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Curso Machine Learning: Procesamiento, Análisis y Visualización de Datos

Área: Big Data | Sub Área: Machine Learning

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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Acceso de Prueba Gratis

FECHAS DE INICIO

Online asincrónica: Noviembre 2021

DURACIÓN:

1 Mes

Objetivos

Al finalizar el curso 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.

Publico Objetivo

El curso está dirigido a:

Profesionales que deseen adquirir conocimientos básicos de procesamiento, análisis y visualización de datos.

Prerrequisitos

Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

Aptitudes hacia la matemática.

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción al lenguaje de programación R

Introducción a R y RStudio
Tipos Básicos de Objetos
Vectores y Matrices
Usando Vectores

Introducción al procesamiento de datos

Listas y DataFrames
Factores y Nociones de Programación
Procesamiento y Limpieza de Datos
Análisis Descriptivo

Manipulación de datos e introducción a la visualización

Transformación y Análisis con dplyr
Base de Datos Relacionales
Introducción a la Teoría y aplicaciones de Visualización
Usando ggplot2

Visualización de datos

Visualizacion de Datos Continuos
Visualizacion de Datos Categóricos t Relaciones Bivariadas
Aálisis Exploratorio de Datos
Proyecto Completo de Procesamiento, Análisi y Visualizacion de Datos

Duración y Horarios

En la modalidad online asincrónica (clases grabadas):

Tienes 1 mes para completar el curso. Los contenidos comprenden 15 horas cronológicas de clases grabadas que podrá visualizar en línea (conectado a Internet) a través de nuestro campus virtual.

Si tienes alguna duda solo debes contactarte con nosotros para darte mayor información al respecto.

Beneficios

El curso incluye los siguientes beneficios:

Acceso a 15 horas cronológicas de clases.
Certificación emitida por BSG Institute.

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Certificación

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

Certificación emitida por BSG Institute.

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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.

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.

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.

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.