En Convenio con
DATA
SCIENCE
ANALYSIS
PROGRAMA DE ALTA ESPECIALIZACIÓN
EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO CON
PYTHON
MACHINE LEARNING
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Nuestra Institución en convenio con:
CONTAMOS CON PRESENCIA GLOBAL
REPUBLICA DOMINICANA
CHILE
COLOMBIA
+1 (829) 816-3171
+56 9 3212 9083
+57 310 8842539
BOLIVIA
ECUADOR
PERÚ
+591 7615 1607
+593 98 732 2957
+51 954 440 229
+51 970 474 062
ESPAÑA
+593 98 732 2957
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Definición
La capacitación de alta especialización de Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático con Python Machine Learning se refiere a la integración de
Python, un lenguaje de programación popular en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, con técnicas y algoritmos de machine learning para
desarrollar modelos predictivos y analizar grandes conjuntos de datos. Esta capacitación permite a los participantes adquirir habilidades avanzadas en la implementación
de algoritmos de machine learning, optimización de modelos y aplicación de técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas complejos en diversas áreas. Algunas
de las cosas que se pueden hacer con Python Machine Learning incluyen:
Implementación de algoritmos de machine learning: Python ofrece una amplia gama de bibliotecas y herramientas especializadas en machine learning, como Scikit-learn,
TensorFlow y Keras, que permiten a los usuarios implementar algoritmos de clasificación, regresión, clustering y más.
Análisis avanzado de datos: Python proporciona bibliotecas como Pandas y NumPy para manipular y analizar datos de forma eficiente, lo que facilita la preparación de datos
para su posterior análisis y modelado.
Optimización de modelos: Con Python, los usuarios pueden ajustar y optimizar los parámetros de los modelos de machine learning para mejorar su rendimiento y precisión
en la predicción.
Desarrollo de modelos de inteligencia artificial: Python es ampliamente utilizado en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, como redes neuronales y algoritmos
de procesamiento de lenguaje natural (NLP), lo que permite a los participantes explorar técnicas avanzadas de IA en sus proyectos.
En resumen, la capacitación en Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático con Python Machine Learning brinda a los participantes la oportunidad de
adquirir habilidades sólidas en la implementación de algoritmos de machine learning y técnicas de inteligencia artificial para resolver problemas del mundo real y
aprovechar el potencial de los datos en sus proyectos.
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Importancia
Es importante estudiar Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático con Python Machine Learning por varias razones:
Demanda laboral: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son campos en rápido crecimiento y con una gran demanda en la industria. Las empresas están
buscando profesionales capacitados en estas áreas para desarrollar soluciones innovadoras y mejorar su competitividad en el mercado.
Aplicaciones prácticas: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen aplicaciones en una amplia variedad de sectores, incluyendo la salud, finanzas,
manufactura, marketing, entre otros. Estudiar este campo te proporciona las habilidades necesarias para trabajar en proyectos y aplicaciones concretas que tienen un
impacto real en la sociedad.
Mejora de procesos y toma de decisiones: Con el conocimiento en inteligencia artificial y machine learning, puedes desarrollar algoritmos y modelos que automatizan
procesos, optimizan recursos y ayudan en la toma de decisiones más precisas y eficientes.
Innovación: Estudiar inteligencia artificial y machine learning te permite estar a la vanguardia de la innovación tecnológica. Puedes contribuir al desarrollo de nuevas
tecnologías, aplicaciones y productos que mejoran la calidad de vida de las personas y transforman industrias enteras. Competitividad profesional: Contar con habilidades
en inteligencia artificial y machine learning te hace más competitivo en el mercado laboral actual. Te diferencia de otros candidatos y te abre puertas a oportunidades
laborales mejor remuneradas y con mayor potencial de crecimiento. Flexibilidad y versatilidad: Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el campo
de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático debido a su simplicidad, flexibilidad y poderosas bibliotecas. Estudiar esta especialización te brinda habilidades
transferibles que puedes aplicar en una variedad de proyectos y contextos laborales.
En resumen, estudiar Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático con Python Machine Learning es importante porque te prepara para un futuro laboral
prometedor, te brinda habilidades prácticas y aplicables en diversas industrias, y te posiciona como un profesional en demanda en el mercado actual.
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Profesionales
Varios profesionales de diferentes campos están interesados en estudiar Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático con Python Machine
Learning. Algunos de ellos son:
Ingenieros en Informática o Sistemas: Buscan ampliar sus habilidades en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para aplicarlos en el
desarrollo de software y sistemas inteligentes.
Científicos de Datos: Desean mejorar sus habilidades en machine learning y trabajar en la creación de modelos predictivos y análisis de datos más avanzados.
Analistas de Datos: Quieren adquirir conocimientos en inteligencia artificial para mejorar la interpretación y análisis de grandes volúmenes de datos.
Desarrolladores de Software: Están interesados en aprender técnicas de machine learning para incorporar funcionalidades inteligentes y predictivas en sus
aplicaciones.
Profesionales de la Industria Financiera: Buscan utilizar técnicas de inteligencia artificial para análisis de riesgos, detección de fraudes, y optimización de inversiones.
Profesionales de la Salud: Quieren aplicar técnicas de machine learning en la interpretación de datos médicos, diagnóstico de enfermedades, y desarrollo de sistemas
de apoyo a decisiones clínicas.
Profesionales del Marketing: Buscan utilizar algoritmos de inteligencia artificial para análisis de mercado, segmentación de clientes, y personalización de campañas
publicitarias.
Ingenieros Industriales: Están interesados en aplicar técnicas de machine learning para optimizar procesos de producción, logística, y mantenimiento predictivo en la
industria.
En resumen, profesionales de diversas áreas encuentran valor en estudiar Especialista en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático con Python Machine
Learning, ya que les permite aplicar herramientas y técnicas avanzadas para resolver problemas específicos en sus respectivos campos y avanzar en sus carreras
profesionales.
8 Beneficios
EXCLUSIVOS
1.
Te otorgamos 40 horas académicas en vivo por Zoom donde te enseñamos
desde la instalación del software hasta el nivel avanzado.
2. Te otorgamos los instaladores de los software y te enseñamos a descárgalos e
instalarlos para que siempre puedas tenerlos sin costo adicional.
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6.
No importa la hora que necesites un apoyo, tenemos colaboradores en
distintas partes del mundo para que tu soporte sea 24/7 desde cualquier
parte.
7.
Regalo de cortesía 1: Los estudiantes se van a poder integrar a una bolsa
laboral donde se compartiran oportunidades laborales de distintas
empresas y entidades del Estado
8.
Regalo de cortesía 2: Los estudiantes obtendrán un descuento especial
por su segunda capacitación a adquirir
3. Te otorgamos una certificación de aprobación y dominio de la herramienta al
culminar solo la capacitación con un total de 150 horas a nombre de Data
Science Analysis.
4. Las clases son 100% en vivo y quedarán grabadas durante 1 año entero para
que puedas repasar.
5. Es importante tener un acompañamiento académico en tu preparación por
eso Data Science Analysis te otorga un soporte académico en el que puedas
confiar, tendrás un grupo de whatsapp donde podrás hacer consultas para que
puedas tener tu capacitación sin problemas.
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Público Objetivo
• Profesionales del sector público y privado, con especial
énfasis en aquellos que realicen o deseen hacer análisis
sobre diferentes cantidades de datos de diferente
naturaleza, como por ejemplo economistas, estadísticos,
ingenieros, administradores o profesionales de carreras
afines dentro del ámbito de las tecnologías de la
información y comunicación (TIC), entre otros.
Requisitos
• Buena conexión a internet.
• Una PC (con cámara web, audífono y micrófono). •
Procurar no tener una versión antigua de ZOOM. •
Ningún conocimiento previo..
Metodología
• Aprenderás de una rama de la inteligencia artificial que se
enfoca en la aplicación de distintos algoritmos y técnicas
que permiten a las computadoras aprender a partir de
datos, sin ser programadas explícitamente para realizar
una tarea específica, de esta manera puede apoyar la identificación de patrones.
Softwares a usar
Todos estos softwares y algunos adicionales serán brindados
por por la institución:
• El software a utilizar será Anaconda.
• El software a utilizar será TensorFlow.
• El software a utilizar será Hugging Face.
• El software a utilizar será Open AI.
Certificación
Para la certificación el estudiante debe aprobar el examen final
con nota mayor a 14, es un examen para marcar el cual se da al
final de la capacitación tiene 2 intentos para rendirlo y no es
necesario la asistencia a las clases, la certificación se entrega en
3 días hábiles de haber aprobado el examen Los participantes que
hayan concluido satisfactoriamente se les otorgará la
certificación respectiva.
Certificación
En convenio con:
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Temario - En vivo por
Masterclass
Introducción
Clase en Vivo (cortesía)
Intro Oficial
Material (cortesía)
Bienvenida al curso
Sesión 1
Sesión 2
Sesión 3
Sesión 4
Sesión 5
Tema 01 al 04
Tema 05 al 08
Tema 09 al 13
Tema 14 al 17
Tema 18 al 21
Instalación de Python y
Visual Studio Code
Condicionales
else)
Uso de Jupyter Notebook
y/o PyCharm (opcional)
Bucles (for, while)
Primeros
scripts
en
Python: print, variables,
tipos de datos
Introducción
instalación
configuración
a
Git:
y
(if,
elif,
Listas y tuplas
Diccionarios y conjuntos
Definición y uso de
funciones
Parámetros y valores de
retorno
Uso de módulos (import,
from module import ...)
Creación de módulos
personalizados
Introducción a GitHub y
repositorios remotos
Lectura y escritura de
archivos (open, read,
write)
Clases y objetos
Manejo de archivos CSV
y JSON
Herencia y polimorfismo
Gestión de errores con
try-except
Subida de proyectos a
GitHub (git push, git pull)
Métodos y atributos
Buenas prácticas en POO
Temario - En vivo por
Sesión 6
Sesión 7
Sesión 8
Sesión 9
Sesión 10
Sesión 11
Tema 22 al 26
Tema 27 al 30
Tema 31 al 33
Tema 34 al 37
Tema 38 al 40
Tema 41 al 43
Uso de math y random
Introducción a pandas: manejo de
datos tabulares
Uso de numpy para cálculos
numéricos
Introducción a requests: consumo
de APIs
Manejo de conflictos en Git (git
merge, git rebase)
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Diferencias entre AI, Machine
Tratamiento de valores nulos y
datos faltantes
Procesamiento de datos JSON
Learning y Deep Learning
Tipos de aprendizaje:
supervisado, no supervisado y
reforzado
Normalización y
estandarización de datos
Trabajo colaborativo en GitHub
(forks, pull requests, issues)
Flujo de trabajo en Machine
Learning
Introducción a APIs REST
Uso de requests para obtener
datos
Sesión 12
Sesión 13
Tema 44 al 47
Tema 48 al 51
Introducción a
TensorFlow y Keras
Creación de una red
neuronal simple
Entrenamiento y
evaluación del modelo
Introducción a redes
neuronales
convolucionales (CNNs)
Aplicación práctica de
Machine Learning o Deep
Learning
Optimización y ajuste de
hiperparámetros
Implementación en una
API o aplicación web
Presentación y análisis del
proyecto final
Codificación de variables
categóricas
Uso de pandas y
sklearn.preprocessing
Análisis de correlaciones
Introducción a scikit-learn
Visualización de datos con
matplotlib y seaborn
Modelos de regresión:
Regresión Lineal y
Polinómica
Identificación de outliers y
distribución de datos
Modelos de clasificación:
Regresión Logística, KNN,
Árboles de Decisión
TODAS SON CLASES EN VIVO
E INCLUYE MATERIALES
Ponentes
JAVIER REYES ASTO
GUSTAVO ROJAS
Ingeniero De Transportes, con 8
años de experiencia en rubro de
transporte
de
mercancía.
Consultor e implementador de
procesos para empresas de gran
envergadura.
Más de 5 años en experiencia
Consultor Académico, conferencista
e instructor en Gestión de Proyectos.
Ingeniero electrónico con 2 años de
experiencia en el campo de
Machine Learning aplicado a la
industria.
JOSÉ FERNANDO DAVELOUIS
FREDDY CASTILLEJO SILVA
PILAR CHUQUIAURI
Experiencia de más de 10 años
como miembro y líder de
equipos multidisciplinarios en
proyectos
de
banca,
telecomunicaciones y pymes
basados
en
marcos
y
metodologías de trabajo.
Ingeniero Civil Colegiado egresado
de la Universidad Nacional de
Ingeniería con especialización en
Gerencia de proyectos, experiencia
en el área de planeamiento, control
de costos y control de proyectos.
CIP: 127247
Profesional con formación en Ingeniería
de Sistemas, Contabilidad y Finanzas con
más de 10 años de experiencia en
administración académica de cursos y
coordinación de proyectos y análisis.
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JULIO DÍAZ VILLANUEVA
Ponentes
EDGARD HUANCA QUISPE
LUIS GÓMEZ FERNANDEZ
WILDER PINEDO
Más de 10 años de experiencia
profesional en proyectos como
despliegue de un laboratorio
de Hacking Ético utilizando
instancias EC2 y VPC.
Más de 12 años de experiencia en
planeamiento, implementación y
monitoreo de proyectos, gestión de
mantenimiento y valorizaciones de
servicios electromecánicos.
CIP: 256100
Conocimiento en el uso de diferentes
softwares para el desarrollo de
proyectos BIM. Experiencia en
proyectos desarrollados con BIM.
RICARDO RABANAL
JUAN HOYOS
CARLOS MARX ARISTA
Ingeniero mecatrónica con 5 años de
experiencia como ingeniero de datos,
supervisando proyectos de BI,
automatización, mejora constante,
gestión de tiempos, cloud y manual
de buenas prácticas.
Más de 5 años de capacitando a más
de 30 empresas y 300 profesionales
de la industria de la construcción en
la implementación de la metodología
BIM.
Ingeniero Civil especializado en
Gestión de Proyectos. Cuento con un
Máster Especializado en Gestión de
Proyectos. Estoy certificado como Project
Management Professional (PMP)®
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Ponentes
KOTSKA PARIONA MARTINEZ
ESTEBAN KOFI APONTE
CARLOS HUAPAYA ÁVALOS
Ingeniero Mecánico Eléctrico de la
Universidad Nacional de Ingeniería con
certificación internacional
Project
Management Profesional PMP® con 15
años de experiencia en la Planificación
y Control de Proyectos del sector
Minería y Construcción. CIP: 275110
Ingeniero Civil, Especialista en
Estructuras, con más de 7 años
de experiencia en proyectos
públicos y privados.
Ingeniero Electrónico especializado en
ciencias de datos y con más de 2 años
de experiencia como desarrollador de
software y procesamiento de señales e
imágenes digitales.
JUAN CUELLAR PINEDO
FERNANDO BARREDO CUESTAS
Administrador de base de datos (SQL
Server, BigQuery, MySQL), Elaboración en
relaciones de datos, Creación de procesos
ETL (Matillion, Visual Studio Ssis)
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Experiencia en proyectos de
construcción como: Aeropuertos,
Obras Viales, Edificaciones y
Retail bajo las modalidades de
EPC, Fast Track y Contratos
Colaborativos.
CIP: 182898
EFRAÍN CARRASCO
Ingeniero mecánico con más de 10
años de experiencia usando el
software de Solidworks ocupando la
posición de jefatura en el área de
diseños e ingeniería del 2016 al 2020,
en adelante ejecutando proyectos
diversos en referencia al diseño
mecánico.
Otros cursos de interés
Excel Macros Power BI
for Business
Machine Learning
aplicando lenguaje
Python
Power App
Power Automate
con Power BI
Gestión y Control
de Proyectos
Microsoft Excel
Profesional
Modelador BIM Revit
con Power BI
Analista de Datos
con POWER BI
Especialista en Base
de Datos SQL Server
& Mysol para Big Data
Programador en Java
desarrollador de Apps
Primavera P6 &
Power BI for
Project Control
Ms Project &
Power BI fot
Project Control
Especialista en
Análisis de datos con
PYTHON & Power BI
Clientes Corporativos
DATA
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SCIENCE
SCIENCE
ANALYSIS
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Inversión
Nombre:
Data Science Analysis
Nombre:
Data Science Analysis
CUENTA CORRIENTE: 2003005296763
CUENTA CORRIENTE: 1944204783054
CTA. DE AHORROS: 001102340200494485
CCI: 00320000300529676332
CCI: 00219400420478305494
CCI: 01123400020049448522
Nombre:
Data Science Analysis
Número: 959495927
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