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Curso Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning
Este curso esta disponible en modalidad Presencial y Online

Duración: 1 mes

Fechas de inicio

  • Online Diciembre 2019
  • Lima 21 Febrero 2020
  • Bogota 20 Junio 2020
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Objetivos

Al finalizar el Curso Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos el participante estará en la capacidad de:

  • Aprender a manipular diferentes tipos de datos.
  • Buscar patrones mediante la visualización.
  • Comprender elementos claves de visualización.
  • Interpretar métodos gráficos.
  • Utilizar el programa estadístico R.

Público Objetivo

El Curso Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos está dirigido a profesionales que deseen adquirir conocimientos básicos de procesamiento, análisis y visualización de datos.


Pre-Requisitos

Para llevar el Curso Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos es recomendable que el participante posea aptitudes hacia la matemática.


Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción al procesamiento de datos 

  • Base de datos relacionales
  • Manipulación de datos
  • Gestión de datos 

Introducción a la teoría y aplicaciones de métodos de visualización 

  • Motivación
  • El análisis gráfico como forma de explorar y comunicar
  • Definición matemática de gráfico
  • Principios de representación gráfica
  • R: Parámetros gráficos
  • R: Notación matemática
  • R: Introducción al paquete ggplot2 

Visualización de datos continuos 

  • Estimador del histograma
  • Boxplot
  • Estimador de kernel
  • Density plot
  • Violin plot 

Visualización de datos categóricos 

  • Ejemplos de datos categóricos
  • Mosaic plot 

Visualización y comparación de poblaciones 

  • QQ-plot
  • Curva ROC
  • Kolmogorov-Smirnov plot 

Visualización de datos continuos bivariados

  • Scatterplot y suavizador del Scatterplot
  • Reducción de dimensión a través de componentes principales
  • Biplot 

Visualización de datos espaciales 

  • Correlación espacial
  • Density maps

Expositores

JUAN OLARTE (COLOMBIA)

Certified Specialist SPSS Modeler Professional V3 emitido por IBM. Magister en Ingeniería de Sistemas y Computación por la Universidad de los Andes de Colombia. Actualmente se desempeña como Director Regional de Servicios Profesionales para la empresa Cala Analytics de Colombia. Ha trabajado en diversas empresas ocupando cargos como Consultor de Minería de Datos, Consultor Senior de Aplicaciones Predictivas, Consultor de Business Intelligence; entre otros. Cuenta con amplia experiencia en la Planificación, Gestión y Seguimiento de Proyectos de Mineria de Datos utilizando IBM SPSS Modeler and Statistics. Es Ingeniero de Sistemas y Computación por la Universidad de los Andes de Colombia.

ALVARO FUENTES (COLOMBIA)

Master of Science en Matemáticas Aplicadas por la Ohio University - Estados Unidos. Master en Economía y Finanzas Cuantitativas por la Universidad Rafael Landívar - Guatemala. Actualmente se desempeña como Consultor en Ciencias de Datos en Quant Company. Se ha desempeñado también como Consultor y Docente en la Universidad de Manizales e Instructor en Mathematics Department en Ohio University.

OSCAR AYALA (COLOMBIA)

Master (c) en Data Mining & Discovery Knowledge por la Universidad de Buenos Aires - Argentina. Actualmente se desempeña como Data Scientist - Big Data & Data Science LaTam en Teradata. Experiencia en modelación estadística en Banca, Health Care, Telecomunicaciones, Mercadeo. Modelos de Scoring en banca personas, análisis de riesgo de crédito, modelos de cobranzas, modelos de churn, modelos de pricing, análisis de marca, CRM, investigación de mercados, análisis de información, procesamiento de datos y análisis estadístico.

LUIS ABURTO (CHILE)

Ph.D. (c) en Sistemas de Ingeniería de la Universidad de Chile. Master en Gestión de Operaciones por la Universidad de Chile. Cuenta con amplia experiencia en Proyectos de Inteligencia de Negocios y Data Mining aplicado a distintas empresas como Daimler Chrysler, Yahoo, DMX Group, Paris, Codelco, Wallmart, Bancoestado, Chilectra, Alicorp, entre otros.


NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.


Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:

  • Certificación por haber aprobado el curso: “Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos” emitida por BSG Institute

En la modalidad Presencial:

El Curso Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos se desarrolla en el siguiente horario (*):

En Lima con una frecuencia Mensual:

  • Viernes: 19:00 a 23:00 horas.
  • Sábado: 09:00 a 13:00 - 14:30 a 18:30 horas.
  • Domingo: 09:00 a 13:00 horas.

En Bogota con una frecuencia Quincenal:

  • Sábado: 08:00 a 12:00 - 14:00 a 18:00 horas.

(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicite su cronograma de alumnos.


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TAGS

Base de Datos Data Mining Cursos de Big Data


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Beneficios

  • Acceso a 16 horas cronológicas de clase.
  • Certificación por haber aprobado el curso: “Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos” emitida por BSG Institute

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