Las estadísticas de covid-19 reflejaron una gran preocupación a nivel mundial y sobre todo en el Perú. Desde marzo del 2020, el brote de la enfermedad por coronavirus empezó a causar muertes en el Perú frente a un sistema de salud poco preparado para este tipo de situaciones, eso se vio reflejado en la limitación de camas UCI disponibles. Frente a este contexto, el objetivo general de la presente investigación fue determinar el modelo más adecuado de Deep Learning haciendo uso de una arquitectura de Red Neuronal Convolucional para el diagnóstico de covid-19 empleando tomografías computarizadas de Kaggle. El método de investigación fue hipotético deductivo, con diseño no experimental, transversal, descriptivo y correlacional. La técnica usada para la recolección de datos fue documental, el instrumento fue la plataforma Kaggle y la base de datos del conjunto de imágenes de...

El plan de negocios que se presenta, demuestra que la empresa consultora de modelos analíticos ANALYTICAL SOLUTIONS FOR BUSINESS, dedicada al desarrollo de modelos analíticos y a brindar estrategias comerciales para Empresas del Sector Bancario es rentable. Actualmente el desarrollo de los modelos analíticos en el Perú se encuentra en pleno desarrollo, por tal motivo es importante mejorar el desempeño de las empresas mediante el uso de estos modelos analíticos. El objetivo del plan de negocios, es desarrollar una propuesta diferente ante las necesidades de las Empresas del Sector Bancario, por contar con modelos que les ayuden a resolver los diferentes problemas de negocio en todo el ciclo de vida de sus clientes. En la actualidad existen pocas empresas consultoras que desarrollan modelos analíticos, las mismas que no cuentan con experiencia suficiente en el Sector Bancario y desc...

DESCRIPCIÓN En la actualidad, muchas organizaciones disponen de grandes cantidades de datos en formato digital. Obtener padrones a partir de esos datos es una tarea compleja para el ser humano. Los algoritmos de Machine Learning toman importancia debido a que permiten obtener dichos padrones de forma automática. El curso realiza una profunda reflexión y exploración sobre los principales algoritmos de Machine Learning. Esto incluye el entendimiento del ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning para la solución de problemas del mundo real. PROPÓSITO El curso de especialidad de Machine Learning, de la carrera de Ciencias de la Computación, es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del séptimo ciclo. El curso ha sido diseñado con el propósito de permitir al estudiante explorar las diferentes tecnologías relacionadas a Machine Learning, así como perf...

DESCRIPCIÓN En la actualidad, muchas organizaciones disponen de grandes cantidades de datos en formato digital. Obtener padrones a partir de esos datos es una tarea compleja para el ser humano. Los algoritmos de Machine Learning toman importancia debido a que permiten obtener dichos padrones de forma automática. El curso realiza una profunda reflexión y exploración sobre los principales algoritmos de Machine Learning. Esto incluye el entendimiento del ciclo de vida de un proyecto de Machine Learning para la solución de problemas del mundo real. PROPÓSITO El curso de especialidad de Machine Learning, de la carrera de Ciencias de la Computación, es de carácter teórico-práctico y está dirigido a estudiantes del séptimo ciclo. El curso ha sido diseñado con el propósito de permitir al estudiante explorar las diferentes tecnologías relacionadas a Machine Learning, así como perf...

El curso desarrolla las competencias general Ciudadanía y competencia específica Resuelve problemas en Ingeniería. El curso describe el ciclo de una solución de Data Science desde la contextualización de un problema de negocio hasta la entrega de la solución, identificando las áreas de conocimiento necesarias de aplicar, el perfil del equipo Data Science y definición de indicadores de éxito del proyecto.

El curso describe el ciclo de una solución de Data Science desde la contextualización de un problema de negocio hasta la entrega de la solución, identificando las áreas de conocimiento necesarias de aplicar, el perfil del equipo Data Science y definición de indicadores de éxito del proyecto.

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicada