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Programa Científico de Datos con Python

$295.00 $221.00

*Precio en dólares

¡25% de descuento por toda esta semana!

Fechas: Del 17 de enero al 17 de marzo del 2022.
Días y horarios: Clases los días martes, miércoles y jueves en horario de 18h30 a 20h30 (COL, ECU, PE).
Duración: 90 horas distribuidas en (40 horas sincrónicas y 50 horas asincrónicas)

¡Por tu compra te regalamos el curso de Análisis de Datos con Pandas!

¡Últimos Cupos!

Resumen

Aprende desde el inicio del ciclo a programar con Python y las bases de estadística descriptiva para ingresar al mundo del análisis de datos.
  • Además, aplica algoritmos de Machine Learning desde la perspectiva teórica y práctica incluyendo una introducción a las redes neuronales profundas (Deep Learning) con TensorFlow.
  • Finalmente, realiza un proyecto en la plataforma Kaggle para poner en práctica todo lo aprendido.
  • En databits trabajamos desde la nube con la plataforma Databricks en donde transversalmente, analizamos conceptos técnicos sobre el manejo de clústers y el uso de notebooks.

Al finalizar este programa tendrás la capacidad de:

1. Manejar los principales objetos de Python: tuplas, listas y diccionarios.

2. Crear funciones definidas por el usuario y estructuras iterativas.

3. Utilizar estadísticas descriptivas y visualizaciones para Análisis Exploratorio de Datos.

4. Comprender los conceptos básicos relacionados a Machine Learning.

5. Utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado para comprender interrelaciones en los datos.

6. Entrenar modelos para problemas de clasificación y regresión.

7. Buscar los hiperparámetros óptimos para minimizar el error de modelos predictivos.

8. Interpretar métricas de evaluación para encontrar un modelo campeón.

9. Entrenar modelos de redes neuronales profundas para datos tabulares e imágenes.

10. Iniciar tu profesión como Científico de Datos usando Python.

 

Beneficios

 

  • Metodología innovadora de enseñanza con enfoque práctico y dinámico (Learning by doing).

  • Recibe una certificación open badge validada mediante tecnología blockchain.

  • Camino de aprendizaje enfocado en una de las profesiones con mayor demanda laboral en la actualidad.

  • Emplea herramientas en la nube de Analítica de Datos y Big Data sin la necesidad de instalar software en tu ordenador.

  • Trabaja con grandes volúmenes de datos, utilizando datasets en formatos variados: csv, json, parquet, entre otros.

  • Revisa el contenido de las sesiones al acceder a las grabaciones y materiales (presentaciones, notebooks, datasets, entre otros).

  • Interactúa de forma dinámica con los instructores y otros estudiantes, realizando consultas a través de un canal de comunicación privado en Slack.

  • Forma parte de nuestra comunidad de profesionales en Ciencia de Datos que te ayudarán en tu camino de aprendizaje.

Cursos de la Carrera

  1. Introducción a Python
    • Herramientas ágiles para Ciencia de Datos.
    • Fundamentos, tipos de datos y operadores.
    • Operaciones con colecciones de datos.
    • Estructuras de control y funciones.
    • Librerías para Ciencia de Datos: NumPy y Pandas.
  2. Estadística pra Ciencia de Datos
    • Medidas de Tendencia Central.
    • Medidas de Dispersión.
    • Medidas de Posición.
    • Medidas de Forma.
    • Medidas de dependencia lineal.
  3. Introducción al Machine Learning
    • Introducción a Machine Learning.
    • Ingeniería de variable.
    • Regresión lineal.
    • Regresión logística.
  4. Machine Learning ll
    • K-means.
    • Hierarchical clustering.
  5. Machine Learning III
    • Métricas de evaluación.
    • Espacios de búsqueda de hiperparámetros.
    • Árboles de Decisión
    • Random Forest.
  6. Introducción a Deep Learning
    • Conceptos y terminologías.
    • TensorFlow + Keras.
    • Perceptrón.
    • Perceptrón multicapa.
    • Introducción a Redes Convolucionales.

Revisa el programa

Instructores

MSc. Eduardo Marín Nicolalde

Director Académico en handytec Academy y Científico de Datos en handytec. Es Máster en Estadística Aplicada con mención en Econometría y Data Mining por KU Leuven, Bélgica. Especialista en Machine Learning y Redes Neuronales Profundas, ha trabajado como docente universitario y consultor estadístico a nivel nacional e internacional. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning y en la creación de programas académicos de alta calidad en Ciencia de Datos.

MSc. Paúl Córdova

Coordinador de productos en handytec Academy y consultor de proyectos de analítica avanzada en handytec. Máster en Data Science para Finanzas por el Colegio Universitario de Estudios Financieros, Madrid. Su experiencia actual se basa en la implementación de proyectos de analítica principalmente en la industria financiera y en el desarrollo de formación en Ciencia de Datos aplicando metodologías innovadoras de aprendizaje.

Detalles importantes

  • Modalidad: Masterclass online en vivo
  • Este programa no tiene prerrequisitos 

Preguntas frecuentes

Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.

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