PYTHON - NIVEL II: MACHINE LEARNING

El lenguaje de programación Python es uno de requisitos que todo analista de datos que quiera convertirse en un Data Scientist o Científico de Datos debe de aprender. En este curso se enseña el lenguaje Phyton II, a un mayor nivel de profundidad para crear y evaluar modelos predictivos, a través de una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados que involucran algoritmos de autoaprendizaje.

Este aprendizaje automático (machine learning) ha evolucionado como un subcampo de la inteligencia artificial (IA), y en lugar de requerir que los humanos deriven reglas manualmente y construyan modelos a partir del análisis de grandes cantidades de datos, el aprendizaje automático ofrece una alternativa más eficiente para capturar el conocimiento en los datos para mejorar gradualmente el rendimiento de los modelos predictivos y con el fin de tomar decisiones efectivas basadas en información. 

Doctor en Ingeniería de Sistemas, Maestría en Ingeniería de sistemas con mención en Gestión de Tecnologías de la Información, Ingeniero de Sistemas, Certificado PMP, PMIACP, SAMC, SPOC, SMC, SSGB, SFC, Experto en Gestión de Proyectos y Docente Universitario. con más de 14 años de experiencia general en la implementación y el desarrollo de Software de Información de gran envergadura. Consultor par el MEF en el proyecto de BI de la mejora del proceso de recaudación.Consultor para Copeinca en el proyecto de BI SQL Server, PBI.Ha sido consultor en PROMSACE para la mejora de la carga de datos y modificación del sistema de mapa de inversiones. SQL Server 2016.Ha sido consultor en CSTI para el proyecto de DWH de COPEINCA. SAP, SQL 2012, Qlikview, Qlik sense, PBI. Ha sido consultor para la Cooperativa de ahorro y crédito ABACO, para el proyecto del BI de las áreas temáticas de Captaciones, Colocaciones, Moras y Tasas. AS400, SQL 2014, Excel Services.Ha sido jefe de proyecto de BI de Stefanini. Oracle 12, SQL 2012-2014, Excel Services, Datazen, PBI.Consultor BI para el proyecto Cero Papeles del Banco de la Nación del Perú. SQL 2012-2014.Ha sido Jefe de Proyecto, Consultor y Analista Funcional en EDELNOR hoy ENEL, para el sistema de gestión de trabajos y materiales de la gerencia técnica. Este ERP gestiona los trabajos desde la presupuestación hasta el cierre, además del manejo de materiales, para la expansión y el mantenimiento (preventivo, correctivo) de la red eléctrica y el proyecto de Indicadores de Calidad de servicio. Oracle, Qlikview, .Net.Ha sido Auditor, Jefe de Proyectos y Consultor de la corporación DISTRILUZ (ELECTROCENTRO, HIDRANDINA, ENSA, ENOSA), realizado a los procesos del GIS (Sistemas de Información Geográfico).

Titulado de la carrera de Ingeniería Estadística, Doctorando de Estadística y Matemática, con maestría en Estadística Aplicada y Marketing, poseo especializaciones Business Intelligence, Ciencia de Datos e Innovación y Tecnología. Actualmente me desempeño como docente de Pregrado y Posgrado en diferentes universidades en el Perú. Tengo más de doce años de experiencia liderando proyectos de Ciencia de Datos en todo el ciclo de vida del cliente desde la captación hasta la cobranza en los sectores bancario, retail, tributario, ecommerce, suscripciones, medios de comunicación y turismo haciendo uso de información estructurada y no estructurada para resolver problemas de negocio y generar valor mediante la propuesta de business insights. Asimismo, tengo más de ocho años de experiencia gestionando equipos.