Programa en Machine Learning para la toma de decisiones
El ritmo y el estilo de vida se han acelerado con mayor intensidad estos últimos años. A ello se suman los avances tecnológicos enfocados en la computación; como es el caso del Aprendizaje Automatizado o Machine Learning. Esto genera una gran base de datos del cual se requiere descifrar y analizar para con ello hacer una toma de acción. Bajo la información necesaria, el sistema de aprendizaje automático puede interpretar y al mismo tiempo predecir cuáles son las necesidades de la empresa o usuario. Obtén la oportunidad de liderar la transformación en tu industria. ¿Vas a esperar que la transforme la competencia, o serás tú el primero? Empieza tu camino hoy.
Objetivos:
Aprovechar los datos para entrenar, validar y probar modelos de Machine Learning.
Utilizar potentes herramientas como Python para implementar algoritmos de Machine Learning en estudios de casos.
Desarrollar skills para comprender la ciencia de datos y pueda tomar las mejores decisiones en el negocio.
Obtener una ventaja competitiva haciendo uso inteligente de los datos
DIRIGIDO A
Gerente de negocios, técnicos, analistas de inteligencia de negocios, profesionales de TI, consultores de gestión familiarizados, en nivel intermedio, con algún lenguaje de programación (C++, Java, Python, entre otros) que apliquen o deseen aplicar el Mac
Profesionales con nociones de lectura de herramientas de datos que deseen aplicarlo en su negocio.
¿Quienes colaborarán a lograr tu objetivo?
Walter Casas
Desarrollador de modelos de Deep Learning.
Estudió Ingeniería de Telecomunicaciones en la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) y cursa un Máster en Computer Science en la Universidad Estatal de Campinas (UNICAMP) en Brasil. Durante su trayectoria profesional ha trabajado en roles relacionados a la Ciencia de Datos en empresas como Entel Perú, Interbank, IAssist e Inetum.
César Bragagnini
Rule Engineer en 4ToldFintech
Estudió Ingeniería de Sistemas en la Universidad San Agustín y es Magister en Ciencias de la Computación por la Universidad Católica de San Pablo. También ha cursado materias como Machine Learning, Deep Learning, Data Science y Big Data.
Manuel Alcántara
Data Architec y Data Scientist en IBM
Ingeniero de Sistemas y Licenciado en Administración de Empresas por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Cuenta con más de 10 años de trayectoria en IBM participando en proyectos para clientes de diversas industrias como Banca, Telecomunicaciones, entre otras.
Julio Gutierrez
Docente de la Maestría en Computer Science en UTEC
Licenciatura en Matemáticas en la Pontificia Universidad Católica del Perú y su maestría en Stanford University. Dentro de las áreas de interés, abarca Estadística y Data Science; y cuenta con experiencia laboral en ese campo. Apasionado por la educación, actualmente es docente de la Maestría en Computer Science en UTEC.
Jesús Bellido
Director en UTEC
Magister en Ciencia de la Computación y Doctor en Ciencia de la Computación por la Pontificia Universidad Católica de Chile reconocido con el premio al segundo lugar en el concurso de Tesis de Doctorado por el Centro Latinoamericano de Estudios en Informática (CLEI).
Yamilet Serrano
Coordinadora de Ciencia de Datos en UTEC.
Yamilet ha participado como ponente en FSE2014, ESEC- FSE2017 y QMCW16, los cuales son top conferencias en el área de Ingeniería de Software. Asimismo, ha trabajado como asistente de investigación en proyectos de NUS tales como: “Especificación y Verificación para Futuros Programadores”, “Avances en Modelamiento y Análisis Probabilístico”, y “Modelamiento y Análisis de Sistemas Estocásticos con Parámetros Perturbados”.
David Allende
Lead Data Scientist en la Gerencia de Transformación Digital, Tottus Corporativo
Profesional de 7 años de experiencia en Predictive Modeling, Customer Segmentation, Data Mining y Big Data. Experiencia en áreas de business analytics resolviendo problemas en Banca, Telecomuniaciones, Retail y Gubernamentales.
El participante tendrá acceso online dentro de nuestra plataforma de aprendizaje.
74 horas lectivas. Horario regular de las sesiones es jueves, de 19:00 a 21:00hrs. y sábados, de 09:00 a 12:00hrs.,
UTEC otorgará un certificado digital a los participantes que aprueben el Programa en Machine Learning para la toma de decisiones.
