Curso de Ciencia de Datos

Acerca del curso

El curso enseña el proceso completo de la ciencia de datos usando Python, desde la exploración y preparación de datos hasta la creación de modelos predictivos y su despliegue con Streamlit, siguiendo la metodología CRISP-DM. Se enfoca en aplicar técnicas prácticas para resolver problemas reales con datos.

¿Por Qué Este Curso Es Para Ti?

- El curso brinda una visión integral del ciclo completo de ciencia de datos, desde la idea inicial hasta su implementación final.
- Introduce los conceptos esenciales y la metodología CRISP-DM como base estructurada para los proyectos.
- Enseña cómo explorar, limpiar y preparar datos útiles para construir modelos de aprendizaje automático eficaces.
- Uso práctico de modelos supervisados y no supervisados para resolver casos reales con data.

💡

Modalidad

Online / Síncrona

⏱️

Duración total

1 mes / 64 horas académicas

📅

Inicio

2 de junio

📆

Días de Clase

Lunes y Miércoles

⏰

Horario

19:30 pm a 21:30 pm
(hora Peruana)

Contenido del
Curso

1
¿Qué es Data Science? Aplicaciones prácticas.
2
Etapas de CRISP-DM explicadas con ejemplos.
3
-Flujo de trabajo de un proyecto en Python.

1
Lectura de datos con pandas.
2
Estadísticas descriptivas básicas en Python.
3
Visualización de datos con matplotlib y seaborn

1
Limpieza de datos con pandas (nulos, duplicados).
2
Transformaciones: normalización y codificación.
3
División de datos

1
Regresión lineal.
2
Evaluación con MSE, MAE.
3
Evaluación con MSE, MAE.

1
Regresión logística y árbol de decisión.
2
Evaluación: matriz de confusión, precisión, recall.
3
Visualización de la frontera de decisión.

1
K-means en scikit-learn.
2
Visualización de clústeres.
3
Evaluación con Silhouette Score.

1
Análisis de canastas de mercado.
2
Reglas de asociación con mlxtend.
3
Soporte, confianza y lift en Python

Inversión del Curso

Perú

Precio en Soles

S/ 400

Incluye certificado digital, acceso completo.

Internacional

Precio en Dólares

$110

Ideal para estudiantes en el extranjero. Accede al mismo contenido completo.

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Materiales

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