Con este curso, aprenderás a aplicar métodos y herramientas computacionales para el análisis y la interpretación de datos, a fin de generar conocimiento a tu organización. Python y sus librerías conexas permiten llevar a cabo las diferentes etapas de un proyecto en el área de Data Science.

Para alcanzar estas competencias y llevarlas a la práctica, es demandante conocer una herramienta computacional y, de preferencia, un lenguaje de programación que nos permita tener la flexibilidad de controlar a nuestra potestad las diferentes etapas en el desarrollo de un proyecto de esta área.
Entre los lenguajes de programación existentes es Python el que está posicionándose fuertemente como el lenguaje más usado en todo el mundo para temas de data science; tanto en proyectos académicos como industriales. Su simplicidad y su popularidad han permitido que este lenguaje crezca rápidamente, existiendo una amplia documentación para diversos tipos de aplicaciones computacionales.

Actualmente, en el área de data science, Python nos permite llevar a cabo prácticamente todas las etapas de un proyecto de esta naturaleza, partiendo por las tareas de selección y adquisición de datos, preprocesamiento, modelamiento, evaluación y presentación de los resultados.

Conocer y aplicar métodos y herramientas para el análisis y la interpretación de datos, a fin de generar conocimiento para su organización.

  • 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, con dominio básico de lenguajes de programación, estadística y probabilidades.
  • Público en general que tenga experiencia previa con Python y preferiblemente nociones básicas de Machine Learning. Asimismo, es importante que el participante tenga una cuenta en Gmail, ya que se usará el aplicativo Colaboratory de Google.

1.- Principios de Data Science
2.- Pre-procesamiento de Datos con Numpy y Panda
3.- Visualización de Datos con Matplotlib y Seaborn
4.- Reducción Dimensional
5.- Análisis de Agrupamientos
6.- Análisis de Asociaciones
7.- Análisis Predictivo

Daniel Saromo

Magíster(c) en Automatización e Ingeniería de Control por el Politecnico di Milano (POLIMI). Investigador del Grupo de Inteligencia Artificial PUCP (IA-PUCP) y Ex-Investigador Invitado del Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI). Expositor oral de sus artículos científicos en conferencias internacionales sobre IA (LXAI NeurIPS 2019, LXAI ICML 2020, y LXCV CVPR 2022).

  • Certificado: Se entregará un certificado de aprobación del curso a aquellos participantes que alcancen la nota mínima aprobatoria de 11 (once) y acrediten una asistencia al 80% de las horas de clase.
  • Constancia de participación: Se entregará una constancia de participación a quienes hayan asistido a un mínimo del 80% de las horas de clase programadas y no alcancen la nota mínima aprobatoria.

S/ 850.00

Descuentos especiales

  • Comunidad PUCP: S/ 725

Pronto pago hasta el 07 de octubre

  • Público en general: S/ 765
  • Comunidad PUCP: S/ 680

*Para mayor información y descuentos corporativos, por favor contactarse al +516262854 / info.cetam@pucp.edu.pe

Marisol Herrera

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