1. Conceptos básicos

– Programación, programa y lenguajes de programación
– Algoritmos: características y clasificación.
– Modelos físicos y lógicos
– Tipos de Datos
– Operadores aritméticos, relacionales y lógicos
– Metodología para la construcción de un programa
– Qué es Python
– Entorno Python: Anaconda / Jupyter
– Instalación del entorno

2. Funciones, condiciones y estructuras de repetición

– Definición de Función
– Parámetros, cuerpo de la función y valor devuelto por la función
– Estructura básica de una función
– Instrucciones de repetición
– Condicionales

3. Manipulación de datos con Pandas

– Librerías en Python
– Librería Pandas
– Workshop: Manejo de Datasets / Dataframes

4. Introducción a la Estadística con Python

– Estadística descriptiva e inferencial
– Conceptos esenciales
– Medidas para resumir información
—– Medidas de Tendencia Central
—– Medidas de Variabilidad
—– Medidas de Forma
—– Medidas de Concentración
– Muestreo
– Valor Esperado
– Distribuciones
– Distribución Normal
– Visualización de Datos con Python (Librería Seaborn)
– Estadística Básica con Python

5. Introducción al Machine Learning con Python

– Machine Learning: Definición y Tipo de aprendizaje
– Ventajas del Machine Learning
– Ejemplos de algoritmos de implementación
– Overfiting y Underfitting
– Fases de un proyecto de Machine Learning
– Usos prácticos del Machine Learning
– Casos de éxito de uso del Machine Learning
– Workshop: Análisis Exploratorio de Datos con Python
– Workshop: Machine Learning – Modelo de clasificación con Python

6. Aprendizaje supervisado con Python

– Correlaciones
– Regresión Lineal
– K Nearest Neighbors (KNN)
– Workshop: Análisis Exploratorio de Datos con Python
– Workshop: Regresión Lineal, árboles de decisión y KNN con Python.

Dante trabaja como Analista en Ciencia de datos en el Instituto Nacional de Enfermedades Neoplásicas (INEN) y pertenece a la plana docente en diversas universidades como la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), la Universidad del Pacifico (UP) y la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Se ha desempeñado como Consultor Externo en Estadística y Programación en Knight Piésol (KP) en temas medioambientales y como Analista Estadístico en Inka Crop para la descripción de encuestas.

Dante es egresado en Ciencias con mención en Matemáticas por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), ha realizado estudios de posgrado en la universidad de Sao Paulo (USP) y actualmente se encuentra culminando la maestría en Estadística por la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Entre sus áreas de investigación se encuentran el modelo de regresión cuantílica, la estadística inferencial, los modelos de machine learning, las pruebas de hipótesis y el análisis de supervivencia.

Dante posee experiencia en investigaciones académicas y actualmente desempeña la función de investigador en el INEN, contando con publicaciones en revistas oncológicas. También se ha desempeñado como expositor en diversos eventos académicos.

Seria útil contar con un conocimiento básico de estadística, uso de herramientas digitales y nociones elementales de matemáticas.

Antes de asistir:

1. Instale Zoom Client for Meetings. Recibirá una invitación a las sesiones de Zoom de parte de los instructores después de registrarse en el curso. El cliente nativo funciona mejor que el complemento del navegador.

2. Asegúrese de tener una conexión a Internet estable y de que su micrófono, auriculares y cámara web funcionen en Zoom. Deberá utilizarlos durante todo el curso para comunicarse con los instructores y otros delegados.