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DIPLOMAS

DIPLOMA ADVANCED DATA SCIENCE

El avance tecnológico, la masificación de los datos, el incremento de la competitividad profesional, el surgimiento de una gran cantidad de nuevas herramientas de recolección, organización y análisis de datos, son los principales factores que vienen produciendo muchos cambios en la búsqueda de talento analítico por parte de las empresas. En ese sentido, se apuesta por la ciencia de los datos como alternativa de solución a los diversos problemas de sectores empresariales como banca, retail, consumo masivo, telecomunicaciones, entre otros.

30% Dto.

Original price was: $2,126.25.Current price is: $1,488.38.

Pre-requisitos:

Conocimiento de técnicas y algoritmos de machine learning básicos. Conocimiento de lenguaje de programación Python. Conocimiento de bases de datos estructuradas y no estructuradas.
Hablar con un asesor

Profesor: Nilton Yanac

Profesor: Angel Tintaya

Profesor: Luis Cajachahua

Principal Data Scientist en Teradata, experiencia previa en Telefónica, Interbank y Banco Ripley. Maestría en Data Mining and Business Intelligence por la UCM – España y maestría en Ingeniería de Sistemas y TI por la UNMSM.

Profesor: César Quezada

Profesor: Jimmy Salazar

Profesor: Edwin Aldana

Catedrático Conacyt comisionado a la Unidad Tamaulipas en CINVESTAV, experiencia previa en Quarksoft, Compartamos Bancos y universidades de México. PhD en Computer Science y maestría en Computer Engineer por la UNAM – México.

Profesor: Luis Garayar

Profesor: Pedro Siesquen

Agile Coach en La Positiva Seguros previamente ha tenido experiencia en Pontificia Universidad Católica del Perú e Interbank.

Inicio: 25/06/2025
Fin: 03/12/2025
Online, 100% en vivo
152 hrs. académicas
38 - Sesiones
Certificación

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

 

Objetivo general:

Aprende a resolver problemáticas de ciencia de datos de mediano y alto grado de dificultad, en diversas industrias, tanto con tecnología on-premise como en entornos cloud, y con capacidad de aportar con su enfoque analítico a los objetivos y resultados del negocio.

Objetivos específicos:

  • Aprende a emplear las principales herramientas estadísticas y tecnológicas de vanguardia aplicadas a la ciencia de datos.
  • Aprende a aplicar métodos supervisados y no supervisados a casos de estudio planteados.
  • Aprende a aplicar métodos avanzados de machine learning para la solución de casuísticas de negocio a partir de redes neuronales, series de tiempo (forecasting) y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Así como a desplegar tus soluciones para su uso masivo
Malla Curricular:
  • Actividad de sociabilización y contacto.
  • Marca personal ¿Qué es y cómo desarrollarla?
  • Empleabilidad y ser empleable. Diferencias clave.
  • ¿Cómo hacer más atractivo el curriculum?

¿Cómo afrontar una entrevista de trabajo?

  • Estadística descriptiva. Conceptos generales.
  • Taller: Aplicación de técnicas de estadística descriptiva a proyectos de datos.
  • Estadística inferencial. Conceptos generales.
  • Taller: Aplicación de técnicas de estadística inferencial a proyectos de datos.
  • Taller: Prueba de hipótesis,
  • Data Wrangling. Conceptos generales.
  • Taller: Data Wrangling
  • Taller: Feature engineering.
  • Definición y usos. Web Crawling y Web Scraping.
  • Consecuencias del escraper. ¿Qué es User Agent? Bloqueo de páginas web.
  • Taller: Métodos de extracción de datos. XPATH & CSS Selector. Expresiones Regulares.
  • Web-scraping estático – LXML.
  • Tipos de requests.
  • Web-scraping dinámico. Librería Selenium.
  • Taller: Inicialización del driver con Python.
  • Taller: Trabajando con elementos. Interactuando con pestañas.
  • Taller: Extracción de datos de portales de datos abiertos, páginas web, etc.
  • Taller: Uso de API de redes sociales. (Twitter, Spotify, Youtube, etc.)

Presentación de casos de uso de diversas industrias

  • Taller: Partición y balanceo de datos.
  • Taller: Estimación de métricas de evaluación.
  • Taller: Validación de modelos.
  • Taller: Modelos de regresión.
  • Taller; Modelos de clasificación.
  • Taller: Ajuste de hiper-parámetros.
  • Taller: Implementación de Clustering jerárquico.
  • Taller: Implementación de Clustering k-means.
  • Taller: Implementación de Clustering PAM.
  • Taller: Implementación de Clustering CLARA.
  • Taller: Implementación de Clustering DBSCAN.
  • Taller: Implementación de Clustering RFM.
  • Taller: Implementación de Análisis de componentes principales.
  • Taller: Implementación de Análisis de componentes múltiples.
  • Taller: Implementación de Reglas de Asociación.
  • Introducción al aprendizaje profundo.
  • Introducción de las redes neuronales.
  • Propagación forward y backward.
  • Funciones de activación.
  • Funciones de pérdida.
  • Transferencia de aprendizaje.
  • Introducción a redes convolucionales u recurrentes.
  • Taller: Implementación de redes neuronales sencillas.
  • Características de una serie de tiempo.
  • Descomposición temporal. Aditiva, multiplicativa, mixta.
  • Proceso estacionario. Raíces unitarias.
  • Taller: Métodos de pre procesamiento para series temporales.
  • Taller: Técnicas de detección de patrones.
  • Taller: Métodos de suavización exponencial.
  • Taller: Pronósticos con dominio en el tiempo. Modelo Box – Jenkins.
  • Modelos: AR, MA, ARIMA, SARIMA.
  • Taller: Métodos multivariados para análisis temporal.
  • Introducción al procesamiento de lenguaje natural.
  • Minería de texto. Pasos para ejecutar un proyecto de Text Mining.
  • Taller: Expresiones regulares. StopWords.
  • Taller: Calculando la frecuencia de palabras. Nubes de palabras.
  • Taller: Creación de Bigramas y Comparación del uso de palabras.
  • Taller: Clasificación de textos. Analizando las características del texto.
  • Sistemas de Machine Learning.
  • Taller: Configuración del entorno de Trabajo y Herramientas clave.
  • Taller: Machine Learning Pipeline: Escribiendo Código para Producción.
  • Taller: Sirviendo un modelo a través de Rest API.
  • Herramientas CI/CD para data science.
  • Taller: Desplegando en IaaS (Aws ECS).
  • Importancia de MLOps en Machine Learning.
  • Requerimientos para poder hacer MLOps.
  • Flujo de vida de un modelo en producción.
  • Registro y versionamiento de los modelos.
  • Revisión de casos aplicados con MLOps.
  • Agile DS (Kick Off) + Coach Analítico.
  • Agile Fundamentals.

Malla Curricular

Taller de marca personal y empleabilidad ADS
Statistics for Data Science with Python
Web Scraping & API’s
Worskshop Proyectos aplicados de Data Science
Proyecto Integrador: Lineamientos general y estructura del proyecto
Métodos supervisados
Métodos No supervisados
Deep Learning
Time Series Forecasting
Natural Language Processing
Proyecto Integrador: Revisión de avance y feedback 
Machine Learning Engineering
Workshop MLOps
Agile Data Science
Proyecto integrador: Presentación y sustentación 

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes
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Lo ideal es crear una cuenta en nuestra web y luego realizar tu compra, pero no es mandatorio. Si desea puede pagar y matricularse en cualquiera de nuestras capacitaciones y después de la compra, automáticamente se le habrá creado un usuario.

Ya me matriculé, ¿cuáles son los siguientes pasos?

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¿Todos los cursos son 100% en vivo y online?

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.

No puedo ingresar a la plataforma, rechaza mi contraseña y usuario

Para cualquier problema con el usuario y contraseña de la plataforma deberás contactarte al siguiente correo y solicitar la solución: noel.yzaguirre@dmc.pe

Tengo dudas y necesito ayuda con mi Membresía DataPro

Para recibir ayuda sobre el uso, acceso y aprovechamiento de tu Membresía DataPro, podrás escribirle a nuestra asesora: claudia.trujillo@dmc.pe, y ella podrá ayudarte con tus dudas.

Ya me inscribí en una Membresía DataPro, ¿qué sigue?

Deberás armar tu horario de estudios para que puedas aprovechar al máximo la membresía. Los accesos llegarán a tu correo electrónico y podrás así completar tus inscripciones. Recuerda revisar a qué tienen acceso según tu membresía adquirida.

Obtenga una certificación reconocida por las empresas y la industria nacional y extranjera

Utilice su certificación para realizar un cambio de vida hacia la ciencia de la Data y la Analítica o para mantenerse a la vanguardia en su carrera. Su salario se incrementará con sus conocimientos..

Miles de estudiantes satisfechos han logrado sus metas gracias a nuestra metodología de estudio

Somos una marca educativa moderna, confiable y transformadora, que refleja su evolución, experiencia de más de 16 años en el sector y su enfoque práctico para formar talento preparado para liderar el futuro digital.

¿Tienes alguna consulta o inquietud? talvez deseas consultar a uno de nuestros asesores

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CONTINÚA TU CARRERA EN DATOS

Si finalizaste la capacitación en este perfil, te recomendamos algunos cursos para que continues tu carrera en el fascinante mundo de los datos.
Diplomas

DIPLOMA DATA SCIENCE

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Especialización en Excel con Copilot

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