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Certified Python Data Scientist

Área: Data Science | Sub Área: Data Science

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 25 Julio 2025

DURACIÓN:

9 meses

Objetivos

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

Desarrollar soluciones de análisis de datos utilizando Python, aplicando técnicas de visualización y exploración para extraer información relevante de grandes volúmenes de datos.
Implementar modelos de Machine Learning y Deep Learning para resolver problemas complejos, optimizando los modelos predictivos y mejorando su precisión con técnicas avanzadas.
Gestionar bases de datos relacionales con SQL y realizar consultas avanzadas, integrando Python para automatizar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
Extraer y procesar datos a través de APIs y Web Scraping, utilizando Python para recopilar información de fuentes externas y no estructuradas en la web.
Comunicar de manera efectiva los resultados de tus análisis a audiencias no técnicas, creando reportes visuales y presentaciones que traduzcan datos complejos en información clara.

Público Objetivo

El programa está dirigido a:

Ingenieros de sistemas, ingenieros electrónicos, profesionales en áreas de matemáticas y de otras áreas relacionadas, que buscan dominar Python para realizar análisis de datos y para implementar técnicas avanzadas como machine learning y deep learning.

Prerrequisitos

Para llevar el programa se recomienda que el participante posea:

Alguna experiencia en programación o análisis de datos, aunque no es estrictamente necesario.
Para llevar el programa se recomienda que el participante posea:
Conocimiento básico en Python, estadística y álgebra, así como una familiaridad general con conceptos de ciencia de datos.
Para llevar el programa se recomienda que el participante posea:

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción a Python (16 horas cronológicas)

Introducción a Python para Data Engineering
Diccionarios, funciones y ordenamiento
Bucles y Manejo de errores
Conceptos de programación orientada a objetos en Python
Jupyter Notebook

Análisis y Visualización de Datos con Python (12 horas cronológicas)

CONCEPTOS FUNDAMENTALES
VISUAL ANALYTICS CON PYTHON
CASO DE INTERÉS PARA APLICACIÓN DE CONCEPTOS

Línea de comandos en Python para Data Science (8 horas cronológicas)

Línea de comandos para Data Science
Procesamiento de textos para Data Science.

Trabajando con bases de datos en SQL (15 horas cronológicas)

Introducción a SQL
Análisis de Datos en SQL
Combinación de Tablas en SQL
Trabajando con Bases de Datos desde Python
Subqueries en SQL

APIs y Web Scraping con Python (4 horas cronológicas)

Introducción a APIs
Trabajar con datos JSON
Web Scrapping
Técnicas avanzadas de Web Scrapping

Comunicación con datos (6 horas cronológicas)

Storytelling con data
Diseño de reportes
Comunicación con audiencias no técnicas
Presentaciones efectivas

Estadística y Probabilidades en Python (24 horas cronológicas)

Introducción a la Estadística
Estadística Intermedia
Introducción a Probabilidades
Probabilidad Condicional
Pruebas de Hipótesis

Machine Learning en Python (24 horas cronológicas)

.
Aprendizaje Supervisado
Aprendizaje No Supervisado
Regresiones lineales
Algoritmos de Gradiente Descendente
Regresión logística
Árboles de Decisión y Random Forests
Optimización de modelos de ML

Deep Learning en Python (12 horas cronológicas)

Introducción a Deep Learning
Deep Learning con TensorFlow
Deep Learning con Keras

Tópicos Avanzados para Data Science en Python (9 horas cronológicas)

Línea de Comandos nivel intermedio
Git y Control de versiones
Análisis de Datos con Spark y MapReduce

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán las siguientes certificaciones:

Certificación emitida por BSG Institute que otorga 129 PDUs reconocidos por INFORMS

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Expositores

RAY TORRES

Perú

Master of Science in Data Science por la Universidad of Colorado Boulder de USA, Especialización en “Python for Everybody” por la Universidad de Michigan de USA, Ingeniero de Sistemas de Información por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas de Lima. Cuenta con más de 10 años de experiencia en la gestión de datos, diseño de modelado de datos, dasboards y reportes operativos, para gobierno de datos, gestión del proceso de calidad y aplicación de políticas de protección de datos sensibles en el sector privado. Además, se desempeña como instructor IBM y de Big Data. Ha ocupado cargos importantes como Líder técnico en Factor IT, Consultor Senior de Analytics en Focus Business Solutions, Implementador de IBM Cognos Analytics 11.0.6 en Volcan Compañía Minera S.A.A., Analista en Informática de la Superintendencia de Transporte Terrestre de Personas, Carga y Mercancías, entre otros.

DANIEL CHAVEZ

Perú

Master en Data Science por la Universidad Ricardo Palma. Master en Marketing y Dirección Comercial por la Universidad San Ignacio de Loyola y Business Marketing School ESIC, España. Con un Diplomado en Business Analytics por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas y Especializaciones en Ciencias de Datos Aplicado a los Negocios, Finanzas y Marketing por la Universidad Ricardo Palma, en Business Intelligence Developer, en Data Mining, en Base de Datos SQL Server y Visual Basic Developer por la Universidad Nacional de Ingeniería. Actualmente se desempeña como Líder Data Science en Entel Perú. Cuenta con amplia experiencia en Aplicaciones Estadísticas Estratégicas para la Toma de Decisiones en las Áreas de Investigación Científica, Marketing Estratégico, Comercial, Retail, Banca, Telecomunicaciones e Inteligencia Analítica, con conocimientos en Programación y Simulación, Inteligencia de Negocios, Manejo de Analítica de Datos y dominio de Softwares Estadísticos y de Programación como Python, Java, Modeler, R, entre otros. Ha ocupado cargos importantes como Consultor en Procesos de nalytics en Digitex Perú, Jefe de Proyectos de Business Analytics en Atento Perú y Líder de Proyectos Big Data trabajando con empresas como Corporación Lindley y Promperú.

DAVID MENESES

Colombia

Executive MBA por la Universidad Francisco de Vitoria – Madrid y Master of Science in Management (MSc) por la Swiss Business School - Sede Bogotá. Actualmente se desempeña como Consultor Senior en Decisiones Logísticas S.A.S. – Colombia. Especialista en Dirección Comercial, Management Skills, Management Development y Business Innovation. Cuenta con amplia experiencia en el dominio en optimización, simulación, análisis de Data Mining and Business Intelligence (BI) haciendo uso de herramientas especializadas como Tableau, ProModel, Arena, Ilog, Slim4.

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.