Data Science con Machine Learning

Docente: David Allende
Inicio
19 - Diciembre
Duración
6 sesiones
Martes - Jueves
7:00pm - 10:00pm
Docente: Joselin Diestra
Inicio
02 - Febrero
Duración
6 sesiones
Domingo
9:00am - 12:00pm
Docente: Cesar Valencia
Inicio
20 - Febrero
Duración
6 sesiones
Martes - Jueves
7:00pm - 10:00pm

Estudiante: Modalidad para estudiantes pre-grado universitarios o institutos. Adjuntar foto de carnet vigente o boleta de matrícula.

¡Gestiona datos, aplica modelos supervisados y no supervisados, y toma decisiones estratégicas con Business Intelligence!
  Duración: 06 Sesiones
  Modalidad: Transmisión en vivo vía Microsoft Teams

¿Qué aprenderás en el curso?
En nuestro curso de Data Science con Machine Learning, desde cero, lograrás:
  Analizar bases de información con técnicas de procesamiento de datos
  Gestionar efectivamente bases de datos para el análisis estadístico
  Aplicar modelos supervisados para la toma de decisiones
  Aplicar conocimientos sobre algoritmos en modelos no supervisados
  Tomar decisiones estratégicas en base a herramientas de Business Intelligence

Beneficios del curso
  Metodología de Aprendizaje moderna con casos reales, talleres aplicativos y proyecto integrador
  Actualízate y potencia tus habilidades en corto tiempo
  Desarrollo y seguimiento de tu Proyecto Integrador por tu docente
  Cursos online gratuitos con acceso ilimitado para complementar tu aprendizaje
  - Introducción: Python Online
  - Aprendizaje Integral: SQL Server y Looker Studio
  - Formación Profesional: Habilidades para el Empleo
  Acceso a la bolsa de trabajo
  Garantía de aprendizaje: Si durante el programa tienes alguna disconformidad, te reasignaremos a un nuevo inicio

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Docentes

Certificación

Temario

  • Tecnologías para toma de decisiones: Business Intelligence, Analytics, Machine Learning e IA

  • Ciclo de vida de Modelos Analíticos - El rol de Data Scientist en las empresas

  • Metodologías analíticas: SEMMA - CRIPS DM

  • Data Acquisition, Wrangling y Web Scrapping en Python

  • Importación de Bases de Datos: JSON, Excel, SPSS,CSV en Python

  • Caso 1: Aplicación de Metodología CRIPS DM en empresas

  • Caso 2: Analizando información obtenida de sitios web con Pandas

  • Taller 1: Gestión de Bases de Datos en Python

  • Ramas de la Estadística, Tipos de Variables, Medidas de posición y dispersión

  • Análisis Exploratorio de Datos Estructurados y Visualización de Datos

  • Métodos y Técnicas de Inferencia Estadística

  • Modelos de Regresión: lineal y no lineal

  • Caso 1: Identificando características de Datos Estructurados

  • Caso 2: Identificando relaciones entre variables aplicando Modelos de Regresión

  • Taller 2: Aplicación de Análisis Exploratorio en un caso de negocio

  • Principales técnicas de Tratamiento de Datos

  • Métodos de Balanceo de Datos

  • Técnicas de Selección y Análisis de variables

  • Modelos Analíticos para los negocios: Supervisado y No Supervisado

  • Principales Algoritmo de Clasificación y Regresión

  • Caso 1: Analizando información obtenida de Fuentes Externas

  • Caso 2: Aplicación de Modelos Estadísticos en Data Empresarial

  • Taller 3: Elaborando un Diagnóstico de Datos en un caso de negocio

  • Método de clustering: K - Means

  • Método de clustering DBScam

  • Modelo de asociación - Inmersión

  • Método de Reducción de Dimensión (PCA)

  • RFM: Análisis para Segmentación de Usuarios

  • Caso 1: Elaboración de subconjuntos mediante Clustering

  • Caso 2: Cómo identificar a mis Usuarios Potenciales

  • Taller 4: Identificando Relaciones entre Datos Estrcuturados

  • Modelos analíticos: Regresión y Clasificación binaria / multiclase

  • Algoritmos de clasificación: Árboles de Decisión y Random Forest

  • Algoritmos XGBoost y Catboost. Comparación de Algoritmos

  • Analítica de Textos y Procesamiento Leangua Natural

  • Caso 1: Diseño de un modelo de clasificación para toma de decisiones

  • Caso 2: Descubriendo Patrones y Tendencias en Bases de Datos

  • Taller 5: Analizando valores de Variables Críticas en Python

  • Evaluación de Modelos Analíticos

  • Implementación de Modelos Analíticos

  • Búsqueda de recomendaciones óptimas para la toma de decisiones

  • Diferencias entre Storytelling y "mostrar resultados"

  • Caso 1: Ventajas competitivas generadas por el Análisis Prescriptivo

  • Caso 2: Aplicación de Técnicas y Recomendaciones de Storytelling

  • Taller 6: Diseño de una Presentación de un caso real de negocio

Proyecto Integrador

Diseñarás un modelo predictivo que será elaborado con técnicas de Machine Learning. Iniciarás gestionando diversas fuentes de datos en el entorno Python. Con ello, podrás aplicar un análisis exploratorio de la información recolectada con técnicas estadísticas. Luego, serás capaz de elaborar un diagnóstico de los datos para identificar las tendencias más relevantes. Finalmente, emplearás técnicas de Machne Learning empleando modelos supervisados y no supervisados.



Ruta de Aprendizaje

Completa tu ruta de cursos y podrás certificarte en nuestra Especialización, PEE o Diplomado.



Clase Modelo

Vive la experiencia de aprendizaje con Gerentes y Ejecutivos de las empresas más importantes.

 
 


Testimonios

Llevamos capacitando a más de 100.000 alumnos en 25 países. El 85% de nuestros egresados logra conseguir su primer empleo o ascenso profesional.

 



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Campus Virtual

Clases grabadas, material académico y acceso a todos tus programas.



Garantía de Aprendizaje

Si durante el programa tienes alguna disconformidad te reasignaremos a un nuevo grupo de inicio.


Preguntas Frecuentes

Si. Es 100% Seguro. Contamos con certificación de seguridad SSL® Verified de protección de datos a nivel mundial y nuestras pasarelas estan soportada por MercadoPago, la pasarela líder a nivel Latinoamérica, y Culqi la cual es respaldada por el Grupo Credicorp, el holding peruano más importante del país dueño del Banco BCP.
Si. Actualmente somos SAP Partner ® Open Ecosystem, Microsoft Partner Network, IBM ® Partner World, Person Vue ® Partner y contamos con el respaldo internacional del Centro Educativo Latinoamericano, el cual está avalado por la Florida Global University USA.
Al finalizar el curso, podras descargar tu certificado del Campus Virtual. Realizarás tu proyecto integrador y tus entregables serán calificados. Cuando apruebes el curso, se te emite la certificación para que lo descargues desde tu cuenta personal en el Campus Virtual. No te preocupes, tendrás hasta 03 intentos.
Las horas académicas totales certificadas es el resultado del tiempo que le tendrías que dedicar al curso, y es la suma de las horas de clases via Microsoft Teams, las horas de práctica de los ejercicios, talleres/cursos online complementarios y las evaluaciones.
Si te inscribes via plataforma web, ya estarás inscrito automaticamente, de igual forma te enviaremos un mail confirmando tu inscripción. Inscripciones por otros medios de pago, de igual forma nos contactaremos para confirmar tu inscripción vía e-mail en un plazo no mayor a 24 horas.
Si, estamos asociados a Pago Efectivo. Solo debes seleccionar esa opción en la pasarela de pagos y con el código que te facilitaremos puedes acercarte a cualquier agente o establecimiento de pago como Kasnet, Tambo, entre otros.
Tu kit de inicio, que contempla: material académico, formatos, plantillas de trabajo, usuario y contraseña de acceso se envía 48 horas antes de la fecha de inicio del curso. Se te habilitará los accesos en tu cuenta del Campus Virtual
Si, realizamos capacitaciones InHouse e inscripciones corporativas a través de nuestra unidad WE for Business, puedes contactar una asesoría al WhatsApp: 979493060
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