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CAPACITACIONES

Alianzas que respaldan nuestro trabajo

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. 1404 USD
Comprar $982.80 USD

Pre-requisitos:

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

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: 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: Daniel Chávez

Líder Especialista Data Science en Entel, experiencia previa en Telefónica Perú, Financiera Efectiva, Banco Ripley y Cencosoud. Maestría en Marketing y Dirección Comercial por ESIC – España e Ingeniero en Estadística e Informática por la UNALM.

Profesor: Maria Claudia Aguilar

Profesor: Nilton Yanac

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

Profesor: César Quezada

Jefe de Inteligencia Comercial en DMC Perú.

Inicio: 27/06/2024
Online, 100% en vivo
109 hrs. académicas
29 - Sesiones
Certificación
Mar
19:30 - 22:30
Mar
20:30 - 23:30
Mar
20:30 - 23:30
Mar
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.
Resumen del contenido:
Big Data Immersion
  • Introducción a Big Data. 
  • Almacenamiento distribuido con Apache Hadoop – Inmersion. 
  • Procesamiento distribuido con Spark – Inmersion. 
  • Data lakes – Inmersion. 
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. 
Presentación del programa y networking
  • Dinámicas de sociabilización. 
  • Presentación de la ruta de aprendizaje. 
Proyecto Data Science

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

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). 
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. 
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. 

Malla Curricular

Big Data Immersion
Machine Learning in Action
Presentación del programa y networking
Proyecto Data Science
Python for Analytics
Statistical for Analytics
Supervised Methods
Unsupervised Methods
Workshop: Taller de empleabilidad y crecimiento

Preguntas Frecuentes

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

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Capacitaciones - Cursos - Especializaciones

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