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Lunes - Sábado (8am - 10pm)

Preparación en Inteligencia Artificial Y Aprendizaje Automático Con Python Machine Learning

Certificado por: 150h

Sesiones 13

Incluye 15 PDU's

Somos Authorized Training Partner

Nos enorgullece anunciar que somos un Socio de Formación Autorizado (ATP) por el Project Management Institute (PMI). Como ATP certificado, ofrecemos programas de formación de alta calidad que están alineados con los estándares del PMI, asegurando que nuestros estudiantes reciban la mejor preparación posible para sus certificaciones de gestión de proyectos. Únete a nosotros para avanzar en tu carrera profesional con formadores expertos y recursos educativos de primera línea

Centro de Formación Autorizado por Autodesk

Como Centro de Formación Autorizado (ATC) de Autodesk, garantizamos una educación de vanguardia en software de diseño asistido por computadora. Nuestros cursos están diseñados para desarrollar habilidades que lideran la industria, preparando a los profesionales para el éxito.

Aliados Estratégicos del Colegio de Ingenieros del Perú

Nos enorgullece ser Aliados Estratégicos del Colegio de Ingenieros del Perú. Trabajamos en colaboración para promover la excelencia en la ingeniería, fomentar el desarrollo profesional y contribuir al crecimiento sostenible del país. Juntos, avanzamos hacia un futuro más innovador y resiliente.

ACERCA DEL CURSO

Este curso está diseñado para proporcionarte las herramientas, conocimientos y habilidades necesarias para superar con éxito el examen Project Management Professional (PMP). Nuestro enfoque integral y práctico te guiará a través de todos los aspectos clave de la gestión de proyectos, alineado con las últimas actualizaciones del Project Management Institute (PMI). A lo largo de este curso, te sumergirás en los fundamentos y las mejores prácticas de la gestión de proyectos, abarcando áreas esenciales como la gestión del alcance, tiempo, costo, calidad, recursos humanos, comunicación, riesgo y adquisiciones. Utilizaremos una variedad de recursos didácticos, incluyendo estudios de caso, ejercicios prácticos y simulaciones de examen, para asegurar que te sientas confiado y preparado.

Metodología

Aprenderás de una rama de la inteligencia artificial que se
enfoca en la aplicación de distintos algoritmos y técnicas que
permiten a las computadoras aprender a partir de datos, sin
ser programadas explícitamente para realizar una tarea
específica, de esta manera puede apoyar la identificación de
patrones

Beneficios

Te otorgamos 40 horas académicas en vivo por Zoom donde te enseñamos desde la instalación del software hasta el nivel avanzado.
Te otorgamos los instaladores de los software y te enseñamos a descárgalos e instalarlos para que siempre puedas tenerlos sin costo adicional.
Te otorgamos una certificación de aprobación y dominio de la herramienta al culminar solo la capacitación con un total de 150 horas a nombre de Data Science Analysis

Certificación

Los participantes que hayan concluido satisfactoriamente
la especialización se les otorgará:

Certificado a nombre de Certificate.
Certificado por Project Management Institute

Beneficios

Temario

Sesión 1
1. Instalación de Python y Visual Studio Code.
2. Uso de Jupyter Notebook y/o PyCharm (opcional).
3. Primeros scripts en Python: print, variables, tipos de datos.
4. Introducción a Git: instalación y configuración
Sesión 2
1. Condicionales (if, elif, else).
2. Bucles (for, while).
3. Listas y tuplas.
4. Diccionarios y conjuntos
Sesión 3
1. Definición y uso de funciones.
2. Parámetros y valores de retorno.
3. Uso de módulos (import, from module import …).
1. Creación de módulos personalizados.
2. Introducción a GitHub y repositorios remotos.
Sesión 4
1. Lectura y escritura de archivos (open, read, write).
1. Manejo de archivos CSV y JSON.
2. Gestión de errores con try-except.
3. Subida de proyectos a GitHub (git push, git pull)
Sesión 5
1. Clases y objetos.
2. Métodos y atributos.
3. Herencia y polimorfismo.
4. Buenas prácticas en POO
Sesión 6
1. Uso de math y random.
2. Introducción a pandas: manejo de datos tabulares.
3. Uso de numpy para cálculos numéricos.
4. Introducción a requests: consumo de APIs.
5. Manejo de conflictos en Git (git merge, git rebase)
Sesión 7
1. Introducción a APIs REST.
2. Uso de requests para obtener datos.
3. Procesamiento de datos JSON.
4. Trabajo colaborativo en GitHub (forks, pull requests, issues).
Sesión 8
1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Diferencias entre AI, Machine
2. Learning y Deep Learning Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y reforzado.
3. Flujo de trabajo en Machine Learning
Sesión 9
1. Tratamiento de valores nulos y datos faltantes

2. Normalización y estandarización de datos

3. Codificación de variables categóricas

4. Uso de pandas y sklearn.preprocessing
Sesión 10
1. Análisis de correlaciones
2. Visualización de datos con matplotlib y seaborn
3. Identificación de outliers y distribución
de datos
Sesión 11
1. Introducción a scikit-learn
2. Modelos de regresión: Regresión Lineal y Polinómica
3. Modelos de clasificación: Regresión
Logística, KNN, Árboles de Decisión
Sesión 12
1. Introducción a TensorFlow y Keras
2. Creación de una red neuronal simple
3. Entrenamiento y evaluación del modelo
4. Introducción a redes neuronales convolucionales (CNNs)
Sesión 13
1. Aplicación práctica de Machine Learning
o Deep Learning
2. Optimización y ajuste de hiperparámetros
3. Implementación en una API o aplicación web
4. Presentación y análisis del proyecto final

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El PMI® es una organización reconocida a nivel mundial que lidera el camino en estándares y prácticas de gestión de proyectos. Al ser Partner Oficial del PMI®, estamos comprometidos en brindar a nuestros alumnos un acceso excepcional a conocimientos y oportunidades de desarrollo profesional respaldados por el PMI®.

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