Data Science

Docente: ALCANTARA PANTA VANESA ALEJANDRA
Inicio
19 - Octubre
Duración
6 sesiones
Martes - Jueves
7:00pm - 10:00pm
Docente: ALCANTARA PANTA VANESA ALEJANDRA
Inicio
12 - Noviembre
Duración
6 sesiones
Domingo
9:00am - 12:00pm

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

Tipo. Doc.
Nº Doc.
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  •  Certifícate y aprende a realizar análisis de datos
         descriptivos y predictivos

  •   Duración: 06 Sesiones
  •   Modalidad: Transmisión EN VIVO vía Zoom

    ¿Qué aprenderás en el curso?

    En nuestro curso aprenderás, DESDE CERO, a analizar fuentes de datos, realizar análisis estadísticos y realizar predicciones empleando técnicas de aprendizaje automatizado para el análisis efectivo de información. Al final el curso, aplicarás lo aprendido en el diseño de un modelo predictivo que será empleado con Machine Learning, llevando a tu empresa al siguiente nivel.

    Beneficios del Curso

    •   Staff de Docentes Gerentes - Ejecutivos líderes
    •   Metodología de Aprendizaje práctico, real y útil
        Desarrollo de un Proyecto Integrador
        Asesoría personalizada en tu ruta de aprendizaje
    •   Acceso a certificaciones internacionales
        Acceso a las clases grabadas
        Red de Networking con Docentes y compañeros de clase
        Acceso a Bolsa laboral por ser Comunidad WE
    •  Acceso a los Cursos Online Python Básico - Intermedio, SQL Básico - Intermedio, Excel Intermedio + 02 Cursos Online Certificados a elección.

    Docente

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 65 000 alumnos en 25 países. El 85% de nuestros egresados logra conseguir su primer empleo o ascenso profesional.

 



¿Cómo me inscribo?

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Preguntas Frecuentes

Si. Es 100% Seguro. Contamos con certificación de seguridad SSL® Verified de protección de datos a nivel mundial y nuestra pasarela es soportada por Culqi y 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 e IBM ® Partner World. Contamos con el respaldo internacional del Centro Educativo Latinoamericano, el cual está avalado por la Florida Global University USA.
Al finalizar el curso, te enviaremos tu certificado digital. Realizarás un test final para validar tus conocimientos. Cuando lo apruebes, se te emite la certificación para que lo descargues desde tu email. 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 zoom, las horas de práctica de los ejercicios, talleres complementarios y las evaluaciones.
Una vez realizado el pago, el área encargada se comunicará contigo, 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 enviará al mismo correo con el que fue recibido tu pago de inscripción.
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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