Especialización en Machine Learning - DMC Perú
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Especialización en Machine Learning

Las empresas ya no solo basan sus decisiones en reportes de inteligencia de negocios, capaces de mostrar el estatus pasado y actual de la unidad de análisis, sino que ahora cuentan con la alternativa de predecir el comportamiento futuro, a partir de las denominadas técnicas de Machine Learning.

30% Dto.

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Pre-requisitos:

Conocimientos intermedios de manejo de datos en Python (obligatorio)

Profesor: Angel Mayta Coaguila

Inicio: 29/01/2025
Fin: 17/03/2025
Online, 100% en vivo
56 hrs. académicas
14 - 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

Objetivo General: La especialización le permitirá al participante entender las diversas técnicas para desarrollar algoritmos de machine learning empleando el lenguaje Python, tanto con métodos Supervisados como No Supervisados, aplicando en el proceso técnicas estadísticas para la exploración de datos, selección de variables y muestras. Asimismo, le permitirá al participante predecir, clasificar y agrupar datos mediante algoritmos de Machine Learning, diferenciando las ventajas de cada algoritmo y utilizándolas en situaciones reales.

Objetivos Específicos:

  • Conocer los fundamentos del analytics, el machine learning, sus métodos, algoritmos y procesos involucrados en su desarrollo y despliegue.
  • Utilizar el lenguaje de programación Python para la manipulación de datos, tanto con estructuras nativas como a través de los componentes y funciones de la librería Pandas.
  • Realizar análisis descriptivo-exploratorio de datos, selección de variables y balanceo de datos.
  • Desarrollar algoritmos para la implementación de modelos supervisados de clasificación.
  • Desarrollar algoritmos para la implementación de modelos supervisados de regresión.
  • Desarrollar algoritmos para la implementación de modelos no supervisados.
  • Conocer tópicos en torno al aprendizaje máquina como Deep Learning, Redes neuronales y MLOps. 
Malla Curricular:
Introducción al Analytics y Machine Learning
  • Business Intelligence y Business Analytics.
  • Definición de Analytics y sus metodologías.
  • Principales Aplicaciones y casos de negocio en Analytics.
  • Definición de Machine Learning y sus Métodos.
  • Etapas en el diseño de modelos de Machine Learning.
  • Desarrollo y despliegue de algoritmos de machine learning en los negocios,
  • Diferencias entre BI, BA, Big Data y Machine Learning.
Estructuras y Manipulación de Datasets con Python
  • Estructuras: Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos
  • Estructuras de control: identación, condicionales y bucles
  • Funciones, comprensión de listas y funciones lambda
  • Selección y filtros de Datasets
  • Agrupando Datasets (groupby, agg y pivot_table)
  • Combining and merging datasets
Estadística Descriptiva y Análisis Exploratorio
  • Tipos de datos (Cualitativos: Nominales y ordinales; Cuantitativos: Discretos y continuas)
  • Medidas de tendencia central y de posición
  • Medidas de variabilidad (desviación estándar y coeficiente de variabilidad)
  • Análisis gráficos con librerías Pandas, Matplotlib y Seaborn
  • Creación de gráficos básicos (histogramas y líneas)
  • Análisis de valores atípicos
Métodos Multivariados y Balanceo de Datos
  • Introducción al Análisis Multivariado
  • Modelos Multivariados: Lineal y Logístico
  • Comparación de selección de variables con técnicas estadísticas y ML
  • Muestras Partición train-test-validation
  • Técnicas de balanceo de datos: Under Sampling / Over Sampling / SMOTE
  • Overfitting y Underfitting
Machine Learning Supervisado para Regresión
  • Definición de Métodos Supervisados para la regresión.
  • Modelos de Regresiones lineales.
  • Regresiones lineales: Supuestos y Multicolinealidad.
  • Regresiones Ridge y Lasso.
  • Árboles de decisión para regresión.
  • Evaluación de modelos predictivos para regresión.
Machine Learning Supervisado para Clasificación
  • Definición de Métodos Supervisados para la clasificación.
  • Regresión Logística.
  • Árboles de decisión para clasificación y tipos.
  • Naive Bayes.
  • K-vecinos más cercanos (KNN).
  • Máquina de Soporte Vectorial (SVM)
  • Definición de Métodos Ensemble.
  • Baggin: Random Forest.
  • Boosting: AdaBoost y XGBoost.
  • Evaluación de modelos predictivos para clasificación: Matriz de confusión, curva ROC.
Machine Learning No Supervisado
  • Definición de Métodos No supervisados.
  • Clústers jerárquicos: Aglomerativo y Divisivo.
  • Clúster basado en particiones: K-Means, PAM y CLARA.
  • Clúster basado en densidades: DBSCAN.
  • Evaluación de modelos de clusterización.
  • Introducción a las reglas de asociación: MBA (Market Basquet Analysis)
  • Introducción a los sistemas de recomendación
Tópicos de Machine Learning.
  • Introducción al Deep Learning.
  • Introducción a las Redes Neuronales.
  • Aplicaciones de Redes Neuronales en IA.
  • Introducción a la automatización de procesos: MLOps
Proyecto Integrador.
  • Asesoría Proyecto Integrador
  • Refuerzo de conocimientos

Malla Curricular

Introducción al Analytics y Machine Learning
Estructuras y Manipulación de Datasets con Python
Estadística Descriptiva y Análisis Exploratorio
Métodos Multivariados y Balanceo de Datos
Machine Learning Supervisado para Regresión
Machine Learning Supervisado para Clasificación
Machine Learning No Supervisado
Tópicos de Machine Learning.
Proyecto Integrador.

Preguntas Frecuentes

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

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