ESPECIALIZACIÓN EN CIENCIA DE DATOS Y MACHINE LEARNING CON PYTHON

Inicio: 23 de abril
Duración: 1 mes
Frecuencia: Sábados (10:00 a.m. – 1:00 p.m.) y domingos (7:00 p.m. – 10:00 p.m.) hora peruana

En la especialización de Ciencia de datos y Machine Learning vas a aprender a utilizar las herramientas más importantes de Python para hacer ciencia y análisis de datos, programar algoritmos de aprendizaje de máquina (Machine Learning) para hacer predicciones de forma automática. Procesar información para extraer información relevante y valiosa de bases de datos.

$81.00

Descripción

Descripción

  • Aproximación a los conceptos inteligencia artificial, aprendizaje automático y minería de datos. Interés y aplicaciones.
  • Definición de aprendizaje, tareas básicas y ejemplos.
  • Etapas en el descubrimiento de conocimiento.
  • Referencias bibliográficas.
  • El lenguaje Python: conceptos básicos e instalación.
  • La sintaxis de Python.
  • Listas, tuplas, conjuntos y diccionarios.
  • Librerías útiles para el análisis de datos.
  • La librería NumPy para el manejo de datos.
  • Importación de datos.
  • Introducción a machine learning con librerías en Python.
  • Representación del conocimiento mediante árboles de decisión.
  • Algoritmo básico de aprendizaje de árboles de decisión: ID3.
  • Espacio de búsqueda y bias inductivo.
  • Métodos de selección de atributos.
  • Sobreajuste y poda de árboles.
  • Medidas de precisión de la clasificación. Curva ROC.
  • Simplificación de árboles de decisión mediante poda: algoritmo C4.5.
  • Reglas de clasificación y reglas de asociación.
  • Algoritmos de aprendizaje de reglas de clasificación.
  • Algoritmos de aprendizaje de reglas de asociación.
  • Fundamento biológico.
  • La neurona artificial.
  • El perceptrón.
  • Redes neuronales multicapa.
  • Redes neuronales recurrentes.
  • Redes Hopfield.
  • Hacia el deep learning.
  • Aplicaciones y ejemplos de implementación.
  • El papel del deep learning dentro del machine learning.
  • Redes neuronales y deep learning.
  • Redes prealimentadas profundas.
  • Redes neuronales recurrentes profundas.
  • Autoencoders.
  • Redes neuronales convolucionales.
  • Redes generativas antagónicas.
  • Aprendizaje por refuerzo.
  • Aprendizaje por refuerzo profundo.
  • Tipos de algoritmos de clustering.
  • Medida de distancia.
  • Agrupamiento exclusivo.
  • El algoritmo k-means.
  • Agrupamiento jerárquico.
  • Algoritmo de agrupamiento jerárquico aglomerativo.
  • Agrupamiento probabilista.
  • El algoritmo EM.
  • Agrupamiento solapado.
  • El algoritmo Fuzzy C-mean.

DOCENTES:

Mg (c) Andres Antonio Campaña Acuña
Economista por la Universidad Nacional del Callao (UNAC). Laboró como científico de datos en INDECOPI, especialista en bioestadística en el Instituto Nacional Materno Perinatal (INMP), especialista en inteligencia artificial en Gigimentore y automatizador de procesos en la Superintendencia Nacional de Educación Universitaria (Sunedu). Actualmente está laborando en el Observatorio del Comercio Internacional como investigador.

Doble certificación a nombre de el colegio de Economistas del Perú.

  • Clases 100% en vivo.
  • Material Adicional para que practiques.
  • Talleres gratuitos.
  • Plana docente de calidad.

Precio

 

Precio normal

Precio promoción

Precio comunidad gem

Precio corporativo

Perú

s/ 300

s/260

S/240

S/220

Otro países

$94 USD

$81 USD

$75 USD

$69 USD

Cuotas sin intereses

 

PROMOCION

COMUNIDAD GEM

CORPORATIVO

CUOTA 1

S/130 O

$41 USD

S/120 O $38 USD

S/110 O $35 USD

CUOTA 2

S/130 O

$40 USD

S/120 O $37 USD

S/110 O $34 USD

    
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