Curso Especializado ESTADÍSTICA PARA CIENCIA DE DATOS CON PYTHON
Muy importante para trabajar en Ciencia de Datos
En este curso intensivo, dominarás las herramientas estadísticas esenciales para convertirte en un experto en el campo de la ciencia de datos. Utilizando el versátil lenguaje de programación Python, te sumergirás en el mundo de la estadística. Al finalizar este curso, estarás preparado para: Abordar los desafíos del análisis de datos con confianza y precisión, desarrollar soluciones innovadoras a problemas del mundo real utilizando la estadística, y liderar proyectos de ciencia de datos con éxito y profesionalismo.
Nivel
Herramientas
Herramientas
Curso desde cero.
BÁSICO - INTERMEDIO
Herramientas
Herramientas
Herramientas
- Python
- Google Colab
Dirigido a
Herramientas
Dirigido a
Público en general con interés en el mundo de la ciencia de datos.
Brochure
Herramientas
Dirigido a
Inversión
Certificado
Certificado
PEN 750 ó USD 199
- personas naturales -
Certificado
Certificado
Certificado
01 certificado
40 horas académicas
8 sesiones
Materiales
Certificado
Inscripción
- Script/código en Python
- Data
- Presentaciones
- Material extra
- Acceso ilimitado
Inscripción
Certificado
Inscripción
Hasta 06 cuotas sin intereses con Tarjeta de Crédito: Diners Club, BBVA o Visa BCP
Potencia el análisis de datos en tu empresa con Python. Capacita a tu equipo en Estadística para Ciencia de Datos y mejora la toma de decisiones con insights precisos.
CONTENIDO DEL CURSO
- Introducción a Colab
- Introducción a Python para Ciencia de Datos (Numpy, Pandas, Funciones, Visualización, y más).
- Metodología para el Desarrollo de Proyectos en la Ciencia de Datos
- Población y muestra
- Diseños muestrales
- Tipos de variables: Categóricas y numéricas.
- Manejo de variables
- Metodología para la ciencia de datos.
- Medidas de tendencia central: Moda, Mediana, Media, Trimedia y otros.
- Medidas de dispersión.
- Medidas de asociación: correlaciones.
- Tratamiento de datos perdidos.
- Tratamiento de datos outliers.
- Imputaciones paramétricas
- Imputaciones no paramétricas.
- Teoría de la inferencia estadística.
- Teorema del límite Central.
Cuándo y cómo utilizar:
- Pruebas de hipótesis.
- Pruebas de normalidad.
- Pruebas de correlación.
- Prueba Chi cuadrado.
- Prueba de la media de 1 muestra.
- Prueba de la media de 2 muestras.
- ANOVA.
- Prueba de wilcoxon.
- Prueba de Mann Whitney.
- PRIMER PROYECTO
- Creación de nuevas variables (atributos).
- Regresión lineal múltiple
- Regresión logística
- Análisis de multicolinealidad
- Estimaciones
- Métricas.
- Análisis de componentes principales.
- Análisis Clúster
- Validación de Clústers
- Perfilamiento de Clústers
- Casos aplicados
- SEGUNDO PROYECTO
Caso final: Aplicar los conocimientos adquiridos y desarrollar un modelo analítico.
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Curso Especializado
Estadística para Ciencia de Datos con Python
La Estadística es fundamental en la Ciencia de Datos con Python, ya que proporciona la base teórica para analizar y comprender los datos. Permite asumir propiedades y distribuciones de las variables, probar hipótesis, estimar parámetros y validar modelos. En esencia, dota al científico de datos de un conocimiento profundo, facilitando la toma de decisiones óptimas y la solución efectiva de problemas en el ámbito de la ciencia de datos.
INSTRUCTOR
Ingeniero Estadístico e Informático
Cuenta con más de 16 años de experiencia en Analytics, Modelos supervisados y no supervisados, Dirección de proyectos de ciencia de datos, investigación de mercados, diseño de estrategias de gestión y desempeño, desarrollo de modelos predictivos, calidad de datos y capacitación de equipos. Máster en Administración y Dirección de Marketing con Especialización en Machine Learning, Big Data, Analytics, Business Intelligence, Metodología de la Investigación, entre otros. Experiencia en el sector privado y público: consumo masivo, telecomunicaciones, educación, banca, AFP, previsión, hoteles, minería, finanzas, retail, buró, microfinanzas, contraloría, registros públicos, MINEDU, SUNAT, entre otros.
Opiniones
Zeus Ricardo Gurrola Villalobos ★★★★★
(18/11/2024) Excelente curso. Instructores muy capacitados en el tema.
Pedro Luis Collazo Abreu ★★★★★
(18/11/2024) Trabajan bien el tema de la ciencia de datos.
Salvador Gutiérrez Ornelas ★★★★★
(07/12/2023) Es un curso muy completo, los temas, el material muy balanceado.
Carlos Arturo Rojas ★★★★★
(07/12/2023) Muy útil y práctico para el desarrollo profesional. El contenido completo y bien explicado.
Oscar Chullo Puclla ★★★★★
(07/12/2023) Me sirvió de mucho refuerzo a los conocimientos que ya tenía, era como ver un resumen bastante conciso y práctico, me sirvió mucho el python que se está avanzando. Recomendaría los cursos de acuerdo a información previa que sea de mucha utilidad, como el brochure que informa los temas abordados y su aplicabilidad.
Silvia Soledad Moreno Gutiérrez ★★★★★
(02/11/2023) El curso es bueno, me agradaron mucho los contenidos.
Diego López ★★★★★
(25/10/2023) Muy útil y práctico.
José Luis Silva Manriquez ★★★★★
(25/10/2023) Muy buen curso, muy completo. Es un equipo muy competente.
Francisco Javier Soufflé Carvajal ★★★★★
(24/06/2023) Un gran resumen de otros cursos de estadística que he tomado. Buenos casos prácticos.
Felipe Saldaña ★★★★★
(21/04/2023) Muy interesante y enriquecedor el curso que dicto la instructora.
Jorge Luis Hernández Mortera ★★★★★
(22/02/2023) Es evidente el conocimiento y uso de la herramienta computacional dentro de la estadística, me gustó mucho el curso.
Eduardo Matos Montalvo ★★★★★
(22/02/2023) Lo recomendaría porque abarca desde el inicio hasta la parte más aplicada de Python.
Gabriel Lara ★★★★★
(21/02/2023) Si en general considero que sí, puedo recomendar, porque tienen un nivel de paciencia y de claridad en las explicaciones muy bueno.
Daniel ★★★★★
(21/02/2023) La calidad fue muy profesional y el pensamiento crítico de la docente.
Jeann Cornejo Villafuerte ★★★★★
(21/02/2023) El material y las explicaciones son bastante claras e interactivas.
Carolina Guzmán ★★★★★
(21/02/2023) Aprendí bastante en este curso, me ayudó a tener más conocimientos.
Juan Vindell ★★★★★
(21/02/2023) Las sesiones son bien estructuradas las clases.
Aldo Masson ★★★★★
(27/01/2023) Lo recomendaría por el precio y la calidad de enseñanza que me brindaron.
Israel Vargas Casimiro ★★★★★
(17/01/2023) Lo recomendaría por la temática de los cursos son muy útiles y aplicables a otros campos.
Mauricio Torres ★★★★★
(28/10/2022) Lo recomendaría porque el curso es de buen nivel y muy bien estructurado. Estoy bien satisfecho.
Joseph Rubén Huanay Pérez ★★★★★
(27/10/2022) Lo recomendaría porque sus materiales son muy buenos, están bien explicados, y la instructora es muy didáctica.
Pablo D' Elía ★★★★★
(27/10/2022) Lo recomendaría ya que es muy excelente la transferencia de conocimiento.
Eduardo Avalos ★★★★★
(26/10/2022) Lo recomendaría porque tiene mucho potencial.
Waldir Pomiano ★★★★★
(26/10/2022) Si lo recomendaría porque tiene buen contenido, buen método de enseñanza.
Fernando Vargas ★★★★★
(26/10/2022) Lo recomendaría porque el contenido fue muy bueno.
Gabriel Barrera ★★★★★
(26/10/2022) Lo recomendaría porque el curso esta muy completo
Reynaldo Hoces ★★★★★
(03/10/2022) Brinda muy buena enseñanza.
Jenny Dávalos ★★★★★
(29/09/2022) Buena planificación, me encanto el curso
Eduardo Arévalo ★★★★★
(01/08/2022) Los precios que ofrecen son muy accesibles y las personas que dictan los cursos y webinars cuentan con experiencia interesante.
Cristhian Ibáñez ★★★★★
(01/08/2022) Demuestra conocimiento y experiencia en todos lo relacionado a este sin duda alguna lo he recomendado a muchos de mis amigos.
Jhonatan Portocarrero ★★★★★
(09/07/2022) Es de mucha utilidad y agilidad, la instructora da una buena capacitación
Harry Arnold Egas ★★★★★
(08/07/2022) Es un buen curso, uno de los mejores en temas estadísticos al que asistí. La explicación teórica es buena
Rina Elena Arce ★★★★★
(20/06/2022) Son buenos en los cursos que dictan.
José Del Carmen ★★★★★
(17/03/2022) Es realmente un curso hecho a la medida para el crecimiento profesional y personal.
Oswaldo Villegas ★★★★★
(30/01/2022) Me agrada el curso, considero que el enfoque que lleva está bien definido. Estaría bien que se compartiera un poco de material extra para resolver algunas dudas o aprender más a detalle ciertos temas.
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