Curso especializado
Introducción a Python ML
Aplica técnicas numéricas en balance metalúrgico para optimizar procesos.
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por 30 horas
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SOBRE EL CURSO
El curso Introducción a Python ML tiene un enfoque teórico-práctico orientado a profesionales que buscan iniciarse en el análisis de datos y el aprendizaje automático utilizando Python en entornos colaborativos como Google Colab. A lo largo del curso, el participante desarrolla la capacidad de explorar, estructurar y analizar datos reales, comprendiendo su comportamiento estadístico y sus distribuciones más relevantes. Se abordan técnicas fundamentales para el tratamiento de información, visualización y evaluación de modelos, avanzando progresivamente hacia métodos de aprendizaje supervisado aplicados a regresión y clasificación. El curso prioriza la interpretación de resultados y la toma de decisiones basadas en datos, mediante ejercicios prácticos y casos representativos de contextos profesionales.
¿QUÉ LOGRARÉ EN ESTE CURSO?
APLICAR
análisis estadístico y modelos supervisados a conjuntos de datos reales.
DESARROLLAR
criterio analítico para estructurar, evaluar y modelar datos.
RESOLVER
problemas de predicción y clasificación con datos imperfectos.
CONTENIDO CURRICULAR
Esto es lo que aprenderás dentro del curso especializado.
FUNDAMENTOS DE PYTHON (COLAB)
-
Análisis exploratorio de datos IDE google Colab y python
-
Variables y tipos de datos (numérico, texto, categórico)
-
Estructura de datos (listas, diccionarios, matrices, dataframes)
-
Explorando dataframes (librerías pandas)
-
Filtrado de filas, selección de columnas, plots de series temporales
ESTADÍSTICA Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES
-
Distribuciones aleatorias continuas
-
Histogramas y curvas de densidad y probabilidad
-
Distribuciones continuas normales, Weibull, exponencial
-
Curvas de confiabilidad o supervivencia.
-
Bondad de ajuste
APRENDIZAJE SUPERVISADO
-
Regresiones y Clasificaciones
-
Regresiones lineales simples y múltiples
-
Regresión logística binaria
-
Balance de datos para clasificación
-
Árboles de clasificación y bosques aleatorios
BENEFICIOS AL ADQUIRIR EL CURSO

Plataforma Virtual y App móvil

Material descargable (libros, data, plantillas, etc)

Certificado Modular con ID personalizado

Docentes altamente calificados

Talleres de reforzamiento en vivo - Zoom

Instalador + video de instalación

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CERTIFICADO REFERENCIAL
Tu certificado puedes compartirlo en la sección certificación de tu perfil de LinkedIn.
- Certificado digital con un ID Personalizado
- Certificado de Gran Valor en el sector Ciencia de Datos
PLANA DOCENTE
REQUISITOS DE ADMISIÓN
Conocimientos Previos:
Para participar en el curso, no se necesitan conocimientos específicos previos.
Software a emplear:
Este curso si necesita la utilización y la instalación de un software específico el cual te lo proporcionaremos.
INTRODUCCIÓN A PYTHON ML
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- Certificado por 30 horas académicas
- 3 Módulos
- 10 Sesiones
- 14 archivos descargables