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Diplomas

DIPLOMA DATA SCIENCE

Debido a la ola de transformación digital por la que está atravesando el mundo y el consiguiente crecimiento del uso de las tecnologías de la información, se ha generado una nueva forma de gestionar los negocios a través de los datos. Son cada vez más empresas las que apuestan por emplear técnicas como Machine Learning en busca de mejoras financieras y de rentabilidad, constituyéndose una oportunidad para aquellos profesionales que deseen iniciarse en la ciencia de los datos.

El Programa de Especialización Analítica en Data Science te permitirá implementar proyectos de Machine Learning de tipos supervisados y no supervisados, acorde a las necesidades y casos de uso de cada negocio; aplicando en el proceso la metodología CRISP-DM, así como el lenguaje Python para cada una de sus etapas, desde el tratamiento de la data hasta su entrenamiento y calibración.

30% Dto.

El precio original era: $1,404.00.El precio actual es: $982.80.

Hablar con un asesor

Pre-requisitos:

Orientación al pensamiento lógico-matemático y conocimientos básicos de estadística y lenguajes de programación.

Profesor: César Quezada

Jefe de Inteligencia Comercial en DMC Perú.

Profesor: Luis Chacón

Asociado Sr. Analytics en APOYO Consultoría.

Experiencia previa en BCP, Banco Interamericano de Desarrollo y Sunat. Maestría en Gestión Económica Empresarial por UNMSM y bachiller en Estadística por la misma.

Profesor: Nilton Yanac

Gerente de Cuentas en Equifax, previamente ha tenido experiencia en Mapcity, Arellano marketing e Ydigo S.A.C.

Profesor: Jimmy Salazar

Profesor: Geider Nuñuvero

Product Leader Data Scientist en Interbank, experiencia previa en Zoluxiones, Rimac Seguros, Belcorp y Banco Falabella. Micromaster en Statistics and Data Science por el MITx on edX e Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI).

Profesor: Arturo Rojas

Analytic, Cloud y AI en Attach, experiencia previa en Cencosud y Grupo La República. Certificado en Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Funfamentals y Bachiller en Marketing por la Universidad San Ignacio de Loyola.

Profesor: Maria Claudia Aguilar

Inicio: 30/09/2024

Fin: 10/02/2025

Online, 100% en vivo

109 hrs. académicas

29 - Sesiones

Certificación

Lun, Mie
19:30 - 22:30

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

Objetivo General:

El programa le permitirá implementar proyectos de machine learning de tipos supervisados y no supervisados, acorde a las necesidades y casos de uso de cada negocio; aplicando la metodología CRISP-DM, así como el lenguaje Python, para cada una de sus etapas, desde el tratamiento hasta su entrenamiento y calibración.

Objetivos Específicos:

Emplear el lenguaje Python en estructuras y tipos de datos, realizar análisis descriptivo e inferencial de datasets aplicando teoría estadística.
Crear modelos predictivos aplicados al negocio basados en métodos supervisados y no supervisados, algoritmos y librerías en Python tanto para el tratamiento, entrenamiento y calibración de la data.
Aplicar la metodología CRISP-DM para el desarrollo de proyectos de machine learning y conocer el Big Data.
Desarrollar un proyecto de Data Science aplicado a un caso de negocio real.

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Malla Curricular:

Presentación del programa y networking

Dinámicas de sociabilización.
Presentación de la ruta de aprendizaje.

Python for Analytics

Introducción a Python.
Instalación, ambientes y librerías.
Variables y tipos de datos.
Estructura de Datos (Listas, tablas, diccionarios).
Estructuras de Control (Identación, Condicionales y Bucles).
Manipulación de datos (Librería Pandas).

Statistical for Analytics

Introducción a la Estadística y Analítica.
Análisis Exploratorio y Estadística Descriptiva.
Tipo de variables, imputación de datos y casos atípicos.
Preparación y valor agregado de los datos.
Variables aleatorias y distribuciones muestrales.
Inferencia estadística.
Modelos de Regresión (Lineal y Logística).

Machine Learning Immersion

Introducción a la Estadística y Analítica.
Análisis Exploratorio y Estadística Descriptiva.
Tipo de variables, imputación de datos y casos atípicos.
Preparación y valor agregado de los datos.
Variables aleatorias y distribuciones muestrales.
Inferencia estadística.
Modelos de Regresión (Lineal y Logística).

Supervised Methods

Métodos de Clasificación: Regresión Logística y Árboles de Decisión.
Métodos Ensemble: Bagging (Random Forest) y Boosting (AdaBoost, GBM, XGBoost).
Evaluación de Modelos Predictivos.
Estrategia de Balanceo de Datos (Undersampling, Oversampling, SMOTE).
Métodos de Regresión: Lineal, Lasso y Ridge.
Introducción a las Redes Neuronales.

Unsupervised Methods

Método de Clustering: K-Means.
Método de Clustering DBScan.
Métodos de Asociación – Inmersion.
Métodos de Reducción de Dimensiones – Inmersión.
RFM Analysis for Customer Segmentation.

Machine Learning in Action

Metodologías Analytics: SEMMA-CRIPS DM.
Identificación y comprensión del problema de negocio.
Desarrollo de Caso de Negocio (Banca y Retail).
Despliegue de resultados y valoración.

Big Data Immersion

Introducción a Big Data.
Almacenamiento distribuido con Apache Hadoop – Inmersion.
Procesamiento distribuido con Spark – Inmersion.
Data lakes – Inmersion.

Workshop: Taller de empleabilidad y crecimiento

Empleabilidad en el nuevo mundo laboral.
Modelo GROW para el logro de objetivos.
Competencias y habilidades para la empleabilidad.
Charla Egresados de Éxito.
Charla con Expertos.
Networking profesional.

Proyecto Data Science

Desarrollo de un proyecto de Data Science aplicado a un caso real de negocio.

Malla Curricular

Presentación del programa y networking

Python for Analytics

Statistical for Analytics

Machine Learning Immersion

Supervised Methods

Unsupervised Methods

Machine Learning in Action

Big Data Immersion

Workshop: Taller de empleabilidad y crecimiento

Proyecto Data Science

Preguntas Frecuentes

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