • Biblioteca y centro de información
  • Acceso a la bolsa de trabajo especializada de DMC
  • Certificación como “Machine Learning Professional” a nombre de DMC.

El PEA en Machine Learning -

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DMC