Especialización en CIENCIA DE DATOS Y MACHINE LEARNING CON PYTHON
Muy importante para trabajar en Ciencia de Datos
Este programa especializado te ofrece una formación completa en Ciencia de Datos y Machine Learning con Python, el lenguaje de programación líder en este campo. A través de un enfoque práctico y orientado a la aplicación real, desarrollarás las habilidades para: Importar, limpiar y analizar grandes conjuntos de datos de diversas fuentes. Aplicar técnicas de Machine Learning para obtener información valiosa y predicciones precisas. Desarrollar modelos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos del mundo real. Visualizar tus resultados de forma clara y convincente para comunicar tus hallazgos a diferentes audiencias. Implementar soluciones de Ciencia de Datos que impacten positivamente en tu empresa o proyecto.
Nivel
Herramientas
Herramientas
Inicio desde cero.
BÁSICO - INTERMEDIO - AVANZADO
Herramientas
Herramientas
Herramientas
Python + Colaboratory Google
Dirigido a
Herramientas
Dirigido a
Para quienes buscan mejorar sus habilidades o aprender a desarrollar proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning con Python
Inversión
Herramientas
Dirigido a
Promoción
PEN 599 ó USD 169
Promoción válida para personas naturales.
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Precio regular
PEN 1850 ó USD 510
Certificados
Certificados
Certificados
04 certificados
Especialización con
120 horas académicas
Duración
Certificados
Certificados
14 semanas
Materiales
Certificados
Inscripción
- Script/código en Python
- Data
- Presentaciones
- Material extra
- Acceso ilimitado
Inscripción
Certificados
Inscripción
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Hasta 06 cuotas sin intereses con Tarjeta de Crédito: Diners Club, BBVA o Visa BCP
CONTENIDO DE LA ESPECIALIZACIÓN
MÓDULO 1: Python + Colab
- Introducción
· Introducción al lenguaje
· Instalación y configuración de mi workspace en Colab
- Python básico
- Hello Python
- La interfaz con Python
- Variables y tipos
- Asignación de variables
- Cálculos con variables
- Otros tipos de variables
- Operaciones con otro tipo de variables
- Tipo de conversión
MÓDULO 2: Listas y estructuras
- Listas Python
- Crear una lista
- Crear listas con diferentes tipos
- Listas de listas
- Subconjunto de listas
- Subconjunto y calculo
- Cortado y tajado
- Manipulación de listas
- Reemplazo de elementos de listas
- Extensión de listas
- Estructuras de datos integradas
· Tuplas
· Diccionarios
MÓDULO 3: NumPy
- NumPy
- Primera matriz NumPy
- Subconjunto matriz NumPy
- Matriz 2D Numpy
- Estadísticas básicas en NumPy
- Manejo de errores y excepciones
- Excepciones, tipos y control de excepciones
- Programación orientada a objetos
- Clases y objetos
- Atributos y métodos
MÓDULO 4: Condicionales y Panda
- Condicionales
- Sentencias
- Expresiones
- Pandas
· Data
· Indexación
· Órdenes
· Datos perdidos
· Operaciones
· Agrupaciones
· Estadísticas
· Uniones
MÓDULO 5: Funciones y paquetes
- Funciones
- Funciones familiares
- Múltiples argumentos
- Métodos de cadena
- Métodos de lista
- Paquetes
- Importación de paquetes
- Importación selectiva
- Funciones lambda
MÓDULO 6: Visualización y Analytics
- Visualización de datos
- Análisis de datos
- Análisis univariado
- Análisis bivariado
MÓDULO 7: Introducción a la estadística
- Conceptos básicos: Estadística, población muestra, elemento muestral
- Tipos de variables:
· Categóricas (Nominales y ordinales)
· Numéricas (Discretas y continuas)
- Secuencia / Metodología de análisis de datos
- Introducción a Colab
- Full introducción a Python
MÓDULO 8: Análisis descriptivo
- Medidas de tendencia central: moda, mediana, media.
- Medias de dispersión:
· Desviación estándar
· Varianza
· Rango
· Rango intercuartílico
· Coeficiente de variación
- Coeficiente de asimetría y kurtosis
- Medidas de asociación: correlación
- Pruebas Chi Cuadrado
MÓDULO 9: Tratamiento de datos nulos y outliers
- Tratamiento de datos nulos
- Tratamiento de outliers
- Imputación paramétrica y no paramétrica
MÓDULO 10: Inferencia estadística
- Teoría de la inferencia estadística (paramétricas y no paramétricas)
- Teorema del límite central
- Pruebas de hipótesis
- Pruebas de normalidad
- Pruebas de correlación (paramétricas y no paramétricas)
- 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
MÓDULO 11: Aprendizaje supervisado
- Creación de nuevas variables (atributos)
- Regresión lineal simple
- Regresión lineal múltiple
- Regresión logística
- Random forest
- Análisis de multicolinealidad
- Estimaciones
- Métricas: ROC, gini, accuray, KS, log-loss, entre otros.
MÓDULO 12: Aprendizaje no supervisado
- Análisis de componentes principales
- Análisis clúster
- Validación de clústers
- Perfilamiento de clústers
MÓDULO 13: EDA y tratamiento para datos
- Análisis exploratorio de datos
- Tratamiento de datos, OneHotEncoder, TargerEncoder
- Tratamientos de valores atípicos
- Imputación paramétrica (media, mediana, moda)
- Imputación no paramétrica para la imputación de valores perdidos
- División de los datos categóricos en números
- Creación de Driver
- División de los datos en conjunto de entrenamiento y prueba
- Normalización de los datos
- Balanceo de data: SMOTE, OverSampling, UnderSampling
- Selección de variables
MÓDULO 14: Aprendizaje supervisado para regresiones
- Regresión lineal
- KNN
- Árbol de decisión
- Suport Vector
- Ensemble methods
- AdaBoost, GBM, XGBoost
- Gridsearch de parámetros, RandomGridsearch
- Optimizacipon bayesiana
- Aplicación de un modelo TensorFlow
MÓDULO 15: Aprendizaje supervisado para clasificación
- Regresión logística
- Naive bayes
- Árbol de decisión
- KNN
- Random forest
- Support vector
- AdaBoost, GBM, XGBoost
- Gridsearch de parámetros, RandomGridsearch
- Optimización bayesiana
MÓDULO 16: Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje no supervisado
· K-means clutering
· Análisis de cesta de canasta de mercado
· Segmentación o puntuación RFM
- Reducción de dimensiones
· PCA
· LDA
MÓDULO 17: Introducción a series de tiempo
- Introducción a series de tiempo
- Entendiendo series de tiempo
- Método baso en suavizamiento exponencial
Especialización en
Ciencia de Datos y Machine Learning con Python
Precio regular: S/ 1,850 ó $510
Desarrollarás las habilidades para realizar proyectos de ciencia de datos y analizar datos con Python desde cero; alcanzarás tus objetivos y pondrás en práctica lo aprendido en tu empresa y tus proyectos. Si trabajas en el sector privado o público, estas son habilidades que te permitirán diferenciarte del resto, permitiéndote crecer profesionalmente, siendo más competitivo y logrando mejores oportunidades laborales.
INSTRUCTORES
Data & Analytic Insights Designer
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.
Instructor en Data & Analytics
Magíster y Licenciado en Estadística, cuenta con más de 6 años de experiencia en análisis y modelamiento de datos bajo el enfoque clásico y bayesiano. Experiencia en el sector público y privado: INEI, MINEDU, INDECOPI, electricidad y AFP. Además cuenta con 3 años de experiencia en docencia universitaria en temas de Data Mining, Machine Learning, Estadística Bayesiana, Modelos de pronóstico, y Muestreo estadístico en las principales universidades del Perú (UNI, UNMSM, UNICA, UPC, UTEPSA, Universidad Continental, etc).
Herramientas favoritas: Rstudio, Python, Julia, Matlab, SPSS, Stata, Minitab, SQL, Power BI, entre otros.
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Opiniones
Darwin ★★★★★
(14/11/2024) El curso es muy completo me sirvió para mi aprendizaje. Es un curso completo y ambos docentes muestran enseñanzas de calidad.
Zeus Ricardo Gurrola Villalobos ★★★★★
(20/11/2024) Me fue genial, aprendí mucho. Excelente curso.
Edwin Luna ★★★★★
(20/11/2024) Recomendaría los fundamentos del curso son buenos.
Pedro Luis Collazo Abreu ★★★★★
(18/11/2024) Trabajan bien el tema de la ciencia de datos.
Milton Huancare Medina ★★★★★
(14/11/2024) Buenisimo, permite avanzar mucho en los análisis de datos.
Richard Duarte Rodriguez ★★★★★
(13/11/2024) Muy bueno, bastante completo y muy útil. Muy buenos profesionales y la empresa se preocupa por enseñar y estar pendiente de los participantes.
Ricardo Rodriguez Ulloa ★★★★★
(12/11/2024) Muy bueno, por la seriedad y calidad en la enseñanza.
León González ★★★★★
(12/11/2024) Muy bueno, la información motiva y él instructor me ayudo mucho a aprender y me gustaría que otras personas sientan eso también.
Salvador Gutiérrez Ornelas ★★★★★
(27/06/2024) Es un curso muy completo, los temas, el material muy balanceado.
Miguel Oncebay Cerron ★★★★★
(31/05/2024) Me gustaría mucho la teoría de enseñanza aparte que las clases son grabadas los instructores están capacitados.
Abel Angel Salazar Collas ★★★★★
(30/05/2024) Buen material y dominio de los docentes .
Abel Salazar ★★★★★
(03/04/2024) Contenido, didáctico muy bueno, me ayudo mucho.
Luis Miguel Prado Vasquez ★★★★★
(26/01/2024) La instructora posee amplio conocimiento en la materia.
Brenda Lizzeth Carrillo Romero ★★★★★
(01/07/2024) Buen curso, me encanto, yo incluiría más días y menos horas para procesar mejor la información y práctica. Muy recomendado .
Ricardo Borja ★★★★★
(01/07/2024) Excelente curso fue muy bueno, didáctico y practico.
Eugenio Caicedo ★★★★★
(01/07/2024) El curso me permitio obtener una gran cantidad de conocimiento y nuevas herramientas de trabajo las cuales profundizare mas adelante. La información fue bastante completo y valoro las opiniones y explicaciones relevantes en el curso.
Carlos Arturo Rojas Bolaños ★★★★★
(26/01/2024) Excelente curso porque profundiza y abarca diversos temas que son útiles para la vida laboral.
Luis Miguel Prado Vásquez ★★★★★
(26/01/2024) La instructora posee amplio conocimiento en la materia.
Carlos Arturo Rojas ★★★★★
(07/12/2023) Muy útil y práctico para el desarrollo profesional el ontenido 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 Manríquez ★★★★★
(25/10/2023) Muy buen curso, muy completo. Es un equipo muy competente.
Ivan Saldaña Rojas ★★★★★
(26/09/2023) Tienes buenos expositores y un excelente contenido.
Hein Miguel Chura Cahuana ★★★★★
(26/09/2023) Se ha tratado de lo sencillo a lo complejo, estuvo genial.
Ramón Alejandro Aguirre Romero ★★★★★
(05/06/2023) Es bastante interesante todo lo que enseñan pero me gustaría recibir feedback de los proyectos anteriormente realizados. He aprendido bastante sobre múltiples ramas y la información que nos entregan nos sirve de mucho.
Jeersson Maradiaga ★★★★★
(05/06/2023) El dominio de los temas que se imparten son geniales.
Juan Jesús Palomino Quispe ★★★★★
(05/06/2023) Lo recomendaría porque son muy profesionales.
Felipe Saldaña ★★★★★
(21/04/2023) Muy interesante y enriquecedor el curso que dicto la instructora.
Ivan Ariano Valcarcel Sanchez ★★★★★
(27/10/2022) Me gusto el programa porque el curso fue detallado, enseñan bien y con practicas casi reales.
Darwin Garrido Chavez ★★★★★
(27/10/2022) Muy bueno el material, buen docente, horas prácticas adecuadas y facilidad para ingresar a clases.
Salvador Bustamante Cornejo ★★★★★
(27/10/2022) El nivel del curso es bueno. Se nos proporciona material teórico y audiovisual. Considero muy bueno todo lo visto.
Sheyla Pacush ★★★★★
(27/10/2022) ¡Excelentes instructores! pero por el horario los alumnos mostraban más el cansancio, y no todos transmitían las ganas de aprender.
Carlos Gerardo Balderas Casas ★★★★★
(27/10/2022) El curso, es muy afectivo, los scripts de colab son fabulosos, las explicaciones buenas, muy profesional.
Herlendy Alejandro Sánchez Gaitán ★★★★★
(27/10/2022) Lo recomendaría porque cumplió las expectativas del curso, se abordaron los temas correspondientes y se hizo un buen manejo del tiempo.
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 Obregón ★★★★★
(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.
Celeste Malpica Morales ★★★★★
(26/10/2022) La profesora está muy preparada y explica todos los temas con calma y seguridad. Nunca había tenido una clase de estadística tan divertida y buena.
Gabriel Barrera Delgadillo ★★★★★
(26/10/2022) Lo recomendaría porque el curso esta muy completo.
Salvador Bustamante Cornejo ★★★★★
(25/10/2022) El nivel del curso es bueno. Se nos proporciona material teórico y audiovisual. Considero muy bueno todo lo visto.
Sheyla Pacush ★★★★☆
(25/10/2022) Excelentes instructores, los alumnos mostraban el cansancio del horario y no transmitían las ganas de aprender.
Carlos Gerardo Balderas Casas ★★★★★
(25/10/2022) El curso, es muy afectivo, los scripts de colab son fabulosos, las explicaciones buenas, muy profesional.
Herlendy Alejandro Sánchez Gaitán ★★★★★
(25/10/2022) Lo recomendaría porque cumplió las expectativas del curso, se abordaron los temas correspondientes y se hizo un buen manejo del tiempo.
Reynaldo Emilio Hoces Azañero ★★★★★
(03/10/2022) Brinda muy buena enseñanza la docente.
Lloyd Laura ★★★★★
(17/06/2022) Lo recomendaría a mis amigos o colegas que recién empiezan ya que el curso es económico y muy didáctico.
Diana Karen Castillo Ramírez ★★★★★
(17/06/2022) Lo recomendaría porque fue un buen curso, nos llevó de la mano la instructora.
José Taco Sarayasi ★★★★★
(25/05/2022) Es un curso extenso y detallado, por que hay mucha dedicación en el contenido del curso.
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