Presentación y Descripción del Programa
Comunícate con la Unidad de Capacitación de la DECPS UNALM para solicitar el folleto completo y la información académica detallada de este programa.
Objetivos del Programa
Construir, evaluar e implementar modelos de Machine Learning para resolver problemas de negocio (ventas, retención, segmentación) e integrarlos a la BI.
Dirigido A y Requisitos
Dirigido A:
Analistas de negocios, datos o reporting que deseen evolucionar hacia la ciencia de datos. Especialistas y consultores de Inteligencia de Negocios (BI). Ingenieros, economistas, administradores y profesionales de marketing o finanzas. Jefes, gerentes y líderes que toman decisiones basadas en datos. Profesionales de TI e ingeniería de sistemas. Profesionales de cualquier disciplina que deseen reconvertirse hacia el mundo de los datos y la IA.
Requisitos:
Manejo de computadora a nivel usuario (básico–intermedio). Deseable: conocimientos básicos de Excel y estadística descriptiva (no excluyente; el programa inicia desde cero). No se requiere experiencia previa en programación. Computadora con acceso a internet y mínimo 8 GB de RAM (recomendado). Compromiso de dedicación de aproximadamente 12 horas semanales por módulo. Ganas de aprender y aplicar los conocimientos en casos reales.
Plan de Estudios / Temario
1
Fundamentos de Machine Learning y Scikit-Learn: Flujo de trabajo ML, división de datos (Train/Test) y preparación de variables (Feature Engineering).
2
Modelos de Regresión para Negocios: Predicción de ventas, estimación de precios y proyección de ingresos usando Regresión Lineal y Múltiple.
3
Modelos de Clasificación: Análisis de riesgo, aprobación de créditos y predicción de fuga de clientes (Churn Rate).
4
Segmentación con Clustering: Algoritmo K-Means para segmentación de clientes y análisis de canasta de compras.
5
Evaluación de Modelos y Traducción al Negocio: Métricas de error (RMSE, MAE) y precisión (Accuracy, ROC-AUC). ¿Cómo se traduce esto en ROI?
6
Series de Tiempo para Predicción: Uso de modelos estadísticos y librerías como Prophet para pronosticar demanda e inventarios.
7
Machine Learning integrado a Power BI: Consumo de modelos ML guardados mediante Python dentro de Power BI para dashboards prescriptivos.
8
Taller Práctico y Cierre: Presentación del Proyecto Final de Especialización: Solución integral de BI Predictiva (Python + Power BI + Machine Learning).
Horario de Clases y Frecuencia
Días de Clase: Viernes y Sábado
Horario: Viernes y Sábado 7 a 9 p.m.
Duración Total: 27/11/2026 al 19/12/2026
⏳ Cierre de Inscripciones en:
00Días
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00Hrs
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00Min
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00Seg
Inversión del Programa
S/ 400.00
Público General:
S/ 400.00
Estudiantes UNALM:
S/ 300.00
Egresados / Comunidad:
S/ 350.00
Certificación oficial emitida por la Dirección de Extensión Cultural y Proyección Social - UNALM.