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Especialización en CIENCIA DE DATOS Y MACHINE LEARNING CON PYTHON

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

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Inicio desde cero.

BÁSICO - INTERMEDIO - AVANZADO

Herramientas

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Python + Colaboratory Google

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 Para quienes buscan mejorar sus habilidades o aprender a desarrollar proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning con Python

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PEN 1850 ó USD 510

- personas naturales -

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04 certificados

Especialización con

120 horas académicas

14 semanas

Materiales

Certificados

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CONTENIDO DE LA ESPECIALIZACIÓN

  • 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


  • 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


  • 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


  • Condicionales
  • Sentencias
  • Expresiones
  • Pandas

               · Data

               · Indexación

               · Órdenes

               · Datos perdidos

               · Operaciones

               · Agrupaciones

               · Estadísticas

               · Uniones


 

  • Funciones
  • Funciones familiares
  • Múltiples argumentos
  • Métodos de cadena
  • Métodos de lista
  • Paquetes
  • Importación de paquetes
  • Importación selectiva
  • Funciones lambda


  •  Visualización de datos
  • Análisis de datos
  • Análisis univariado
  • Análisis bivariado


  • 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


  • 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


  • Tratamiento de datos nulos
  • Tratamiento de outliers
  • Imputación paramétrica y no paramétrica


  •  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


  •  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.


  •  Análisis de componentes principales
  • Análisis clúster
  • Validación de clústers
  • Perfilamiento de clústers


  •  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


  •  Regresión lineal
  • KNN
  • Árbol de decisión
  • Suport Vector
  • Ensemble methods
  • AdaBoost, GBM, XGBoost
  • Gridsearch de parámetros, RandomGridsearch
  • Optimizacipon bayesiana
  • Aplicación de un modelo TensorFlow


  • Regresión logística
  • Naive bayes
  • Árbol de decisión
  • KNN
  • Random forest
  • Support vector
  • AdaBoost, GBM, XGBoost
  • Gridsearch de parámetros, RandomGridsearch
  • Optimización bayesiana
  • Resolución de ejercicios
  • - Validación de modelos 
  • - Validación cruzada - Matriz de confusión 
  • - GINI, ROC-AUC, K-S, sensibilidad, recall,  F-Score, Log-Loss 


  • Aprendizaje no supervisado

               · K-means clustering

               · Análisis de cesta de canasta de mercado

               · Segmentación o puntuación RFM

  • Reducción de dimensiones

               · PCA

               · LDA


  •  Introducción a series de tiempo
  • Entendiendo series de tiempo
  • Método baso en suavizamiento exponencial


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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

Adolfo Armando Quispe Ortiz ★★★★★

(04/02/2025)   El curso, en términos generales, abordó los temas necesarios para introducirse en el mundo de la ciencia de datos. Proporcionó conceptos clave que contribuyeron a mejorar mi comprensión y ampliar mis conocimientos. El curso que realicé brindó un enfoque estructurado y práctico para aprender el Programa Especializado: Ciencia de Datos con Python. Su contenido bien organizado y el uso de ejemplos prácticos en clase facilitaron la comprensión de los conceptos clave y sus aplicaciones.

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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