Name: ESP. EN MACHINE LEARNING
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Alianzas que respaldan nuestro trabajo

Especializaciones

ESP. 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 básicos de manejo de datos en Python

Profesor: Arnaldo Alvarado

Product Owner de Estrategia – Riesgos Banca Persona en Interbank. Con experiencia en Teléfonica del Perú, Real Plaza SRL, Grupo Inmark. Ingeniero Estadístico por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI).

Inicio: 25/07/2024

Fin: 18/11/2024

Online, 100% en vivo

60 hrs. académicas

15 - 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: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 muestreo. Asimismo, le permitirá al participante diferenciar las ventajas de cada algoritmo al utilizarlos en situaciones reales.

Objetivos Específicos:

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, tando de clasiﬁcación como 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.

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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.

Introducción al Machine learning.

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 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 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

Malla Curricular

Introducción al Analytics y Machine Learning

Introducción al Machine learning.

Machine Learning Supervisado para Clasificación

Machine Learning Supervisado para Regresión

Machine Learning No Supervisado

Tópicos de Machine Learning.

Preguntas Frecuentes

Talvez su consulta se puede resolver leyendo nuestras preguntas frecuentes

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2 artículos

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Capacitaciones - Cursos - Especializaciones

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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.

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