Data Science para la mejora continua

    El curso de capacitación en Data Science para la Mejora Continua combina la estadística, las matemáticas y la informática para estructurar y analizar los datos, inclusive datos en grandes volúmenes (Big Data) que se obtienen de los clientes, procesos y usuarios de los bienes o servicios de diferentes negocios para predecir sus posibles comportamientos comerciales a través de mecanismos de aprendizaje automático. Data Science se está convirtiendo en una de las herramientas más potentes para las empresas porque permite tomar decisiones rápidas y efectivas para satisfacer las necesidades y expectativas de los clientes. Data Science en conjunto con el aprendizaje automático contribuyen con la agilización del ciclo de mejora continua de los negocios para tomar acciones eficaces para el logro de las metas de la organización.

    El curso de capacitación fortalece las competencias para analizar conceptos y metodologías asociadas a Data Science y al Big Data para transformar los datos en información de valor, agilizar el proceso de mejora continua de los procesos y responder con rapidez a las necesidades del cliente.

    Alumnos de últimos ciclos de carreras de ingeniería, economía, administración u otras afines interesados en desarrollar una línea de carrera en la implementación de Data Science desde un enfoque de mejora continua para agregar valor a diversos procesos con énfasis en los procesos comerciales e identificar oportunidades de negocio en la gestión de las organizaciones.

    Constancia digital del curso de capacitación en Data Science para la Mejora Continua; a nombre del Instituto para la Calidad de la Pontificia Universidad Católica de Perú.

    Conocer los mecanismos asociados a modelos predictivos de aprendizaje automático supervisado, no supervisado y por refuerzo para generar propuestas de valor innovadoras para los negocios, mejora de procesos y aplicaciones de mercado.

     

    CONTENIDO

    N° HORAS

    1

    1. Introducción a Data Science

    Modelos de aprendizaje supervisados

    2. Regresión y Predicción.
    3. Modelos de Regresión Logística
    4. Modelos de árboles de decisión.
    5. Random Forest
    6. Modelo Xgboost

    7. Redes Neuronales

    Modelos de aprendizaje no supervisados

    8. Análisis Cluster

    9. Sistemas de Reocmendación

    36

    • - Laptops 8 GB RAM / Desde CORE I3
    • - Software Python instalado en su PC o laptop
    • - Cuenta Gmail para acceder a trabajar con herramientas de nube de Google (GCP)

    Instituto para la Calidad
    Campus PUCP, Av. Universitaria 1801 - San Miguel
    E-mail: informes.calidad@pucp.edu.pe

    Asesora Comercial: Giannina Moscoso
    E-mail: giannina.moscoso@pucp.edu.pe
    Whatsapp: 980 123 210

     

    *Consulta por nuestros descuentos y sistema de financiamiento.

    Información del curso

    Paga en 3, 6 o 9 cuotas sin intereses con tarjetas de crédito Visa o Mastercard del BBVA.

    • Modalidad: ONLINE
    • Lugar: ONLINE
    • Inicio: 24 de Enero de 2023
    • Frecuencia: Semanal
    • Horario: (M- J) Martes y Jueves de 19:00 a 22:15 hrs.
    • Inversión:S/1,250.00
    Descargar las reglas

    Docentes

    El Instituto para la Calidad PUCP se reserva el derecho de efectuar cambios en los docentes o secuencia de los cursos de acuerdo a su política de mejora continua.