Machine learning: toma decisiones basadas en modelos predictivos
🎥 6 clases en vivo

Aprende a desarrollar modelos predictivos, desde preparación y limpieza de datos hasta selección y entrenamiento de algoritmos. Toma decisiones más informadas y estratégicas, y transforma tu organización en una que toma decisiones basadas en datos.

Inicio 6ta edición: 31 de octubre

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¿Qué aprenderás?

  • Clase 1

    Comprender los conceptos y herramientas básicas de ciencia de datos

    • Comprender la importancia de los datos dentro de la organización
    • Articular los conceptos básicos de Big Data y su aplicación a la ciencia de datos 
    • Reconocer diferentes soluciones y algoritmos para la explotación de datos
    • Uso básico de herramientas para el desarrollo de modelos predictivos (Notebooks, Base de datos, etc)
  • Clase 2

    Cargar y preparar datos para su posterior análisis utilizando Python y librerías asociadas

    • Conceptos básicos de Python, Pandas y Numpy para la preparación de datos 
    • Cargar y preparar datos usando Pandas y Numpy 
    • Crear o modificar estructuras de datos utilizando Pandas
  • Clase 3

    Aplicar herramientas para la gestión y análisis de datos

    • Aplicar agregaciones y estadística descriptiva para realizar transformaciones sobre datasets 
    • Implementar herramientas de gestión de datos para realizar transformaciones sobre datasets
    • Analizar los resultados obtenidos a través de librerías de visualización
  • Clase 4

    Implementar conceptos de estandarización de datos y selección de atributos

    • Conceptos básicos de normalización y estandarización de datos
    • Fundamentos de la selección de atributos y preparación de datasets para entenar modelos predictivos
    • Realizar selección de atributos sobre un dataset
    • Implementar validación y evaluación del modelo predictivo
  • Clase 5

    Seleccionar y aplicar algoritmos predictivos

    • Comprender los diferentes algoritmos aplicados a Machine Learning
    • Aplicar algoritmos de regresión
    • Implementar árboles de decisiónAplicar algoritmos de Support Vector Machine, Random Forest y AdaBoost
  • Clase 6

    Diseñar un modelo predictivo

    • Diseñar un modelo predictivo basado en aprendizaje supervisado
    • Validar y evaluar los modelos predictivos
  • Chat ong

    Bonus: ¡Encuentro Q&A con Alejandro!

    Además de las 6 clases habrá un espacio grupal distendido donde podrás hacerle las preguntas que quieras a Alejandro.

¡Reserva tu lugar en el curso hoy!

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¿Para quién es este curso?

Analísta de marketing y científicos de datos, que ya tienen conocimientos básicos de lógica y programación en Python

Ideal para quienes tienen aproximadamente 2 años de experiencia, y buscan identificar posibles clientes, desviaciones en actividades, y realizar mejoras sustanciales en los procesos core de la LoB.

Detalles del curso:

  • Logo zoom circular

    Modalidad de cursada:

    6 encuentros interactivos de 2hs
    Días: Martes y Jueves.
    Horarios:
    De 18:30 a 20:30 hs (GMT-3)🇦🇷🇺🇾🇨🇱
    De 17:30 a 19:30 hs (GMT-4)🇧🇴
    De 16:30 a 18:30 hs (GMT-5)🇨🇴🇵🇪
    De 15:30 a 17:30 hs (GMT-6)🇲🇽
    Inicio: 31 de octubre. Fin: 16 de noviembre.

    Cupo máximo: 25 participantes
  • Emoji icon 1f4b3.svg

    Precio del Curso:

    El precio del curso es de $170 USD o $93.500 ARS
    1eraa edición: 150 USD o $82.500 ARS


    Podemos dividir tu pago en cuotas si lo necesitas. ¡Consúltanos! 
    (Por el momento, esta opción no está disponible en pesos argentinos).

Sobre mí:

Alejandro Alejandro

Sr. Manager at Oracle | Data Science and Cybersecurity | Technology & Startups | CISSP | CISM | CRISC | CDPSE

Poseo 20 años de experiencia como especialista en cybersecurity, y en los últimos 8 años me he volcado a inteligencia artificial, con foco en redes generativas.   

Actualmente me desarrollo como Sr. Manager en Oracle y dirijo el programa de enablement a nivel global para cybersecurity e Inteligencia artificial. Además, me desempeño como profesor universitario de la diplomatura de Ciencia de Datos en la Universidad Argentina de la Empresa. Como experto en ciencia de datos, siempre busco aportar una perspectiva única en mi rol como gerente de desarrollo comercial, aprovechando las tecnologías emergentes para impulsar la innovación y el crecimiento.  

Tengo un título en Ingeniería Informática y una Maestría en Inteligencia Artificial, lo que me brinda un profundo conocimiento de los últimos avances en IA, Aprendizaje Automático y Robótica.   

Durante el transcurso de mi carrera profesional pude obtener varias certificaciones, incluida la de Profesional Certificado en Seguridad de Sistemas de Información (CISSP), Gerente de Seguridad de la Información Certificado (CISM), Certificado en Control de Seguridad de la Información y Riesgos (CRISC), Ingeniero Certificado en Soluciones de Privacidad de Datos (CDPSE) y Certificado en Biblioteca de Infraestructura de Tecnología de la Información ( ITIL). 

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Alejandro Casas

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