La Ciencia de Datos y Business Analytics es la clave para desbloquear el potencial de los datos en cualquier industria. Únete a nosotros en este emocionante viaje de aprendizaje y descubre cómo puedes convertirte en un líder en la revolución de los datos con las habilidades y conocimientos necesarios para convertirte en un profesional altamente competente en el análisis de datos y la toma de decisiones basada en información.

¡Aprovecha la oportunidad de transformar tu carrera y destacar en el competitivo mundo empresarial de hoy con nuestro Programa de Data Scientist & Business Analytics!

 Laptop o Computador personal con S.O. Windows 7 o superior

• Conocimiento de análisis de datos usando Excel o algún conocimiento básico de cualquier herramienta en BI.

Introducción a Data Science y el Análisis de Datos (6 horas)

1.1 Intoducción a Data Science

• Definición y objetivos de Data Science

• Aplicaciones y casos de uso en diferentes industrias

1.2 Importancia del Análisis de Datos en la Toma de Decisiones

• Cómo el análisis de datos impulsa la toma de decisiones informadas

• Ejemplos de casos de estudio exitosos

• Desarrollo del caso práctico y Taller de toma de decisiones Informada

2.1 Revisión de Estadísticas y Probabilidades

• Conceptos clave para la modelización estadística

 • Probabilidades en contextos de aprendizaje automático

3.1 Procesamiento de datos

• Fuentes de Datos

• ELT/ETL

• Depuración y tratamiento de datos

• Calidad de datos

3.2 Visualizaciones Avanzadas a través de casos prácticos

• Analítica Descriptiva

• Analítica Diagnóstica

• Analítica Prescriptiva

• Analítica Cognitiva

4.1 Introducción al Machine Learning

• Conceptos y aplicaciones en análisis de datos

• Algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado

4.2 Implementación práctica de Modelos Analíticos

• Uso de modelos de aprendizaje automático en Power BI

• Creación y evaluación de modelos predictivos

• Series de tiempo

• Regresión Lineal

• K-medias

5.1 Regresión y Clasificación

• Aplicaciones prácticas en predicción y clasificación

• Evaluación de modelos y métricas de rendimiento

5.2 Agrupación y Reducción de Dimensionalidad

• Algoritmos de clustering y técnicas de reducción de dimensionalidad.

• Aplicaciones en análisis exploratorio de datos

6.1 Fundamentos de Redes Neuronales

• Arquitecturas y componentes básicos

• Entrenamiento y optimización de redes neuronales

6.2 Implementación Práctica

• Desarrollo de modelos de aprendizaje profundo

• Aplicaciones en visión artificial

7.1 Introducción a NLP

• Representación de texto y procesamiento de lenguaje natural

• Modelos de lenguaje y embeddings de palabras

7.2 Aplicaciones Prácticas de NLP

• Desarrollo de modelos NLP para tareas como clasificación de texto y generación de texto

• Integración de modelos NLP en aplicaciones de Data Science

 7.3 Integración de GPT en Proyectos de Data Science

 • Uso de GPT para interactuar con datos y obtener información

• Estrategias para incorporar el Storytelling en presentaciones, informes y comunicaciones diarias.

• Creación de una narrativa empresarial.

• Gerente Corporativo de TICs
• Director de Gestión Estratégica - CELEC
• Docente de Posgrados y Director de Tesis en: UDLA, UDLH EELA, Tecnológico de Monterrey, UISEK, ESPE, CEC-EPN
• Consultor Experto BI, BA, DWH, BigData, AE, SOA, BPM, PMP. Industrias de: Retail, Seguros, Banca y Servicios Financieros, Salud, Wholesale, Petróleos & Energía, Utilities, Educación, Empresa Pública, Consumo Masivo, Manufactura & Producción.
• Ex - CIO en Empresas Multinacionales deRetail y Servicios Financieros (EC, CR).
• Ex – Business Intelligence Regional Manager Empresa de Retail Multinacional. (CO, EC, PR, CL, BO, MX, PA).
• Ex – Gerente Regional de Servicios y Proyectos Empresa Consultora Multinacional (CO, EC, CL).

• Consultor de Analítica - Equifax
• Subgerente del área de analítica avanzada – NOUX C.A.
  • Expertos en Analytics, Big Data y Business Intelligence
    Enero 2017 - ACTUAL
• Subgerente de proyectos– NOUX C.A.
  • Expertos en Analytics, Big Data y Business Intelligence
    Enero 2013 - 2016
• Docente de Pregrado a tiempo Parcial
  Septiembre 2019 - ACTUAL 
• Director de Tesis en la Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios

• Profesional con amplia experiencia en el manejo y visualización de Data, con especial énfasis en el uso de algoritmos de Machine Learning usando lenguajes como R, Python y herramientas PowerBI, Pentaho Kettle, SQLServer, MongoDB.
• Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science
• NOUX - Consultor de Proyectos
• Escuela Politécnica Nacional - Docente + Asistente de Investigación
• NEW ACCESS
• Certificación Proficiency in the Python programming language PCAP-31-02
• Certificación como “Formador de Formadores”, 2019
• Instructor certificado Cisco CCNAv7 
  Reconocimiento a Instructor colaborador con IEEE – EPN, 2019.

• Datanalytik - Produlces Industria de Alimentos.
  Huayrasolutions Ingeniería Integral Bulls & Bears Asesoria Financiero.
• Director Ejecutivo Instituto Petroquímico Ecuatoriano 2016
• Subdirector Provincial de Gestión Estratégica IESS 2014
• Director Administrativo Hospital San Francisco de Quito 2012
• Cátedra Universitaria:
  • Universidad Internacional SEK, 
  • Universidad de los Hemisferios – EELA (Escuela de   Emprendimiento y Negocios)
• Cursos Internacionales: 
  • Business Intelligence en INCAE – Costa Rica. Big Data en Universidad Autónoma de Barcelona –  España.
  • Datos para la toma de decisiones en Tecnológico    de Monterrey – México, entre otros.