¿Cómo puedo tener un alto salario?

Teniendo un conocimiento disruptivo

Tu conocimiento es disruptivo si cumple tres condiciones:

  1. Que sea reciente
  2. Que pocos lo dominen
  3. Que las empresas lo necesiten


Cuando hay alta demanda, y pocos trabajadores que cumplan esa demanda, es cuando tienes la oportunidad de cobrar un alto salario

Pero, ¿qué es disruptivo actualmente?

¡La IA es los más disruptivo en estos momentos!

Te asegura un alto salario

Según Harvard, la Inteligencia Artificial es el área con mayor crecimiento salarial de esta década: te vuelves INDISPENSABLE para la empresa

En el mundo y en Latinoamérica, Los bancos, financieras, aseguradoras, consultoras de software y las industrias más grandes invierten millones de dólares contratando personal que domine la Inteligencia Artificial

Si dominas la Inteligencia Artificial, tendrás asegurado un alto salario

Suena bueno, pero, ¿cómo domino la Inteligencia Artificial?

El gran secreto que pocos saben y aplican, ¿sabes cuál es?

Enfócate en lo empresarial, no en lo académico

El gran problema es que muchos se enfocan sólo en lo académico, pero no en como se aplica en la empresa

El mundo empresarial es muy diferente al mundo académico:

  • Tiempos limitados: "¡Lo quiero para ayer!"
  • Presupuestos estrictos: "¡Estas apunto de exceder el presupuesto!"
  • No se hacen experimentos: "¡Esta no es la universidad para que hagas un trabajo de investigación!, ¿tu propuesta es estándar?"
  • Tu proceso convive con otros: "¿Tu solución puede gobernarse?"


Si sabes cómo aplicar tus conocimientos a la empresa, las empresas te darán un alto salario

Tiene sentido, ¿y dónde aprendo todo esto empresarialmente?

AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este VIDEOCURSO diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ Modelos descriptivos y predictivos de Ciencia de Datos, Machine Learning y Deep Learning en contextos empresariales
✅ Desarrollo de soluciones con Amazon Sagemaker, la herramienta oficial de AWS para Ciencia de Datos
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un videocurso 100% de laboratorios prácticos
✅ Construcción de modelos clásicos y redes neuronales con TensorFlow, PyTorch y Keras en SageMaker
✅ Entrenamiento optimizado con tuning automático de hiperparámetros en SageMaker
✅ Obtendrás 3 certificaciones: ""Data Scientist on AWS"", ""Analytics Architect on AWS"" y ""Analytics Leader on AWS""
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

Al finalizar el videocurso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿Listo para ser un experto en Machine Learning y Deep Learning❓

En este VIDEOCURSO aprenderás

✅ CIENCIA DE DATOS Y ARQUITECTURA EN AWS: Comprende el rol del Data Scientist en entornos empresariales, las diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning, y cómo estructurar una arquitectura cloud moderna con SageMaker, Spark y PyTorch. Aprende desde cero cómo iniciar un proyecto de Ciencia de Datos en la nube.

✅ PREPARACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS: Conecta buckets. Realiza limpieza, normalización, detección de outliers y creación de nuevas variables. Aplica técnicas de feature engineering y escalado para construir un pipeline de datos en AWS que puedas reutilizar en proyectos reales.

✅ MODELOS DE MACHINE LEARNING TRADICIONALES: Domina los modelos clásicos de ML como regresión, árboles, SVM, KNN, Random Forest y XGBoost. Aplica técnicas de evaluación, validación cruzada y productivización con pipelines.

✅ DEEP LEARNING CON REDES NEURONALES: Aprende desde cero cómo funcionan las redes neuronales y entrena modelos con TensorFlow y Keras. Implementa MLPs, ajusta hiperparámetros y despliega redes en SageMaker. Incluye técnicas de optimización y regularización para evitar sobreajuste.

✅ VISIÓN COMPUTACIONAL CON CNNs EN AWS: Trabaja con imágenes como tensores, aplica convoluciones, pooling y capas densas. Usa modelos como VGG y ResNet, entrena con data augmentation y despliega redes CNN en AWS para clasificación visual, seguridad y automatización empresarial.

✅ SERIES TEMPORALES Y REDES RECURRENTES: Predice tendencias y comportamientos con modelos LSTM y GRU. Aprende a crear ventanas de tiempo, manejar secuencias y evaluar el rendimiento de tus modelos en horizontes de predicción. Ideal para pronósticos financieros, logísticos o de ventas.

✅ OPTIMIZACIÓN DE MODELOS Y AUTOMATIZACIÓN: Ajusta hiperparámetros con Grid y Random Search, y utiliza SageMaker Autopilot para entrenamientos automáticos. Registra experimentos, controla versiones de modelos y evalúa desempeño con pruebas A/B. Todo con herramientas prácticas en AWS.

✅ ARQUITECTURA ESCALABLE Y DESPLIEGUE EN PRODUCCIÓN: Diseña soluciones empresariales listas para producción con separación lógica de procesos y arquetipos BRONZE, SILVER y GOLD. Aprende a escalar tus soluciones, limpiar recursos y avanzar hacia IA Generativa con fundamentos sólidos.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Más de 100 sesiones en el VIDEOCURSO!

Conoce el temario de más de 100 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE CIENCIA DE DATOS Y ARQUITECTURA EN AWS

    • Ciencia de Datos para el soporte a la toma de decisiones
    • Diferencias entre ML, DL e Inteligencia Artificial
    • Rol del Data Science dentro de un equipo de datos
    • Introducción al ciclo de vida de un proyecto de Ciencia de Datos
    • Comparación entre Data Science tradicional y en la nube
    • Business Intelligence vs Machine Learning
    • Fundamentos de arquitecturas cloud para analítica avanzada
    • Infraestructura distribuida con clústers vs GPUs
    • Ventajas de escalar procesos analíticos en AWS
    • Visión general del ecosistema de Ciencia de Datos en AWS
    • Spark como motor de procesamiento masivo
    • TensorFlow y PyTorch como motores para DL
    • Koalas: integración entre Pandas y Spark
    • Principios de eficiencia y seguridad en arquitecturas cloud
    • Preparación del entorno de desarrollo en SageMaker
  • MÓDULO 2: PREPARACIÓN Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS

    • Conexión a fuentes de datos estructuradas y no estructuradas
    • Ingesta de datos desde buckets, bases de datos y APIs
    • Limpieza de datos: tratamiento de nulos, duplicados y errores
    • Conversión y normalización de tipos de datos
    • Tratamiento de outliers mediante técnicas estadísticas
    • Detección de datos desequilibrados y soluciones comunes
    • Codificación de variables categóricas (dummies, one-hot, label)
    • Creación de nuevas features a partir de variables existentes
    • Scaling y normalización (MinMax, Z-Score)
    • Feature Selection: técnicas estadísticas y modelos base
    • Análisis exploratorio de datos (EDA) visual y numérico
    • Uso de histogramas, mapas de calor y boxplots
    • División de datos en entrenamiento, validación y test
    • Integración de Pandas, Spark y Koalas en AWS
    • Pipeline de preprocesamiento reproducible en SageMaker
  • MÓDULO 3: MODELOS DE MACHINE LEARNING TRADICIONALES

    • Introducción a los algoritmos de aprendizaje supervisado
    • Regresión lineal y regresión polinómica
    • Árboles de decisión para regresión y clasificación
    • Random Forest y comparación con Decision Trees
    • Algoritmos de boosting: CatBoost, LightGBM, XGBoost
    • K-Nearest Neighbors (KNN) para regresión y clasificación
    • Support Vector Machines (SVM) y su uso en clasificación
    • Algoritmos de clusterización: K-Means, GMM, DBSCAN
    • Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE
    • Métricas de regresión: MAE, MSE, RMSE, R²
    • Métricas de clasificación: Accuracy, F1-Score, Precision, AUC
    • Validación cruzada (k-fold, estratificada)
    • Técnicas de productivización de modelos clásicos
    • Interpretabilidad de modelos: SHAP, Feature Importance
    • Construcción de pipelines de ML reproducibles
  • MÓDULO 4: DEEP LEARNING CON REDES NEURONALES

    • Neuronas, pesos, bias y activaciones
    • Arquitectura de redes feedforward
    • Perceptrón multicapa (MLP) para regresión y clasificación
    • Funciones de activación: ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
    • Algoritmo de backpropagation
    • Funciones de pérdida: entropía cruzada, MSE
    • Entrenamiento con descenso de gradiente
    • Optimización: Adam, RMSprop, SGD
    • Regularización: dropout, early stopping, L1/L2
    • Construcción de modelos con TensorFlow y Keras
    • Evaluación y ajuste de modelos neuronales
    • Redes profundas vs redes pequeñas: comparativa
    • Preparación de datos tabulares para redes neuronales
    • Despliegue de modelos de DL en SageMaker
  • MÓDULO 5: OPTIMIZACIÓN Y CALIBRACIÓN DE MODELOS

    • Fundamentos de ajuste de hiperparámetros
    • Técnicas: Grid Search y Random Search
    • Validación cruzada para tuning confiable
    • Ajuste de redes neuronales por tamaño y profundidad
    • Calibración de learning rate y batch size
    • Uso de Hyperparameter Tuning Jobs en AWS
    • Evaluación de overfitting y underfitting
    • Automatización de entrenamiento con SageMaker Autopilot
    • Registro de experimentos y métricas en SageMaker Studio
    • Control de versiones de modelos y scripts
    • Pruebas A/B con diferentes configuraciones
  • MÓDULO 6: REDES CONVOLUCIONALES Y VISIÓN POR COMPUTADOR

    • Introducción a visión computacional y datos no estructurados
    • Representación de imágenes como tensores
    • Canales RGB y normalización de imágenes
    • Operaciones de convolución y filtros
    • Capas convolucionales (Conv2D) y de pooling (Max/Avg)
    • Arquitectura de redes CNN: VGG, ResNet, LeNet
    • Flatten y fully connected layers
    • Softmax para clasificación de imágenes
    • Clasificación y segmentación semántica
    • Uso de transfer learning con modelos preentrenados
    • Data augmentation para robustez del modelo
    • Entrenamiento distribuido de CNNs en GPU
    • Métricas para visión: accuracy, IoU, precision
    • Despliegue de CNNs en endpoints para inferencia
    • Integración con sistemas de monitoreo de imágenes
  • MÓDULO 7: REDES RECURRENTES Y PREDICCIÓN DE TENDENCIAS

    • Series temporales y datos secuenciales
    • Limitaciones de modelos tradicionales para temporalidad
    • Introducción a RNN y LSTM
    • Arquitectura de RNN: input, hidden state, output
    • Funcionamiento interno de LSTM y GRU
    • Construcción de ventanas temporales
    • Manejo de secuencias de diferente longitud
    • Visualización de predicciones vs datos reales
    • Uso de funciones de activación en problemas de tendencia
    • Métricas específicas: RMSE, MAE, MAPE
    • Despliegue de modelos RNN para forecast
    • Evaluación de comportamiento en horizonte de predicción
    • Series con estacionalidad y tendencia
  • MÓDULO 8: ARQUITECTURA ESCALABLE Y ARQUETIPOS EN AWS

    • Diseño modular de soluciones de Ciencia de Datos
    • Separación lógica: ingestión, procesamiento, inferencia
    • Arquitecturas tipo BRONZE, SILVER, GOLD
    • Modelos batch, online y near-real-time
    • Evaluación de madurez analítica en organizaciones
    • Roadmap profesional del Data Scientist
    • Recomendaciones de certificación y portafolio
    • Cierre del curso y visión hacia IA generativa

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

✅EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros mil alumnos nos recomiendan

 

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Machine Learning y Deep Learning en AWS

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Requisitos

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el videocurso obtendrás los certificados de "Data Scientist on AWS", "Analytics Architect on AWS" y "Analytics Leader on AWS"

🎞️

¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

Se indispensable para tu empresa y ten un alto salario

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Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales