Este curso teórico/práctico tiene como finalidad utilizar estadística descriptiva e inferencial en los negocios, con el objetivo de tomar decisiones más acertadas, basadas en datos. Toda persona con interés directo en tomar decisiones más acertadas en un negocio, basándose en datos, debe tener conocimientos de Estadística Aplicada a los Negocios. El contenido se desarrolla en 5 temáticas con las cuales se proporciona una introducción al análisis de datos en base a las principales herramientas estadísticas, enfocándose en la estadística descriptiva y la estadística inferencial.  En este curso se estudiarán los diferentes tipos de gráficos estadísticos utilizados para describir el comportamiento de los datos. Se presenta la definición de una variable aleatoria discreta, funciones de densidad de probabilidad, de distribución acumulativa. También se presentan las variables aleatorias para el caso continuo y estimación con intervalos de confianza, finalizando con una introducción a los modelos econométricos. El curso proporciona los fundamentos teóricos de la Estadística Inferencial, así como ejemplos prácticos que ayudarán a entender algunas de las formas típicas en las que se pueden comportar y modelar los datos en un negocio.

Este curso teórico/práctico tiene como finalidad analizar con el Business Data & AI Strategy como impulsor de la capacidad de aprovechar el dato para revolucionar la visión y el funcionamiento de las organizaciones. Podrás innovar y diseñar modelos de negocio basado en datos, siendo un gran facilitador capaz de articular iniciativas y proyectos a través de metodologías ágiles que empoderen a los equipos. Adquirirás una potente visión sobre cómo los datos transforman empresas y revolucionan su capacidad de generar negocio. Profundizar en los fundamentos para entender cómo funciona el Big Data, el Machine Learning y el Deep Learning en diferentes sectores. Tras inspirarte y asentar las bases tecnológicas aprenderás a estructurar modelos de negocio basado en datos y aplicarás metodologías de innovación sobre una determinada industria de forma práctica. Aprenderás a gestionar proyectos de analytics y data science, cómo dirigir equipos de data y cómo asegurarte de activar el dato y lanzarlo exitosamente.

Este curso teórico/práctico tiene como finalidad analizar con el Data Visualization & Storytelling para analizar y visualizar la realidad a través de los datos para tomar decisiones en base a ellos. Serás capaz de unificar todos los datos y extraer de ellos conclusiones clave. El participante aprenderá a extraer los datos de diferentes fuentes y analizarlos para adquirir destreza con una de las herramientas más utilizadas: Power BI. Trabajarás diferentes escenarios para extraer conclusiones de negocio y explorar otras herramientas como Tableau reaprovechando todo lo aprendido. Explorarán el gran repertorio de visualizaciones y gráficas disponibles, y aprenderán cómo representar de la mejor forma los datos. Herramientas claves para transmitir la información de forma efectiva y causar el impacto deseado a través de la visualización. Las personas conectamos con situaciones e historias reales. Aprenderás a generar interés en la audiencia, a comunicar de forma que dejes huella para proponer soluciones. Activa a las personas a través del dato y facilita la toma de decisiones.

Este curso teórico/práctico tiene como finalidad analizar con el Machine Learning el participante aprenderá en desarrollador de soluciones de AI capaz de identificar, clasificar y predecir autónomamente cualquier tipo de información. Lograrás que las personas y las organizaciones puedan tomar decisiones adecuadas en tiempo real, de forma instantánea y a muy bajo coste. Serás la pieza clave que extrae el mayor poder que ofrecen los datos: conocimiento accionable. Te entrenarás para analizar los datos e interpretarlos para convertirlos en información y transformarlos en conocimiento. La clave es entender cada reto: tu punto de partida para crear modelos que predigan o clasifiquen automáticamente. Te sumergirás en el aprendizaje automático, combinarán metodología, programación, machine learning y el arte de fusionar disciplinas para dotar de inteligencia a un programa informático y resolver un reto. El participante usará modelos más avanzados y descubrirás la forma de utilizar las fortalezas para combinarlos y crear una solución más potente.

Este curso teórico/práctico tiene como finalidad analizar con el Advanced Machine Learning el participante contará con la capacidad de resolver problemas muy diversos. Habituado a resolver los retos más comunes en proyectos reales, te organizarás eficazmente para enfocarte en el resultado final de una solución en producción. Serás capaz de usar adecuadamente modelos avanzados y adaptarlos al reto en cuestión y te convertirás en un AI innovator. Aprende a resolver los problemas más habituales con los que se encuentran los profesionales de la industria. A través de la ingeniería de variables mejorarás tus datos para que los algoritmos de aprendizaje automático puedan sacar todo su potencial, resolverás retos y te ejercitas para crear modelos más robustos y versátiles. Conseguirás que tus algoritmos de aprendizaje automático logren soluciones más precisas y aprenderás a organizar tus procesos de datos para su puesta en producción. El participante aprenderá gestionar el ciclo de un proyecto de ciencia de datos de principio a fin y afrontar con todas las garantías los retos más habituales. Extenderás tus conocimientos sobre modelos avanzados de lenguaje de procesamiento natural, análisis de series temporales y forecasting. Así como aplicar técnicas heurísticas inspiradas en otros campos como la genética o la biología para solucionar problemas complejos.

Este curso teórico/práctico tiene como finalidad analizar con el Big Data, Deep Learning & Cloud gestionando las técnicas más punteras para diseñar soluciones de IA escalables. Impulsarás soluciones ágiles a través del despliegue de modelos en la nube, y orientar el entrenamiento de tus modelos en entornos Big Data. Descubre qué son las redes neuronales y cómo funcionan. Profundizarás en las distintas aplicaciones y las ventajas de los modelos de redes neuronales profundas frente a otros modelos. Entrenarás distintos modelos y te familiarizaras con las soluciones de reconocimiento de imágenes y del procesamiento del lenguaje natural para aplicarlos en varios workshops y retos. Descubre cómo funcionan las arquitecturas Big Data y aprende a crear tus modelos de machine learning en entornos Spark. Siéntete cómodo trabajando en entornos Cloud modernos.

El profesor Koo es Magíster en Administración Estratégica de Empresas, Pontificia Universidad Católica del Perú, Perú. Diplomado en Gestión de Finanzas Corporativas, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, Perú. Titulado en Ingeniería de Sistemas, Universidad Privada del Norte, Perú.

En relación a su experiencia profesional, se ha desempeñado como Jefe Corporativo de Centro de Soluciones NICO en Belcorp, Casa Matriz; Jefe de Proyectos en la consultora de tecnología Gesfor Osmos. Cuenta con experiencia docente en universidades del Perú, como es la Universidad Privada del Norte; así como en la división Training Services de Kaits Consulting Group.

Actualmente es Gerente General, Co-fundador, y Consultor Senior en Kaits Consulting Group.

El profesor Mariño es Ph.D. in Industrial & Systems Engineering de la Mississippi State University, EE.UU. Además, ha obtenido los títulos de Master of Transportation & Logistics Management de la American Military University y Master of Science Engineering Management de la California State University en EE.UU. Asimismo, tiene el grado de Magíster en Administración con mención en Finanzas de la Universidad del Pacífico en Perú e Ingeniero Industrial de la Universidad de Lima, en el mismo país. Complementando su formación, obtuvo el Data Science and Big Data Analytics Certification del Massachusetts Institute of Technology, Data Science Certification de Harvard Extension School de la Harvard University, Stanford Certified Project Manager de Stanford University y Graduate Certificate Theoretical Statistics en la California State University, EE.UU.

En relación a su experiencia profesional, se ha desempeñado como directivo en compañías norteamericanas como Gerente General de MFC Project Engineers (4PL), Gerente Regional de Indigo Piping Systems (3PL), ambos cargos en California, EE.UU. Asimismo, desempeñó los cargos de Gerente de Operaciones en Nestlé, Gerente de Distribución de Embotelladora Latinoamérica S.A., Gerente Comercial de la Cadena de Tiendas Él, Gerente General de la RED IDI (Investigación, Desarrollo e Innovación) en Perú. Asimismo, ha sido investigador en el laboratorio de Analytics & Optimization del Departamento de Ingeniería Industrial en Mississippi State University e Instructor para el Departamento de Ingeniería Industrial de University of Central Florida en EE.UU. De igual modo, fue Profesor universitario en Pregrado y Postgrado en diferentes universidades, así como Profesor visitante en la Universidad de La Sabana, Colombia. Complementando su experiencia, fue consultor de empresas en las áreas de Big Data Analytics, Supply Chain Management y Operations Research.

Actualmente, es Associate Dean of Research de CENTRUM PUCP, y Docente del Departamento Académico de Posgrado en Negocios de la Pontificia Universidad Católica del Perú.

El profesor Negrón es Doctor of Business Administration in General and Strategic Management, Maastricht School of Management, The Netherlands. Magíster en Administración Estratégica de Empresas, Pontificia Universidad Católica del Perú. Ingeniero Industrial, Pontificia Universidad Católica del Perú. Cuenta con especialización en Business Analytics, Gestión de la Calidad y Mejora de Procesos Six Sigma.
En relación a su experiencia profesional, se ha desempeñado como consultor en ingeniería de la calidad y mejora de procesos bajo la metodología Six Sigma y business Analytics en diferentes empresas del medio como Pieriplast S.A.C; Merck Sharp & Dohme; Euromotors S.A.; Creditex; Minera Yanacocha, entre otras. Cuenta con experiencia docente en universidades del Perú, como son la Pontificia Universidad Católica del Perú, y la Universidad San Ignacio de Loyola. Actualmente es Subgerente del Departamento de Ingeniería Industrial de Creditex S.A.A y profesor en el Área académica de Operaciones en CENTRUM Católica Graduate Business School y Coordinador General del Proyecto de Innovación para el desarrollo de un agente de inteligencia artificial para la programación de plantas textiles.

La profesora Torres es Ingeniero Estadístico e informático, con estudios complementarios en Minería, Calidad Total y Productividad, Lean Six Sigma, Machine Learning for Data Science, Gestión de Proyectos y Metodologías agiles; en los últimos años enfocado a temas de Excelencia Operativa, Business Intelligence, Control de Gestión, Costos y Presupuesto, Mejora Continua y Mejora de Procesos Certificado por la American Society for Quality y ScrumAlliance. MBA en CENTRUM de la Pontificia Universidad Católica del Perú, y Candidato a Doctor en Humanidades de la Universidad de Piura.

En relación a su experiencia profesional, cuenta con más de 20 años de Experiencia laboral en empresas lideres de los sectores Minería, Pesca y Sector Financiero. Se ha desempeñado como Consultora de empresas, jefe Corporativo de Control y Excelencia Operativa en Volcán Compañía Minera, Controller en Tecnológica de Alimentos (TASA) y especialista en Inteligencia comercial en el Banco del Trabajo (Crediscotia). Ha participado y liderado el desarrollo y la implementación exitosa del Planeamiento estratégico y Modelos de Gestión, Proyectos de Business Intelligence (BI), Data Analytics, Proyectos de Mejora de Calidad y Productividad con medibles logros en el incremento de eficiencias y reducción de costos. Docente de Postgrado en cursos Optimización de Procesos, Investigación operativa aplicada a la planificación, Procesamiento de la Información, Programa de certificación Six Sigma, Seminarios de Investigación Científica.

En la actualidad, se desempeña como Consultor Independiente de empresas.