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Data Science para la mejora continua

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Data Science para la mejora continua

Presentación

Las habilidades relacionadas con la ciencia de los datos son cada vez más demandadas en el mercado laboral, por lo que su desarrollo permite afrontar los desafíos vinculados con el análisis de los datos en el mundo empresarial. Por ello, Data Science se está convirtiendo en una de las herramientas más eficaces para las empresas porque permite tomar decisiones rápidas y efectivas para satisfacer las necesidades y expectativas de los clientes. El curso combina la estadística, la matemática y la informática para estructurar y analizar los datos, incluso 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 mediante mecanismos de aprendizaje automático.

Presentación

Objetivos

Fortalecer el conocimiento asociado a Big Data y Data Science, su importancia para la recopilación de datos, la creación de algoritmos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático supervisados, modelos de aprendizaje automático no supervisado y por refuerzo, para obtener, en tiempo real, diversos conocimientos que impactan en la productividad y eficiencia del negocio.

Perfil del participante

Profesionales en Tecnología de la Información, Gestión y Mejora Continua, Marketing y Analistas de Negocios

Profesionales interesados en mejorar sus habilidades técnicas e identificar las principales tendencias de data science para potenciar su perfil profesional

Convenios

Certificación

Certificado

Certificado del curso de capacitación en Data Science para la Mejora Continua (formato digital) a nombre del Instituto para la Calidad de la Pontificia Universidad Católica de Perú.

Beneficios

  • Análisis de Modelos a través de las aplicaciones Python y código R
  • Aplicación de Modelo de Redes neuronales utilizando Python
  • Ejercicios Prácticos para el análisis e interpretación de resultados
Beneficios

Requisitos

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)

Lectura previa de las Reglas de Actividades para Formación Continua del Instituto para la Calidad

Ficha de inscripción firmada

Compromiso de honor firmado

DNI legible

Carta de compromiso de la empresa (solo en caso la empresa financie el curso)

Estructura temática

Temario
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 Recomendación
Estructura temática

Información del curso

Modalidad: online
Inicio: Próximo inicio
Frecuencia: semanal
Horario: lunes y miércoles de 19:00 p. m. a 22:15 p. m.

Inversión: S/ 2 400

CAMPAÑA DINERS CLUB: Hasta 12 cuotas sin intereses con tarjetas Diners Club

CAMPAÑA BBVA: Hasta 9 cuotas sin intereses con tarjetas BBVA

*Válido del 1 de octubre de 2024 al 3 de marzo de 2025

Información del curso
Docentes
JORGE ALARCÓN FLORES

JORGE ALARCÓN FLORES

JULIO MORALES LEÓN

JULIO MORALES LEÓN

DARÍO  PONCE ANGULO

DARÍO PONCE ANGULO

JOSÉ RIVEROS ABARCA

JOSÉ RIVEROS ABARCA

JONATÁN  ROJAS POLO

JONATÁN ROJAS POLO



*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.

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E-mail: hingam@pucp.edu.pe

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