Próxima cohorte · inicio 26 de enero

Programa insignia · Data Science Applied

Especialización en Data Science

Del dato crudo al modelo que decide. En vivo, con mentores que trabajan en BCP, Interbank y Credicorp.

Hablar por WhatsApp Ver inversión y cupos

98% de satisfacciónEmpieza desde ceroPago en cuotas

La ruta · 4 módulos

Seis meses, cuatro estaciones.

80horas en vivo
40sesiones
4módulos
5meses

26 ene · 8:00 p. m.InicioEdición 7 · en vivo
26 ene → 16 feb01Python para analítica8 clases · 16 h en vivo
23 feb → 23 mar02Estadística aplicada9 clases · 18 h en vivo
30 mar → 04 may03Multivariante & Feature Engineering11 clases · 22 h en vivo
11 may → 17 jun04Machine Learning12 clases · 24 h en vivoProyecto final
Junio 2027Certificado80 horas académicas · ISO 9001:2015

Nuestros mentores trabajan en las empresas líderes del país

Adónde te lleva

Terminas el programa y aplicas a estos puestos.

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DestinoAl terminar la ruta

01Data Scientist
02Machine Learning Engineer
03Credit Risk Analyst
04Data Analyst
05BI Developer
06MLOps Engineer

alumnos en la edición anterior

mentores que hoy lideran equipos de datos en la banca

100%

de los certificados, verificables en línea

Plan de estudios · 4 módulos

Arma tu ruta, módulo a módulo.

Elige el programa completo o solo los módulos que quieras, y envía tu selección por WhatsApp.

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26 ENE → 16 FEB 2027

Python para analítica

8 clases · 16 h en vivo · Nivel inicial

~~S/. 699~~S/. 489

Fundamentos de Python y programación
Manipulación de datos con NumPy & Pandas
Visualización y entorno pro (Git & GitHub)

Resultado: Programas en Python y manipulas datos con Pandas de forma autónoma.

Temario sesión por sesión

Clase 1Bienvenida al Programa Data Science
Clase 2Introducción a Python, entornos y tipos de datos
Clase 3Programación Estructurada I
Clase 4Programación Estructurada II
Clase 5Funciones
Clase 6Numpy
Clase 7Pandas
Clase 8Visualización de datos

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23 FEB → 23 MAR 2027

Estadística aplicada

9 clases · 18 h en vivo · Nivel intermedio

~~S/. 699~~S/. 489

Estadística descriptiva e inferencial
Probabilidad, distribuciones y muestreo
Pruebas de hipótesis y experimentos

Resultado: Sustentas decisiones de negocio con evidencia estadística sólida.

Temario sesión por sesión

Clase 9Estadística Descriptiva: Centro, Dispersión, Forma y Correlación
Clase 10Fundamentos de Probabilidad y Teorema de Bayes
Clase 11Variable Aleatoria y Funciones de Distribución
Clase 12Distribuciones de Probabilidad y Teorema del Límite Central
Clase 13Inferencia Estadística I: Estimación, Contraste y Prueba t/Z
Clase 14Inferencia Estadística II: ANOVA, Chi-Cuadrado
Clase 15Muestreo Correcto: Diseño, Casos Aplicados y Poder Estadístico
Clase 16Pruebas No Paramétricas: Equivalentes sin Supuesto de Normalidad
Clase 17Diseños Cuasi-Experimentales: Diferencias en Diferencias (DiD) + Bootstrap

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30 MAR → 04 MAY 2027

Multivariante & Feature Engineering

11 clases · 22 h en vivo · Nivel intermedio-avanzado

~~S/. 1,099~~S/. 769

Limpieza y tratamiento de datos
Análisis multivariante y reducción (PCA/MCA)
Feature Engineering avanzado

Resultado: Preparas y enriqueces datasets listos para modelos de alto rendimiento.

Temario sesión por sesión

Clase 18Análisis Multivariante: Observando Datos Multivariados
Clase 19Reducción de Dimensionalidad: PCA (Teoría)
Clase 20PCA Práctica 1
Clase 21PCA Práctica 2: Caso de Negocio Banca Retail
Clase 22Reducción de Dimensionalidad: MCA (Teoría)
Clase 23MCA Práctica: Caso de Negocio Banca Retail
Clase 24Fundamentos de Preprocesamiento y Feature Engineering
Clase 25Pipeline: División Train / Test (muestreo estratificado + bietápico) + EDA
Clase 26Pipeline: Filtros duros + outliers multivariante + WOE + Feature Engineering
Clase 27Pipeline: Selección de Variables + PCA/MCA + Balanceo Datos
Clase 28Pipeline para Regresión: Segmentación, Test de Chow, Árboles de Inferencia y PLS

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11 MAY → 17 JUN 2027

Machine Learning Proyecto final

12 clases · 24 h en vivo · Proyecto final

~~S/. 1,299~~S/. 909

Modelos supervisados: regresión y clasificación
Clustering, segmentación RFM y recomendación
Ensamblados y evaluación (ROC-AUC)

Resultado: Construyes y evalúas un modelo de ML completo, como el credit scoring del proyecto final.

Temario sesión por sesión

Clase 29Regresión Lineal: Simple, Múltiple y Diagnóstico
Clase 30Análisis Discriminante y Regresión Logística (Teoría)
Clase 31Evaluación, Validación Cruzada y Optimización de Hiperparámetros
Clase 32Regresión Regularizada: Teoría y Práctica
Clase 33Árboles, Random Forest y K-NN
Clase 34Práctica Integradora de Clasificación
Clase 35Clustering: K-means, PAM, Jerárquico y DBSCAN
Clase 36Clustering Aplicado: Caso de Negocio y Comparación de Técnicas
Clase 37Segmentación RFM y PAM
Clase 38Market Basket Analysis y Sistemas de Recomendación
Clase 39Máquina de Soporte Vectorial (SVM)
Clase 40Modelos Ensamblados: Bagging, Random Forest y Boosting Completo

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Certificado de Aprobación
80 horas académicas · Lima, abril de 2027

Sílabo · 11 páginas

Llévate el sílabo completo

Temario de los 4 módulos, metodología y detalle de las 80 horas.

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Casos reales por industria

Problemas reales que hoy pagan mejor.

Banca

Credit scoring y probabilidad de default

Modela el riesgo de incumplimiento con XGBoost y variables de buró para automatizar decisiones de crédito.

credit_scoring.ipynbDemo

Modelo de riesgo de defaultClasificador XGBoost · validación out-of-time

0.91ROC-AUC

Importancia de variables (eje 0 – 0.50)

score_buro0.19
deuda_ingreso0.16
n_atrasos_6m0.13
utilizacion_linea0.10
antiguedad_lab0.07
num_consultas_3m0.05

Curva ROC

import xgboost as xgb

model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=400,
  max_depth=5, scale_pos_weight=6).fit(X_train, y_train)
proba = model.predict_proba(X_val)[:, 1]
auc = roc_auc_score(y_val, proba)  # 0.91

ROC-AUC 0.91

Seguros

Detección de fraude y pricing

Clasifica siniestros sospechosos y ajusta tarifas según el riesgo real de cada asegurado.

Clasificación + scoring

Salud

Predicción de readmisión y no-show

Anticipa reingresos hospitalarios y ausencias a citas para optimizar recursos y atención.

Modelos predictivos

Retail

Churn, segmentación y demanda

Predice el abandono de clientes, segmenta con RFM y pronostica la demanda por producto.

Segmentación + forecast

Stack tecnológico

Las herramientas de los equipos de datos.

L1Lenguaje, entorno y versionado8

Python
NumPy
Pandas
Jupyter
Anaconda
Google Colab
Git
GitHub

L2Análisis estadístico y visualización8

SciPy
Statsmodels
Pingouin
Lifelines
Prince
Matplotlib
Seaborn
Plotly

L3Machine Learning8

Scikit-Learn
XGBoost
LightGBM
CatBoost
Imbalanced-learn
OptBinning
SHAP
Optuna

Plana docente

Aprende de quienes lideran la banca peruana.

Dirigen analítica, riesgo y machine learning en BCP, Interbank, Credicorp e IGT, y traen sus casos reales al aula.

Carlos Rondán

CEO Futura &
Senior Data Scientist

Luis Garayar

Chapter Leader
Data Scientist

Miguel Echeverre

Sub Gerente
Data Scientist

Jonattan Ramos

Advanced
Data Scientist

Luis Torres

Advanced
Data Scientist

Manuel Merino

Market Research
Analyst

Ruddy Caja

Gerente General
Allin Corp

+ Especialistas invitados

Profesionales de banca, seguros, salud y retail suman en cada cohorte.

Tu certificado

Certifícate y verifícalo en línea.

Asociados a:
Cámara de Comercio de Lima

Certificado de Aprobación

Programa de especialización:

Data Science Applied

Esta certificación se otorga a

Tu nombre completo

quien ha completado satisfactoriamente el curso
con una duración de 80 horas académicas

Carlos Rondán PomaGerente General

Lima, abril de 2027

Luis GarayarDirector Académico

Modelo. El tuyo lleva tu nombre y su propio código.

Certificado de Aprobación80 horas académicas
Código únicoVerificable en línea
Listo para LinkedInDescarga en PDF
ISO 9001:2015Asociados a la Cámara de Comercio de Lima

Compruébalo tú mismo

Un certificado real, en dos clics

CódigoAJ86VJSG-1YW

Verificar este certificado Ir al verificador de certificados

Inversión

Una inversión que se paga con tu próximo rol.

S/. 2,656~~S/. 3,796~~

Preventa -30% hasta el 26 nov · ahorras S/. 1,140 frente al precio lista

Después del Precio de octubre · −0%S/. 3,796
Precio listaRuta completa · 4 módulosS/. 3,796

Precios en soles (S/.), IGV incluido. Mientras antes te inscribes, mayor es el descuento; cada módulo suelto tiene el suyo según la fecha en que empieza.

4 módulos · 80 horas40 sesiones en vivo por Google Meet
Certificación ISO 9001:2015Con código verificable en línea
Grabaciones de por vidaY todos los materiales del programa
Portafolio con datos realesMás comunidad y networking profesional

Formas de pago

Cuotas sin intereses
Visa · Mastercard
Transferencia bancaria
Pronto pago · descuento
Factura disponible

Próxima cohorteInicio 26 de enero 2027

Martes y jueves · 8:00–10:00 p. m. (hora Perú)

Cupos limitados

–días

–hrs

–min

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Organizaciones del sector financiero y tecnológico acceden a precios corporativos.

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Preguntas frecuentes

Resolvemos tus dudas.

¿Otra pregunta? Un asesor te responde por WhatsApp.

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¿Necesito experiencia previa en programación?

No. Empezamos desde cero: el Módulo 1 construye las bases de Python paso a paso.

¿Cuál es el horario y la modalidad?

100% en vivo por Google Meet, martes y jueves de 8:00 a 10:00 p. m. (hora Perú). 40 sesiones de 2 horas en 5 meses, desde el 26 de enero.

¿La certificación tiene respaldo?

Sí. Al completar el programa recibes una certificación con estándar de calidad ISO 9001:2015.

¿Puedo pagar en cuotas o por módulos?

Sí. Lleva módulos sueltos o la ruta completa con descuento; tu plan de pago lo armamos por WhatsApp.

¿Quiénes dictan las clases?

Mentores que hoy trabajan en datos y riesgo en BCP, Interbank, Credicorp e IGT.

¿Tendré acceso a las grabaciones?

Sí, de por vida: grabaciones y todos los materiales del programa.

Transforma datos en decisiones de alto impacto.

Empieza el 26 de enero. Aprende como se trabaja de verdad en la industria de datos.

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Estadística aplicada

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Detección de fraude y pricing

Predicción de readmisión y no-show

Churn, segmentación y demanda

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Carlos Rondán

Luis Garayar

Miguel Echeverre

Jonattan Ramos

Luis Torres

Manuel Merino

Ruddy Caja

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1. Responsable del tratamiento

2. Datos que recopilamos

3. Finalidad

4. Base legal

5. Conservación y seguridad

6. Con quién compartimos

7. Tus derechos (ARCO)