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Curso Especializado
Analítica Avanzada de Datos
y Machine Learning con Python

(Virtual)

Descripción:

Con este entrenamiento los participantes serán dotados de los conocimientos para manejar una de las herramientas más demandas por el mercado para analítica de datos y el mundo de la Ciencia de Datos: Python. Tendrán la capacidad de desarrollar modelos estadísticos de machine learning e inteligencia artificial para hacer predicciones, manipular grandes volúmenes de datos, sacar análisis avanzados y conclusiones sobre los datos y sus variables, así como realizar análisis multivariable y univariable de manera eficiente y científica que permita entender la relación entre las variables que impactan los resultados de un proceso, situación o negocio.

Con este programa aprenderás de manera puntual lo siguiente:
• Principales conceptos, fundamentos y generalidades del mundo de la Ciencia de Datos y sus procesos.
• Programación con Python para el Análisis de Datos
• Manipulación de Datos con Python
• Visualización y Análisis Exploratorio de Datos con Python
• Creación de Modelos de Inteligencia Artificial
• Evaluación de Modelos de Inteligencia Artificial

Herramientas necesarias:
• Computadora
• Preferiblemente dos monitores (opcional)
• Acceso a internet

Requisitos mínimos:
• Conocimientos intermedios de estadística
• Computadora con sistema operativo Windows

Dirigido a:

Profesionales, técnicos y/o estudiantes que deseen desarrollar habilidades en el área de machine learning y análisis avanzado de datos.

Facilitador:

Gilberto Almonte

Ingeniero Industrial con Maestría en Consultoría y Auditoría de Sistemas de Calidad y Excelencia (Universidad Camilo José Cela, España) y Maestría en Administración y Dirección de Empresas - MBA (Universidad Isabel I, España), además posee las certificaciones internacionales de Lean Six Sigma Black Belt, Capital Market and Securities Analyst, Data Scientist y Machine Learning Scientist. Especializado en mercado de capitales, análisis financiero, gestión de riesgos y mejora continua.

Contenido:


1. Introducción a la Ciencia de Datos:
Principales conceptos, fundamentos y generalidades del mundo de la Ciencia de Datos y sus procesos

2. Estadística para la Ciencia de Datos

3. Introducción a la programación con Python

4. Manipulación de datos en Python con las librerías:
Numpy y Pandas

5. Análisis Exploratorio de Datos en Python con las librerías:
Seaborn y Matplotlib

6. Conceptos generales de Machine Learning y proceso de construcción y evaluación de modelos (aprendizaje automático de máquina)

7. Desarrollo y evaluación de modelos con los siguientes algoritmos:
Aprendizaje Supervisado:
• Regresión Lineal
• Regresión Logística
• Máquina de Vectores de Soporte
• Naive Bayes
• K Vecinos Más Cercanos
• Arboles de Decisión y Bosques Aleatorios
Aprendizaje No Supervisado:
• K Medias
• K Modas
• Análisis de Componentes Principales (PCA)

8. Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

9. Reproducibilidad y puesta en producción de modelos

10. Otras técnicas:
Simulación de Monte Carlo, Balanceo de Datos, Técnicas de Selección de Variables

Información:


Fecha:
Del 1 ​de julio al 28 de agost​o de 2024

Horario:
Lunes y miércoles, 7:00 - 10:00 p. m.

Duración:
48 horas

Inversión:
RD$18​,000

Coordinación:
Campus de Santo Domingo

Modalidad:
Virtual


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