PROGRAMA DE DATA SCIENCE CON AZURE

INTRODUCCIÓN

En la actualidad, es fundamental comprender enfoques escalables para procesar y almacenar grandes volúmenes de información (terabytes, petabytes e incluso exabytes) para llevar a cabo la ciencia de datos. Cada día, cada hora y cada minuto se genera una gran cantidad de información que necesita ser almacenada, procesada y analizada. El Programa de Data Science se centra en enseñar habilidades y técnicas para recopilar, analizar e interpretar conjuntos de datos extensos con el objetivo de obtener información útil y tomar decisiones fundamentadas basadas en datos. Para lograr estos esta tarea, existen varios proveedores con una gran variedad de servicios, entre los más destacados encontramos Azure.

OBJETIVO

Los participantes adquirirán habilidades y conocimientos necesarios para comprender, analizar y utilizar grandes conjuntos de datos con el fin de obtener información relevante, realizar predicciones precisas y tomar decisiones fundamentadas en datos. Aprenderán a utilizar los servicios en Azure para procesar la información, a recopilar datos de diversas fuentes, procesar los datos, aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos y construir modelos predictivos y descriptivos, mediante arquitecturas para una aplicación escalable.

DIRIGIDO A

Este curso está diseñado para estudiantes y profesionales relacionados con la tecnología, informática, análisis de datos, investigación de mercado y gestión empresarial, que buscan complementar su educación, mediante el análisis de datos y así generar valor en sus organizaciones o en proyectos personales, mejorar la toma de decisiones y optimizar procesos.

CREDITAJE

Programa de Estudios en Desarrollo de Sistemas de Información: 04 créditos extracurriculares para alumnos y egresados.

REQUISITOS

Computadora personal, cámara web, micrófono y acceso a internet para las clases sincrónicas y asíncronas.
El participante debe contar con conocimientos básicos de Programación y SQL
Se utilizarán los servicios de Microsoft Azure, para lo cual el participante deberá realizar su registro utilizando una tarjeta de crédito, ya que es un requisito previo de la plataforma. Este servicio no tiene ningún costo adicional. Al término del curso, el participante deberá darse de baja sin cargo alguno.

DETALLES DEL CURSO

Inicio de clases

05 de septiembre del 2024

Horario

Miércoles y Jueves De 8:00 p.m. a 10:15 p.m.

Modalidad

Virtual

Plataforma

Plataforma MS Teams y Moodle

Informes

Maribel Chullunquia

mchullunquia@isur.edu.pe

914 048 180

Contenido del Curso
Metodología
Plana Docente
Inversión
Duración

Contenido del Curso

Contenidos Generales

Introducción a la Computación en la Nube

Conceptos de computación en la nube, modelos de despliegue
Beneficios en el uso de computación en la nube
Tipos de servicios en la nube

Azure Fundamentals: Servicios y Arquitectura de Azure

Componentes arquitecturales de Azure
Servicios de computación y redes
Servicios de almacenamiento
Seguridad, acceso e identidad

Azure Fundamentals: Administración y Gobernanza en Azure

Administración de costos en Azure
Herramientas en Azure para gobernanza y administración
Herramientas para el despligue
Herramientas para el monitoreo

Azure IA Fundamentals: Visión Global

Introducción a la IA.
Entendiendo: Machile Learning, visión computacional, NLP, IA generativa

Azure IA Fundamentals: NLP

Análisis de Texto

Azure IA Fundamentals: Inteligencia en documentos y minería del conocimiento

Azure IA Fundamentals: IA Generativa

Azure Data Scientist Assotiate: Aprendizaje Automático

Diseñando una solución de aprendizaje automático

Azure Data Scientist Assotiate: Azure Machine Learning

Explorando y configurando con Azure Machine Learning
Experimentando con Azure Machine Learning
Entrenamiento de Modelo con Azure Machine Learning
Despliegue y consumo de modelos con Azure Machine Learning

Azure IA Fundamentals: Visión Computacional

Procesamiento de imágenes
Reconocimiento facial

Metodología

El programa es 100% síncrono y se utilizará la plataforma MS Teams para las clases virtuales, es decir en las que el docente realizar la exposición de los temas a los alumnos. Además, se contará con la plataforma Moodle donde encontrarás de manera ordenada el material del programa y las evaluaciones asignadas. La metodología es activa y promoverá el trabajo autónomo y cooperativo, de tal manera que los participantes adquieran los conocimientos tomando como base sus experiencias previas, revisión de casos reales, dinámicas en clase, flujogramas y trabajo en equipo.

Asistencia y Certificación

La asistencia a clases es obligatoria para rendir la evaluación y poder lograr la certificación al aprobarla. Sin embargo, se considera un margen de inasistencia en casos excepcionales y situaciones imprevistas e impostergables del 30% del total de horas académicas que posee el curso.

Plana Docente

Dr. Álvaro Henry Mamani Aliaga

Doctor en Ciencia de la Computación por la Universidad Nacional de San Agustín (Perú). Con maestría en Ciencia de la Computación por la Universidad de Sao Paulo (Brasil). Actualmente, docente del programa de Ciencia de la Computación de la Universidad Católica de San Pablo. Tiene experiencia en las áreas de computación paralela y distribuida, computación en la nube y big data. Trabajó como investigador en varios proyectos, entre los que destacan el Proyecto Maritaca efectuado en la Universidad Federal de São Paulo (UNIFESP); los proyectos Laboratorio de computación de alto rendimiento y Proyecto Tunki. Sus áreas de interés son: computación de alto rendimiento, computación paralela, computación en la nube, sistemas de archivos distribuidos, big data, computación móvil y ciencia de datos.

Inversión

3 cuotas de S/983.00 c/u

Monto total: S/ 2948.00

Precio pronto pago

S/ 2815.00

Hasta el 28 de agosto.

Incluye:

Material de consulta
Certificado digital a nombre del Instituto del Sur.

Duración

Sesión de Bienvenida

Durante la sesión, brindaremos información académica importante, revisaremos el reglamento académico y realizaremos una inducción sobre el uso de las plataformas MS Teams y Moodle.