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.
DIPLOMAS
DIPLOMA ADVANCED DATA SCIENCE
30% Dto.
Original price was: $2,126.25.$1,488.38Current 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 asesorProfesor: 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:
Taller de marca personal y empleabilidad ADS
- 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?
Statistics for Data Science with Python
- 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.
Web Scraping & API’s
- 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.)
Worskshop Proyectos aplicados de Data Science
Presentación de casos de uso de diversas industrias
Proyecto Integrador: Lineamientos general y estructura del proyecto
Métodos supervisados
- 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.
Métodos No supervisados
- 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.
Deep Learning
- 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.
Time Series Forecasting
- 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.
Natural Language Processing
- 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.
Proyecto Integrador: Revisión de avance y feedback
Machine Learning Engineering
- 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).
Workshop MLOps
- 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 Data Science
- Agile DS (Kick Off) + Coach Analítico.
- Agile Fundamentals.
Proyecto integrador: Presentación y sustentación
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
Primeros pasos en la plataforma
2 artículos
¿Necesito tener una cuenta para poder matricularme en una capacitación?
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.
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Capacitaciones - Cursos - Especializaciones
1 artículos
¿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.
Resolución de problemas
1 artículos
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
Inscripciones - pagos - membresías
2 artículos
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.
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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.
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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
Hablar con un asesorCONTINÚA TU CARRERA EN DATOS
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Especialización SQL Server for Analytics
El gran volumen de datos con el que cuentan actualmente las empresas, lejos de ser útil, deviene…
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¿Sabías que hoy en día Excel es mucho más que una hoja de cálculo y ahora cuenta…
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Los reportes e informes forman parte del día de día de muchos puestos laborales, ya sea para…
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