Introducción a Machine Learning con Python

Información General

Inicio: Sábado 09 de Agosto, 2025 (09:00 Lima, 14:00 UTC)

Duración: 5 Semanas.

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Este curso está dirigido a estudiantes y profesionales de ingeniería, ciencias, economía, estadística, informática y disciplinas afines, interesados en iniciarse en el campo del Machine Learning mediante el uso del lenguaje de programación Python. Está orientado a quienes desean adquirir habilidades prácticas en el manejo de datos, visualización, construcción de modelos predictivos y análisis de resultados, utilizando herramientas y librerías ampliamente utilizadas en la industria como Numpy, Pandas, Scikit-Learn y TensorFlow.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de comprender los fundamentos de Machine Learning, manipular y visualizar datos utilizando Numpy, Pandas y Matplotlib, e implementar modelos de regresión lineal, support vector machine, árboles de decisión, bosques aleatorios y redes neuronales, mediante librerías especializadas como Scikit-Learn y TensorFlow. Los conocimientos adquiridos en el curso les permitirán desarrollar proyectos prácticos en Python orientados a resolver problemas reales en distintos campos profesionales.

Profesores

Julian Palacios

Máster en Ingeniería otorgado por la Universidad de Tokyo (UTokyo) e Ingeniero Civil por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI). Se especializó en Computación de Alto Rendimiento para simulaciones sísmicas de gran escala. Actualmente está realizando el doctorado en el Laboratorio de Ciencia Computacional y Computación de Alto Rendimiento (CSHPC) del Instituto de Investigación de Terremotos (ERI) de UTokyo. Cuenta con experiencia en Simulaciones Numéricas en caso de Sismo/Tsunami mediante la programación paralela en CPU/GPU. Además, tiene experiencia en el Monitoreo de la Salud estructural, sistematización de Procesos y elaboración de Software.

Elvis Guizado

Ingeniero Civil egresado de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI). Se desempeñó como instructor en cursos académicos sobre el método de elementos finitos en 3D y desarrolló herramientas para el análisis sísmico tridimensional a escala urbana en JPI Ingeniería e Innovación SAC. Posee amplia experiencia en el uso de Machine Learning con Python, aplicado a investigaciones en ingeniería civil, y ha brindado capacitaciones sobre este tema para la empresa Amphos 21. Actualmente es asistente de investigación en el Centro Peruano Japonés de Investigaciones Sísmicas y Mitigación de Desastres (CISMID-UNI), donde ha desarrollado herramientas en Python aplicadas a la ingeniería sísmica.

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