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Alianzas que respaldan nuestro trabajo

Master Internacional en Data Science & AI

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. 

 Por ello DMC Perú, presenta el Master Internacional en Data Science & IAque te permitirá participar y liderar el crecimiento de la organización mediante la implementación de proyectos transformadores de ciencia de datos e Inteligencia artificial. 

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Pre-requisitos:

Conocimiento de programación (Python) y bases de datos (deseable). Experiencia laboral mayor a dos años desarrollando proyectos- análisis de datos o áreas afines. Tener instalado los softwares y herramientas señalados en la sección Contenidos.

Profesor: Jimmy Salazar

Profesor: Guillermo Acha

Profesor: Luis Cuevas

Profesor: Daniela Gonzalez

Profesor: Leslie Lugo

Profesor: Pablo Mlynkiewicz

Profesor: Dawoon Choi

Profesor: Jenifer Garate

Inicio: 29/08/2024
Online, 100% en vivo
256 hrs. académicas
64 - Sesiones
Certificación
Mar, Jue
07:30 - 10:30
Mar, Jue
08:30 - 11:30
Mar, Jue
08:30 - 11:30
Mar, Jue
09:30 - 12:30

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:

Aprende a desarrollar proyectos avanzados de Machine learning y Deep learning sobre datos masivos y no estructurados, empleando técnicas para el tratamiento y procesamiento de datos y variables en amplios dataset como el scraping, la estadística inferencial y con el soporte de herramientas cloud.   

Objetivos Específicos:

  • Aprende a generar engagement de equipos y a liderarlos para obtener el máximo rendimiento.
  • Aprende a aplicar los principales conceptos de estadística inferencial al tratamiento de variables en amplios dataset y a diversas etapas del proceso de ciencia de datos. 
  • Extrae datos desde diversas fuentes web empleando técnicas de scraping y el lenguaje Python, así como a serializar los resultados en diversos formatos. 
  • Aprende a desarrollar algoritmos con el lenguaje PySpark para la implementación de proyectos de Machine Learning que trabajan sobre datos masivos (Big Data). 
  • Aprende como los negocios miden y evalúan su rendimiento a través de los KPI’s y como los proyectos de Data Science pueden impactarlos en pro de su mejora. 
  • Aprende a implementar un proyecto de ciencia de datos para una casuística empresarial real, a partir de la selección de las arquitecturas, tecnologías y soluciones que encuentre un balance entre los recursos y requerimientos del negocio 
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Resumen del contenido:
AI ROI and business impact

ROI: IA para procesos 

  • Mejoras en la Eficiencia Operacional en base a soluciones IA. Ejemplos y casuísticas. 
  • Automatización de procesos en base a soluciones IA. Ejemplos y casuísticas. 
  • Reducción de errores y tiempos de procesamiento en base a soluciones IA. Ejemplos y casuísticas. 
  • Taller: Análisis y discusión sobre el impacto de diversas soluciones de IA en el negocio. 

 

ROI: Nuevas Oportunidades con IA 

  • Innovación en productos y servicios empleando IA. Ejemplos y casuísticas. 
  • Expansión a nuevos mercados empleando IA. Ejemplos y casuísticas. 
  • Taller: Planteamiento, análisis y discusión de soluciones IA para la innovación en productos y expansión a nuevos mercados. 

 

ROI: Mejora en la Toma de Decisiones 

  • Análisis predictivo y prescriptivo. ¿Cómo la toma decisiones sustentada en datos contribuye a la mejora financiera? 
  • Personalización y segmentación avanzada ¿Cómo la personalización y segmentación contribuye a la mejor financiera? 
Data Science & Business Impact

Estrategia e indicadores de negocio 

  • El plan estratégico corporativo. Definición y finalidad. Objetivos de largo plazo, objetivos de corto plazo, estrategias e indicadores de negocio. 
  • El Balanced Score Card y los KPI’s corporativos. Métricas típicas por perspectiva del BSC. 

 

Análisis de KPI’s corporativos 

  • Taller: Análisis de performance de KPI. Identificación de factores y problemas que afectan su evolución (análisis de causa-efecto). 
  • Taller: Planteamiento de soluciones basadas en ciencia de datos a los factores y problemas que afectan los KPI’s. 
  • Taller: Análisis del impacto de la implementación de una solución de ciencia de datos en los KPI’s corporativos. 
Data-team Leadership
  • Me conozco. Autoconocimiento y descubrimiento del líder que hay en mí. 
  • Colaboro. Engagement de equipos. 
  • Lidero. Escucho, inspiro y guío. 
Deep Learning on Cloud (Azure)

Preparación del entorno de trabajo 

  • Arquitectura de un Deep Learning Pipeline en Azure. Descripción de servicios Azure Storage, Azure Databricks, HTTP Endpoint.  
  • Taller: Configurar un servicio Azure Storage y cargar las imágenes fuente. 
  • Taller: Crear el entorno Azure Databricks y montar Azure Storage. 

 

Deep Learning con Keras 

  • Taller: Implementar un notebook en Azure Databricks para el entrenamiento de la red neuronal. 

 

Deploy del modelo 

  • Taller: Despliegue y testeo del modelo empleando el servicio HTTP EndPoint. 
LLM Fine-tuning fundamentals

Introducción a IA Generativa 

  • IA Generativa. Definición, tipos y ejemplos. 
  • Large Language Model (LLM). Definición, aplicaciones empresariales, recursos computaciones para su entrenamiento (CPU vs GPU). 
  • Modelos Meta-Llama y MistralAI. Características generales, diferencias y aplicaciones. 
  • Taller: Exploración de Hugging Face como repositorios LLM, interpretación de la nomenclatura de modelos (número de parámetros). 

 

LLM Fine-tuning fundamentals 

  • Taller: Fine-tuning básico de un modelo LLM Meta-Llama2 con Python. Repaso de parámetros de configuración y testeo. 
  • Taller: Fine-tuning básico de un modelo LLM Mistral7B con Python. Construcción de un chatbot básico. 
Machine Learning for Big Data Master

Técnicas de clasificación sobre Big Data 

  • Introducción a PySpark. Características y diferencias funcionales respecto a Python. Overview librerías Spark para machine learning. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de clasificación basado en Random Forest. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de clasificación basado en Regresión logística monomial. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de clasificación basado en Regresión logística multinomial. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de clasificación basado en Máquina de soporte vectorial (SVM). 
  • Taller: PySpark para un proyecto de clasificación basado en OneVsRest. 

 

Técnicas de regresión sobre Big Data 

  • Taller: PySpark para un proyecto de regresión lineal (Gaussian). 
  • Taller: PySpark para un proyecto de regresión generalizado (GLM). 

 

Técnicas avanzadas 

  • Taller: PySpark para un proyecto de regresión basado en Decision-Tree. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de regresión basado en RandomForest. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de clasificación basado en Gradient-Boost. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de regresión basado en Gradient-Boost. 
  • Taller: PySpark para un proyecto de clasificación basado en máquinas de factorización (FM). 
  • Taller: PySpark para un proyecto de regresión basado en máquinas de factorización (FM). 
MLOps Immersion & ML Engineering Fundamentals

Machine Learning Engineering 

  • Sistemas de Machine Learning. 
  • Taller: Configuración del entorno de trabajo y herramientas clave. 
  • Machine Learning Pipeline. Definición y arquitectura. 
  • Taller: Escribiendo código para producción. 
  • Tecnología API. Definición, forma de operación. 
  • Taller: Sirviendo un modelo a través de Rest API y AWS (ECS) 

 

Tópicos de MLOps 

  • MLOps. Definición, importancia en Machine Learning. 
  • MLOps Lifecycle. 
  • Definición y principales características de herramientas CI/CD: Jenkins, Seldom, Grafana, Prometheus, entre otras. 
Natural Language Processing

Técnicas básicas de Text mining  

  • Taller: Análisis de textos por frecuencia. Implementación de nube de palabras con Python e interpretación. 
  • Taller: Análisis de textos por secuencia. Implementación de Bigramas con Python e interpretación. 

 

Técnicas de preprocesamiento de textos 

  • Análisis de textos por frecuencia: 
  • Taller: Técnica visual “Cloud words” (Python). Pros y contras de la técnica. 
  • Taller: Técnica tabular basada en recuento simple “Bag of words” (Python). Pros y contras de la técnica.  
  • Taller: Técnica tabular basada en recuento con pesos “TF-IDF” (Python). 
  • División de textos: 
  • Taller: Tokenization de textos (Python). Pros y contras de la técnica. 
  • Eliminación de textos comunes y reducciones: 
  • Taller: Eliminación de “Stop words” (Python). 
  • Taller: Reducción de textos con la técnica “Stemming” (Python). 
  • Taller: Reducción de textos con la técnica “Lemmatization” (Python). 
  • Codificación de textos 
  • Taller: Codificación de textos basado en “Word embeddings (Python). 

 

Procesamiento de lenguaje natural 

  • Taller: Aprendizaje No supervisado basado en Topic Modeling: Latent Semantic Analysis (LSA) con Python. 
  • Taller: Aprendizaje No supervisado basado en Topic Modeling: Latent Dirichlet Analysis (LDA) con Python. 
  • Taller: Implementación de un proyecto de análisis de sentimiento con Python. 
Power BI Financiero
Statistics for Data Science

Introducción 

  • Estadística para Data Science. Aplicaciones de estadística descriptiva y de estadística inferencial. 
  • Repaso de estadística descriptiva y análisis exploratorio de datos. 

 

Estadística inferencial 

  • Distribuciones muestrales. Prueba de normalidad y teorema del límite central. Tipos de distribución. 
  • Margen de error y nivel de confianza. Interpretación de “Alpha” y “P-Value”. 
  • Pruebas de Hipótesis. 

 

Features engineering 

  • Taller: Selección de variables basada en prueba de hipótesis y nivel de significancia. 
  • Taller: Análisis de impacto de la imputación de missing y outliers en el modelamiento. 
  • Taller: Análisis de impacto del Binning de variables categóricas y numéricas en el modelamiento. 
  • Taller: Análisis de impacto de las técnicas normalization, standarization y encoding de variables en el modelamiento. 
  • Taller: Reducción dimensional de amplios dataset mediante análisis de componentes principales (PCA). 
Storytelling & Communication Skills

Storytelling 

  • Storytelling. Definición, importancia en los negocios y en el trabajo con proyectos. 
  • Principio, desarrollo y final de impacto. 
  • Implicación de las emociones. 

 

El arte de la persuasión 

  • Comprensión de la audiencia. 
  • Modelos de procesamiento de información 
  • Los llamamientos motivacionales, reglas de interacciones humanas. 
  • Comunicación auténtica. Claves verbales y no verbales. 
  • Manejo de objeciones y defensa de propuestas. 

 

  • Taller: Planteamiento y defensa de un proyecto de data science empleando técnicas de Storytelling y de persuasión comunicativa. 
Web Scraping & Storing

Fundamentos de Web Scraping 

  • Consumo de datos on-line. Fuentes API (crudo) y HTML (renderizado). 
  • Web Scraping vs. Web Crawling. 
  • Consecuencias del escrapeo. El User Agent y bloqueo de páginas web. 
  • Consideraciones éticas y legales del scrapeo. 

 

La web y sus componentes 

  • Conceptos básicos sobre la web: DOM, HTML, CSS, JS. 
  • Taller: Construcción de una página web básica con etiquetado HTML y sentencias CSS. 

 

Métodos de scraping 

  • Web Scraping estático con LXML y Playwright. 
  • Taller: Scraping basado en Playwrigth. 
  • Web Scraping dinámico con Selenium. Configuración de drivers por navegador. 
  • Taller: Scraping basado en Selenium. 

 

Storing y serialización de datos 

  • Objetivos de la serialización de datos. 
  • Formatos No binarios, Binarios. 
  • Taller: Serialización de datos JSON, YAML, BSON, MessagePack. entre otros. 

Malla Curricular

AI ROI and business impact
Data Science & Business Impact
Data-team Leadership
Deep Learning on Cloud (Azure)
LLM Fine-tuning fundamentals
Machine Learning for Big Data Master
MLOps Immersion & ML Engineering Fundamentals
Natural Language Processing
Power BI Financiero
Statistics for Data Science
Storytelling & Communication Skills
Web Scraping & Storing

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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Una vez matriculado en una de nuestras capacitaciones, le llegará un correo de confirmación con los accesos. De tener algún inconveniente deberá escribir a: esmeralda.verde@dmc.pe para recibir orientación y pronta solución.

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

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No puedo ingresar a la plataforma, rechaza mi contraseña y usuario

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Inscripciones - pagos - membresías

2 artículos

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