
Eres nuevo en Data Science o quieres reforzar tus conocimientos? Este curso de ayudará a obtener los fundamentos del Modelamiento de datos, técnicas de pronóstico y técnicas de clasificación avanzadas para aplicarlos en tu negocio o en tu centro de trabajo.
Si soy un Data Scientist me ayudará a seguir creciendo profesionalmente y además a generar mejores ingresos. Aplicar Ciencia de datos en tu empres te permitirá optimizar recursos, generar modelos que permitan discriminar a clientes buenos de los no tan buenos y asimismo también podrás calcular proyecciones o inclusive generar mejores rutas de distribución de tus productos, todo ello aplicando técnicas avanzadas de modelamiento.
Por qué?
Ya estamos en una época en donde las empresas han entendido que la base de su crecimiento será el dominio de la información de sus clientes. Esto hará la diferencia entre empresas que serán sostenibles en el tiempo y las que no, asimismo el mercado laboral de Científico de Datos será mucho mejor remunerado.
Este programa será lo más didáctico posible 🙂
Este programa se fundamente principalmente en la estadística y la matemática, no obstante nosotros hemos creado metodologías más acorde a la aplicabilidad siempre haciendo refuerzo en la teoría para que nuestros estudiantes puedan entender la esencia de cada técnica y puedan aplicarlo en el contexto adecuado.
Se trata de aplicar la mejor técnica al problema, no encontrar el problema a la técnica que se conoce
Ser un profesional de Ciencia de Datos te da el poder de decidir cuál es la mejor técnica para resolver un problema de negocio, hemos avanzado mucho y asimismo nuestros alumnos diagnostican mejor sus problemas y plantean soluciones óptimas para el negocio. Nuestra clave es siempre buscar el “equilibrio entre lo práctico y lo complejo, lo que es más fácil de explicar sobre lo difícil de implementar, el negocio te lo agradecerá”.
¿Qué Aprenderás?
- Aprendizaje Supervisado: Entrenamiento de modelos utilizando conjuntos de datos etiquetados para predecir o clasificar datos futuros basados en ejemplos conocidos.
- Aprendizaje No Supervisado: Exploración de conjuntos de datos no etiquetados para encontrar patrones ocultos, como agrupaciones o asociaciones, sin guía externa.
- Procesamiento de Imágenes: Análisis y manipulación de imágenes digitales utilizando algoritmos de visión por computadora para reconocimiento, segmentación o clasificación de contenido visual.
- Análisis de Sentimientos: Técnica de procesamiento de lenguaje natural que evalúa y determina las emociones expresadas en texto, útil para comprender opiniones y tendencias en comentarios o reseñas.
- Aprendizaje por Refuerzo: Un enfoque de aprendizaje automático donde un agente toma decisiones en un entorno para maximizar una recompensa, empleado en áreas como juegos y robótica.
- Análisis de Series Temporales: Estudio de datos secuenciales en series temporales para predecir eventos futuros, como el análisis financiero o la predicción del clima.
Plan de estudios del Curso
Ciencia de Datos & Herramientas
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Introducción a la ciencia de datos
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Proceso de un proyecto de ciencia de datos
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Python
Principios Básicos de la Ciencia de Datos
Algoritmos de regresión y clasificación
Técnicas avanzadas
Especialízate y obtén tu Certificado
- Mentores expertos en Ciencia de Datos
- Cada uno de ellos laborando en las empresas más prestigiosas de Lima
- Experiencia comprobada