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Alianzas que respaldan nuestro trabajo

BOOTCAMP DATA SCIENTIST

Participa del Bootcamp en Data Scientist y conviértete en un profesional en el desarrollo de proyectos de ciencia de datos basados en Machine learning y Deep learning.

30% Dto. 537.3 USD
Comprar $376.11 USDHablar con un asesor

Pre-requisitos:

Conocimiento de un lenguaje de programación, de preferencia Python.

Profesor: Maria Elena Huaman

Scrum Master en Interbank, previamente ha tenido experiencia en la PUCP, Viasoluciones, OpenIDEO Lima Chapter y Bee25.

Inicio: 26/06/2024
Online, 100% en vivo
52 hrs. académicas
13 - Sesiones
Certificación
Lun, Mie
19:30 - 22:30
Lun, Mie
20:30 - 23:30
Lun, Mie
20:30 - 23:30
Lun, Mie
21:30 - 00:30

Características

Clases en Vivo
El 100% de las clases que se desarrollan en el curso son en vivo.
Plataforma E-Learning
Accede en cualquier momento a materiales complementarios: lecturas, videos, tutoriales, clases grabadas y más.
Asesoría Académica
Resuelve tus dudas con el asistente académico en línea.
Aprende Haciendo
Desarrolla casos con datos reales, incluso puedes proponer casos de tu propio sector.
Certificación
Con una nota mínima de 14 sobre 20 y una asistencia mínima del 80%
Soporte Técnico
Soporte Técnico Asistencia técnica permanente y acceso a máquinas virtuales de ser necesario.

Lo que vas a obtener con este curso

Es una capacitación práctica e intensiva que busca brindarte las herramientas necesarias y principales de este campo analítico para que puedas iniciar tu desarrollo como profesional en este perfil a través de módulos fundamentals.

Objetivo General: Aprende a trabajar conjuntos de datos con el lenguaje Python y a emplearlos para el diseño e implementación de productos de Machine Learning y Deep learning.

Objetivos Específicos:

  • Aprende sobre la metodología SCRUM, sus principales roles y artefactos a través de dinámicas grupales y casuísticas de negocio.
  • Aprende a emplear los principales comandos del lenguaje Python para la implementación de algoritmos sencillos de programación, así como para la exploración de datos, selección de muestras y selección de variables.
  • Aprende a desarrollar soluciones de machine learning mediante métodos supervisados y no supervisados, tanto para la clasificación como para el clustering de datos.
  • Aprende a entrenar y a emplear redes neuronales convolucionales y recurrentes para diversas aplicaciones de negocios, incluyendo procesamiento de lenguaje natural (NLP), y análisis de series de tiempo (forecast), y funciones de optimización. • Aprende sobre las principales aplicaciones de las técnicas de Machine Learning en el contexto de los negocios, particularmente abocados a análisis forecast.
  • Aplica lo aprendido en el diseño de una solución para un problema de negocios planteado, mientras compites con otros equipos.
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Resumen del contenido:
Data Analysis & Pre-processing

Introducción al Machine Learning y sus herramientas

  • Conceptos generales: Inteligencia artificial, Ciencia de datos y Aprendizaje de máquinas (machine learning).
  • Herramientas para implementación de proyectos de machine learning. IDEs vs. Notebooks.
  • Taller: Exploración del entorno de trabajo de Google Colab. Carga de archivos (datasets).
  • Taller: Estructura típica de un Notebook para proyectos de machine learning.
  • Taller: Configurar Google Colab para trabajo colaborativo.

Fundamentos a Python aplicado a datos

  • Python. Definición, justificación de su uso en ciencia de datos. · Taller: Importación y uso de librerías en Python.
  • Taller: Declaración, escritura y lectura de variables en Python. ·
  • Taller: Operaciones aritméticas básicas con variables y constantes en Python.
  • Taller: Declaración, escritura y lectura de Dataframes en Python

Análisis exploratorio de datos

  • Taller: Uso de Python para carga de un dataset. Descripción estadística e identificación de sus variables y tipos de datos.
  • Taller: Uso de Python para la representación tabular y gráfica de variables (frecuencias).
  • Taller: Uso de Python para la selección de variables de un dataset. Uso de corchetes, loc, iloc.
  • Taller: Uso de Python para muestreo básico de datos. Criterios para dividir el dataset en data-traininig y data-testing.
Dataton
  • Sesión 1. Planteamiento del caso a resolver, asesoría y acompañamiento.
  • Sesión 2. Presentación y sustentación de entregables.
Machine Learning Fundamentals

Introducción a las técnicas de regresión

  • Revisión de conceptos: Linealidad de datos y la función lineal, variable dependiente e independiente, tipos de datos asociados a la regresión.
  • Tipos de regresión: Simple, múltiple y polinomial. Formulación matemática y representación visual.
  • Taller: Ajuste de un modelo de regresión lineal simple con Python. Representación visual, análisis e interpretación de las métricas del modelo.
  • Taller: Ajuste de un modelo de regresión lineal múltiple con Python. Análisis e interpretación de las métricas del modelo.
  • Taller: Ajuste de un modelo de regresión polinomial con Python. Análisis e interpretación de las métricas del modelo.
  • Taller: Predicción empleando modelos de regresión con Python.

Introducción a las técnicas de clasificación binaria

  • Desicion-Tree. Componentes gráficos de un árbol de decisión. Descripción del índice de Gini, de entropia y de gananancia de información. Algoritmos para la implementación de árboles, tipos de datos asociados.
  • Taller: Ajuste de un modelo de clasificación binario basado en Decision-Tree con Sklearn.tree (Python). Representación visual e interpretación.
  • KNN. Modo de operación, descripción de la distancia euclidiana. Tipos de datos asociados.
  • Taller: Ajuste de un modelo de clasificación binario basado en KNN con Sklearn.neighbors (Python). Representación visual e interpretación.
  • Support Vector Machine (SVM). Modo de operación, descripción de vector, plano e hiperplano.
  • Taller: Ajuste de un modelo clasificación binario basado en SVM con Sklearn.svm (Python). Representación visual e interpretación.
  • Naive Bayes. Modo de operación, descripción del teorema de Bayes. ·
  • Taller: Ajuste de un modelo de clasificación binario basado en Naive Bayes con Sklearn.naive_bayes (Python). Análisis e interpretación de resultados.

Evaluación básica de modelos de clasificación binario

  • Taller: Predicción empleando modelos de clasificación binarios con Python.
  • Taller: Evaluación de modelos de clasificación binario mediante matriz de confusión y métricas básicas: Accuracy, Precision, Recall, F1-score.

Introducción a las técnicas de clusterización

  • Enfoque basado en particionamiento. Definición y algoritmos. · K-Means. Definición, descripción del algoritmo de cálculo, casos de uso. Análisis del algoritmo K-Means mediante un simulador on-line.
  • Taller: Agrupamiento de datos con Sklearn.cluster.KMeans (Python). Representación visual e interpretación de resultados.
  • Enfoque basado en densidad. Definciión y algoritmos.
  • DBScan. Definición. descripción del algoritmo de cálculo. casos de uso. Análisis del algoritmo DBScan mediante un simulador on-line.
  • Taller: Agrupamiento de datos con Sklearn.cluster.DBScan (Python). Representación visual e interpretación de resultados.
Taller de Project Agile.
  • Dinámica de sociabilización.
  • Formación de equipos.
  • SCRUM Immersion. Principales roles y artefactos.
  • Agile Team Simulation.

Malla Curricular

Data Analysis & Pre-processing
Dataton
Machine Learning Fundamentals
Taller de Project Agile.

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes
Primeros pasos en la plataforma

2 artículos

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Capacitaciones - Cursos - Especializaciones

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Sí, a menos que hayas comprado alguna membresía de DMC Play; todos nuestras capacitaciones: cursos, bootcamps, especializaciones, diplomas y lo incluido en nuestras Membresías DataPro son completamente online y 100% en vivo.

Resolución de problemas

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Inscripciones - pagos - membresías

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