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Data scientist (Ciencia de datos)

El programa de este curso considera como base el lenguaje Python y sus principales packages orientados a análisis estadístico y machine learning. Asimismo, a lo largo del curso se abordan conceptos relacionados con estadística descriptiva y estadística inferencial en los distintos módulos. De esta forma, se abordan primeramente las temáticas relacionadas con Análisis Exploratorio para después proseguir con los modelos de Machine Learning.

DURACIÓN: 168 horas.

Objetivo del curso

Desarrollar, conocer las técnicas y espectro de herramientas que son utilizados en la elaboración de un modelo predictivo, usando como base el lenguaje Python y sus principales packages orientados a análisis estadístico y machine learning.

Módulo 1

Fundamentos de Programación en Python

A través de este módulo los participantes podrán codificar piezas de software de baja/mediana complejidad en lenguaje Python para resolver una problemática, de acuerdo a las buenas prácticas de la industria.

  • 16 horas
Módulo 2

Obtención y preparación de datos

A través de este módulo los participantes podrán aplicar técnicas de obtención, limpieza y preparación de datos, utilizando criterios de imputación y manipulando las estructuras de datos a conveniencia para satisfacer las necesidades de información.

  • 24 horas
Módulo 3

Análisis exploratorio y programación estadística

A través de este módulo los participantes podrán analizar datos utilizando el lenguaje Python y los conceptos de estadística descriptiva para la exploración y caracterización de la información

  • 20 horas.
Módulo 4

Inferencia Estadística

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar inferencias estadísticas a una muestra, para la estimación de una población.

  • 24 horas.
Módulo 5

Aprendizaje de máquina supervisado

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar un modelo predictivo a partir de un set de datos utilizando técnicas de aprendizaje de máquina supervisado, implementados en lenguaje Python para resolver un problema.

  • 32 horas.
Módulo 6

Aprendizaje de máquina no supervisado

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar un modelo predictivo a partir de un set de datos utilizando técnicas de aprendizaje de máquina no supervisado. implementados en lenguaje Python para resolver un problema.

  • 16 horas.
Módulo 7

Fundamentos de Deep Learning

A través de este módulo los participantes lograrán Elaborar un modelo predictivo aplicando redes neuronales y utilizando lenguaje Python para resolver un problema.

  • 16 horas.
Módulo 8

Fundamentos de Big Data

A través de este módulo los participantes lograrán elaborar un modelo predictivo utilizando grandes volúmenes de datos para resolver un problema.

  • 20 horas.

Requisitos para postular

Características de la beca: