Conoce las principales metodologías y buenas prácticas para gestionar e implementar modelos analíticos en las organizaciones, aplicarlos y generar valor a la gestión empresarial a través de ellos.
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Contenido del PEA Advanced Data Science:
STATISTICS & PROGRAMMING
R for Data Science.
Python for Data Science.
Statistics for Data Science.
MACHINE LEARNING
Supervised methods.
Unsupervised methods.
Webscraping & APIs.
DEEP LEARNING
DL Fundamentals.
DL Advanced
Natural Language Processing.
BIG DATA
Big data Analytics
ML Engineering.
PROYECTO DATA SCIENCE
Taller de Socialización.
Agile DS.
Data Visualization.
Presentación de Proyecto.
David Allende
Lead Data Scientist en Tottus Perú y Chile, previamente ha tenido experiencia en business analytics, CRM analítico y transformación digital para compañías como Interbank, Entel y Telefónica. Ingeniero Estadístico por la UNALM.
