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Machine Learning Inmersion con Python
FECHA:Lunes27 de Abril
Comprende la importancia de la ciencia de datos y
el uso de machine learning en las empresas.
HORA:7:30 p.m. a9:00 p.m.
MODALIDAD:Curso virtual(Clases en vivo)
ONLINE LEARNING DMC - Curso Virtual (Clases en vivo)
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Móvil: 981 350 255 Email: [email protected]
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9 El curso de Machine Learning Inmersion con Python está dirigido a profesionales y estudiantes sin experiencia en Data Science. Es por eso que se aborda, desde un enfoque aplicativo, las técnicas básicas en machine learning hasta un nivel intermedio. El curso busca abordar conceptos y técnicas machine learning trabajando en la nube de Google en un entorno colaborativo con la Aplicación Google Colaboratory.
Presentación
9 Dirigido a profesionales sin experiencia previa en el desarrollo de modelos de machine learning o que deseen iniciar una carrera en este campo. Profesionales que se desarrollan en áreas de business intelligence, TI, marketing, planificación, analytics u otras áreas relacionadas al análisis de datos.Profesionales que deseen incursionar en el mundo de big data y data science como oportunidad en la línea de carrera. Profesionales deseosos de aprender la ciencia del análisis de datos.
Dirigido a:
9 Conocimientos de estadística básica. Conocimientos básicos en Python. 9 Conocimientos básicos de programación en software estadísticos. 9
Software Requerido: 9 Cuenta Google gmail. Google Colaboratory
Pre-requisitos:
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Metodología
Sesiones en vivoAprende en casa como
si estuvieras enDMC Perú
Materiales
ComplementariosLecturas, videos, tutoriales y más
Clases grabadasRepite las sesiones
cuando quieras
Aprende haciendoDesarrolla casos con
datos reales
Tiempo adecuadoSesiones de 1.5
horas
Asesoría contínuaResuelve tus dudas
con el docente o asistente en línea
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Beneficios: 9 Certificado de Participación.
9 Pertenecer a la Comunidad más grande de profesionales de Business Analytics.
9 Plana docente compuesta por líderes del sector, especializados en herramientas
y temas a desarrollar.
9 Descuentos en programas complementarios.
9 Material didáctico con el desarrollo del curso.
9 Acceso a la bolsa de trabajo especializada de DMC Perú.
9 Plana docente: líderes de la industria a nivel internacional.
9 Comprender la importancia de la ciencia de datos en las empresas y el
uso del machine learning para lograr sus objetivos comerciales.
9 Aprender a utilizar software Open Source como Python para
desarrollar algoritmos de aprendizaje automático.
9 Comprender el procedimiento y las técnicas que se utilizan en el
machine learning, así como saber diferenciarlas y utilizarlas según los
objetivos buscados.
Objetivos:
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SyllabusSESIÓN 1 (1.5 Horas en vivo con docente)
Objetivo: Entender el objetivo de la ciencia de datos en el mundo real y comprender a la variable target como variable clave de negocio.
• ¿Qué es Data Science? Casos de uso, entregables• y aplicaciones principales.• Entendimiento de casuísticas de negocio,• definición de la variable de estudio o target.• Elección y definición del horizonte temporal.• Python inmersión, Numpy, Pandas, Scikit-Learn.• Lecturas complementarias
Lecturas sobre ciencia de datos:• Lecturas sobre programación con Python.
SESIÓN 2 (1.5 Horas en vivo con docente)
Objetivo: Comprender el proceso de Análisis Exploratorio de datos y su importancia en el proceso de machine learning. Aprender las principales técnicas de detección de anomalías, imputación y transformación de datos.
• Análisis exploratorio de datos. Media, mediana, percentiles,• máximos y mínimos.• Técnicas de visualización de datos• Imputación de datos mediante técnicas univariadas y• multivariadas• Transformación de datos mediante funciones lineales y no
lineales.Lecturas complementarias
• Lecturas sobre estadística aplicada• Lecturas sobre EDA con Python.
SESIÓN 3 (1.5 Horas en vivo con docente)
Objetivo: Aprender el correcto tratamiento de datos previo a la realización de un proceso de machine learning y comprender los principales métodos no supervisados y su importancia en el feature engineering.
• Muestreo. Partición train-test-validación • Técnicas de balanceo de datos: UnderSampling,
RandomUnderSampling• Entendiendo los métodos no supervisados• Segmentación K Means. PCA• DB Scan
Lecturas complementarias• Lecturas sobre técnicas de muestreo• Lecturas sobre métodos no supervisados.
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Instructor:César Quezada
Profesional de Ingeniería Estadística (UNI), especialista en Gestión de Proyectos (Escuela de Postgrado UTP). Con más de 8 años de experiencia en
investigación de mercados, modelamiento predictivo de datos, métodos estadísticos, y análisis de información muestral y censal. Ganador del concurso de Machine Learning organizado por Kaggle y DMC en el año 2017. Actualmente se desempeña como Especialista en Analytics & BI en DMC Perú.
SESIÓN 4 (1.5 Horas en vivo con docente)
Objetivo: Comprender los métodos supervisados y su importancia en el modelamiento de datos. Aprender a utilizar los modelos supervisados de respuesta cuantitativa. Saber utilizar cada modelo según los objetivos de negocio.
• Entendiendo los métodos supervisados• Regresión lineal simple y múltiple• Introducción a la regresiones penalizadas
(Rige, Lasso)• Comparación entre modelos
Lecturas complementarias• Lecturas sobre métodos supervisados de
respuesta cuantitativa
SESIÓN 5 (1.5 Horas en vivo con docente)
Objetivo: Aprender a utilizar los modelos supervisados de respuesta cualitativa y saber utilizar cada modelo según los objetivos de negocio.
• Regresión logística• Árboles de decisión. Random Forest• Máquina de soporte vectorial. Tipos de Kernel• Comparación de modelos
Lecturas complementarias• Lecturas sobre métodos supervisados de
respuesta cualitativa
SESIÓN 6 (1.5 Horas en vivo con docente)
Objetivo: Aprender a realizar una correcta comparación y selección de modelos y conocer las principales aplicaciones de machine learning que se realizan en el sector.
• Técnicas de validación de modelos• Gini, K-S, F1-Score. Matriz de confusión.• Validación cruzada• Aplicaciones reales de machine learning.
Lecturas complementarias• Lecturas sobre técnicas de validación de
modelos.
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Medios de Pago
1. Depósito en las cuentas BBVA o BCP:
N° Cuenta de Ahorros: 0011-0177-02-00180473
N° Cuenta de Corriente: 193-2251181-0-01
3. Oficina Principal
2. Pago Online:
Dirección: Calle Río de la Plata 167. Of. 203. San Isidro. Lima - Perú.
Horario de Atención:Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábados de 9:00 a.m. a 4:00 p.m.
Razón Social
R.U.C
J&J Data Mining Consulting S.A.C
20520972740
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CertificadoCertificación virtual a nombre de DMC Perú. Empresa de capacitación en herramientas analíticas del Perú.
¿Cómo obtengo mi certificado de especialización?El participante deberá conectarse como mínimo al 80% de sesiones y tener una nota mínima de 14 en nota vigesimal
CERTIFICADO
SE OTORGA A:
MBA Jonny Chambi C.Director General
DMC Perú
Por haber participado en el taller online:Nombre del curso con presencialidad remota,
impartido por el centro de capacitación DMC Perú con una duración de 00 minutos.
NOMBRES Y APELLIDOS
Lima, 27 de marzo de 2020.
Nombre del docenteDocente
DMC Perú
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Contacto
Email: [email protected]: www.dmc.peMóvil: +51 981 350 255Oficina Principal: Calle Rio de la Plata 167. Of. 203. San Isidro. Lima - Perú.