Descripción

Actualmente el Machine Learning, como rama de la Inteligencia Artificial, trae grandes beneficios para las empresas de diversos sectores, entre ellos los de retail, banca y telecomunicaciones. Ofreciendo ventajas de ciberseguridad, automatización de tareas, optimización del servicio al cliente y agilidad gracias a la digitalización.

Por eso, este título experto busca capacitarte en esta disciplina a través del lenguaje de programación Python y un enfoque didáctico en el que conocerás las ventajas y desventajas de las distintas aplicaciones del Machine Learning. Al finalizar, podrás reconocer qué tareas se pueden realizar de manera automática utilizando los algoritmos aprendidos, optimizar los modelos de aprendizaje automático y ponerlos en funcionamiento.

Inicio
octubre 29, 2022
Duración
10 Semanas
Modalidad
Live Online
Precio
$ 650 (USD)
Certificado
Machine Learning con Python
Dedicación
40 horas On / 15 horas Off

Objetivos

Prepararte para reflejar un problema científico, estadístico y matemático de aplicación práctica en un programa (código) y generar valor para las compañías de los distintos rubros comerciales.

Al finalizar podrás:

1.

Comprender el escenario actual de disciplinas como la Inteligencia Artificial y Machine Learning.

2.

Formular problemas de generación de valor comercial basada en datos y abordar el diseño de la solución.

3.

Establecer las bases matemáticas, estadísticas y de programación para abordar y resolver un problema de negocio y/o comercial con una solución basada en Machine Learning.

4.

Identificar las nuevas tendencias en el campo de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Dirigido a

Diseñado para profesionales con conocimientos básicos de programación en Python, estadística y análisis de información descriptiva que desean impulsar sus conocimientos y capacidades, generando valor dentro de su área de trabajo.

  • Profesiones en diversas áreas como retail, banca o telecomunicaciones, que buscan aprender acerca de las últimas tendencias y técnicas de modelamiento predictivo para aplicarlas en sus proyectos.
  • Profesionales con experiencia analizando datos y generando insights, que han accedido o que desean acceder a puestos relacionados a analítica avanzada, interesados en adquirir una visión amplia y práctica sobre las herramientas de analítica predictiva.

Docentes

  • Jhony Jacobi Rios

    Senior Data Engineer

    Es bachiller en Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería del Perú y especialista en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos.

    Durante su experiencia laboral, ha desarrollado soluciones de Machine Learning en todo el ciclo de vida del dato, generando valor para los usuarios finales y distintas empresas del rubo de banca y telecomunicaciones.

    Actualmente se desempeña en el COE de Data & Analytics del BCP, banco líder en el Perú.

    Entre sus reconocimientos, fue parte del equipo que ocupó el 1er. puesto en la Datathon BanBif Perú y 2do. puesto en la Datathon de Belcorp Perú.

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    Jhony Jacobi Rios

    Senior Data Engineer

    Es bachiller en Ingeniería Estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería del Perú y especialista en Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos.

    Durante su experiencia laboral, ha desarrollado soluciones de Machine Learning en todo el ciclo de vida del dato, generando valor para los usuarios finales y distintas empresas del rubo de banca y telecomunicaciones.

    Actualmente se desempeña en el COE de Data & Analytics del BCP, banco líder en el Perú.

    Entre sus reconocimientos, fue parte del equipo que ocupó el 1er. puesto en la Datathon BanBif Perú y 2do. puesto en la Datathon de Belcorp Perú.

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  • Cesar Charalla

    Senior Machine Learning Engineer

    Es ingeniero de sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería del Perú y MSc Candidate. Apasionado por las matemáticas, la tecnología y la Inteligencia Artificial, se especializó en las disciplinas de Machine Learning y Deep Learning.

    Durante su experiencia laboral se ha desempeñado creando e implementando algoritmos de Machine Learning para una variedad de empresas dentro de la industria de telecomunicaciones, banca y retail.

    Actualmente forma parte del equipo de RappiBank Latam en la compañía multinacional Rappi, es un activo investigador en temas relacionados a la Inteligencia Artificial y cuenta con experiencia en la nube de AWS, avalando sus conocimientos con la certificación AWS Machine Learning Specialty.

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    Cesar Charalla

    Senior Machine Learning Engineer

    Es ingeniero de sistemas por la Universidad Nacional de Ingeniería del Perú y MSc Candidate. Apasionado por las matemáticas, la tecnología y la Inteligencia Artificial, se especializó en las disciplinas de Machine Learning y Deep Learning.

    Durante su experiencia laboral se ha desempeñado creando e implementando algoritmos de Machine Learning para una variedad de empresas dentro de la industria de telecomunicaciones, banca y retail.

    Actualmente forma parte del equipo de RappiBank Latam en la compañía multinacional Rappi, es un activo investigador en temas relacionados a la Inteligencia Artificial y cuenta con experiencia en la nube de AWS, avalando sus conocimientos con la certificación AWS Machine Learning Specialty.

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Certificado

Los participantes que completen el título experto con éxito obtendrán un certificado emitido por USIL Onlife.

Metodología

Live Online

Live Online es la metodología didáctica que centra la experiencia de aprendizaje en las sesiones en directo, impartidas en los distintos webinars. Los contenidos se complementan con lecturas y otros contenidos que se podrán encontrar en el campus virtual.

Los programas Live Online se caracterizan por un elevado contenido práctico, que se refleja en talleres y casos discutidos en clase y que llevan a los alumnos a finalizar el programa con la capacidad de aplicar lo aprendido en su entorno profesional.

Contenido del Programa

UNIDAD 1

Introducción

Conocerás y entenderás los conceptos fundamentales de Machine Learning.

  • Conceptos generales, tipos y aplicaciones
  • Fases para el desarrollo de un modelo de Machine Learning

UNIDAD 2

Librerías de Python

Aprenderás acerca de las principales características del lenguaje de programación Python para aplicarlo en soluciones de Machine Learning.

  • Sintaxis de Python, funciones y tipos de estructuras de datos principales
  • Cómo utilizar las librerías de Python para el tratamiento y análisis de datos

UNIDAD 3

Entendimiento y preparación de datos

Te introducirás en la primera fase para el desarrollo de modelos de Machine Learning, donde aprenderás a contextualizar y entender los datos.

  • Definiciones clave dentro del Machine Learning
  • Cómo realizar un buen análisis exploratorio y tratamiento de datos para descubrir insights

UNIDAD 4

Selección de variables y balanceo de datos

Desarrollarás técnicas y metodologías que te permitirán proporcionar la mejor data para la etapa de entrenamiento del modelo de Machine Learning.

  • Técnicas de balanceo de datos
  • Selección de variables más importantes
  • Cómo definir la mejor forma de dividir los datos para el entrenamiento y validación del modelo

UNIDAD 5

Construcción y evaluación de modelos

Profundizarás en los conceptos y procedimientos principales para la etapa fundamental de entrenamiento de modelos de Machine Learning.

  • Cómo construir los distintos modelos
  • Algoritmos de Machine Learning supervisados y no supervisados
  • Técnicas de validación y optimización de modelos

UNIDAD 6

Técnicas de ensamblado de modelos

Estudiaras y aplicarás los modelos de Machine Learning más usados a nivel industrial y de mayor complejidad en la actualidad.

  • ¿Qué son los modelos ensamblados?
  • Tipos de modelos ensamblados
  • ¿Cómo estas técnicas nos permiten obtener un mejor poder predictivo?

UNIDAD 7

Tópicos adicionales relacionados al campo de Machine Learning

Comprenderás acerca de las tecnologías, frameworks y conceptos inmersos en el ecosistema de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Sistemas de recomendación
  • Deep Learning
  • Big Data
  • AutoML
  • MLOps
  • Databricks

UNIDAD 8

Proyecto final

Desarrollarás y presentarás un trabajo integrador, poniendo en práctica todo lo aprendido durante el programa.

  • Aplicación de un modelo de Machine Learning para resolver un problema de negocio con data disponible, de tal forma que puedas desarrollar una presentación de alto impacto.

*El contenido de este índice es referencial.

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