Diplomado en Herramientas de Minería de Datos para Soporte en la Toma de Decisiones

Instituto Tecnológico Autónomo de México
En Distrito Federal

$40001-50000
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Información importante

  • Diplomados
  • Nivel iniciación
  • Distrito federal
  • 120 horas de clase
  • Duración:
    6 Meses
  • Cuándo:
    A definir
Descripción

Objetivo del curso: El programa cubre dos grandes necesidades: por un lado, contemplar los niveles de detalle y las dimensiones de vista consolidada que satisfagan las necesidades previsibles de las empresas; por otro lado, proporciona técnicas y herramientas para analizar los datos transaccionales de la empresa y de los correspondientes a la información del entorno. Destinatarios del curso: A personal responsable de las actividades directas de la formación del repositorio consolidado, o bien, de la elaboración de los modelos de minería de datos. Se requieren conocimientos previos de bases de datos relacionales y uso de hoja electrónica.

Información importante
Instalaciones

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación
A definir
Distrito Federal
Av. Camino a Santa Teresa 930, Col. Héroes de Padierna, 10700, Ciudad de México, México
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Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Proporcionarle al participante los conocimientos y las habilidades requeridas para obtener provecho de las herramientas de datawarehouse. El programa cubre dos grandes necesidades: por un lado, contemplar los niveles de detalle y las dimensiones de vista consolidada que satisfagan las necesidades previsibles de las empresas; por otro lado, proporciona técnicas y herramientas para analizar los datos transaccionales de la empresa y de los correspondientes a la información del entorno. Con este Diplomado, el participante podrá llevar a cabo los diseños de los repositorios para el primer caso, y conocerá las técnicas y las herramientas para llevar a cabo las tareas ya clásicas en las aplicaciones de minería de datos.

· ¿A quién va dirigido?

A personal responsable de las actividades directas de la formación del repositorio consolidado, o bien, de la elaboración de los modelos de minería de datos. Se requieren conocimientos previos de bases de datos relacionales y uso de hoja electrónica.

· ¿Qué pasa después de pedir información?

Gracias por su interés en nuestros programas. Recibirá un correo electrónico con información más clara del programa.

Opiniones

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¿Qué aprendes en este curso?

Base de datos
Datawarehouse
Minería
Hacking
Minería de Datos
Diseño de redes
Informática
Switches
TCP-IP
SQL

Profesores

Mtro. Rafael Gamboa
Mtro. Rafael Gamboa
Coordinador

Desde 1983, es profesor de tiempo completo en el Departamento Académico de Computación de la División de Ingenierías del ITAM. Sus áreas de interés son las plataformas distribuidas, la integración de aplicaciones, los lenguajes de programación, el análisis de datos, la conformación de repositorios consolidados de datos, la extracción de información de grandes volúmenes de datos y su incorporación en aplicaciones de índole transaccional y para soporte a la toma de decisiones.

Programa académico

Los datos

objetivo

el primer módulo es totalmente herramental y establece las organizaciones de datos convenientes para llevar a cabo los repositorios y conformar tableros de monitoreo, o bien, repositorios ad hoc para ser utilizados por los equipos de análisis de datos de las empresas.

temario

  1. las bases de datos multidimensionales. Olap
  2. dataware house (dwh) y datamarts
  3. el diseño del dwh. Las tablas de hechos y las asociaciones con las tablas de las dimensiones. Las dimensiones y los valores calculados. Los datos transaccionales. Afectación al proceso operativo. El proceso de extracción, transformación y carga. Otras formas de consolidar los datos. Uso de buses de mensajes
  4. análisis de datos históricos y análisis de datos “en línea”
  5. consolidación de los datos para obtener métricas de negocio. Indicadores de negocio
  6. formación de tableros de control. Umbrales y bandas de valores. “semáforos” y reportes ejecutivos. Drill down

Las técnicas

objetivo

el segundo módulo presenta los fundamentos requeridos para entender la aplicabilidad de las técnicas utilizadas, más comúnmente, en las actividades de elaboración y de prueba de conjeturas.

temario

  1. la estadística como herramienta de exploración de los hechos representados por los datos. Creación de modelos. Variables objetivo y variables explicativas
  2. estadística descriptiva. Estimadores estadísticos principales. Inferencia estadística
  3. distribuciones de probabilidad, teoremas y supuestos. Variables continuas y variables discretas. Variables categóricas
  4. análisis multidimensional. La correlación y la covarianza. Relaciones lineales y relaciones no-lineales. Componentes principales. Análisis de factores
  5. formación de conglomerados. Alternativas para formación de conglomerados
  6. reglas de asociaciones y técnicas de canasta
  7. las técnicas kdd. Modelos de clasificación. Modelos predictivos
  8. la minería de datos. Método general de trabajo. Separación en datos de prueba y datos de entrenamiento para el caso de modelos con aplicación a futuro
  9. árboles de clasificación, cart
  10. redes neuronales
  11. regresión lineal. Regresión logística
  12. series de tiempo, autorregresión, estacionalidad y ventas
  13. relaciones explicadas por modelos arma y por modelos arima
  14. cadenas de markov
  15. patrones de comportamiento. Aplicación de los modelos
  16. exportación de los modelos. Inserción en aplicaciones transaccionales para la toma de automatización de las decisiones

Aplicaciones clásicas

objetivo

el tercer módulo afina el uso de los conceptos, las técnicas y las herramientas mediante el desarrollo de dos grandes casos con volúmenes apreciables de datos. Para ambos casos, se contemplan situaciones en las que se procede en las labores de minería a partir de datos transaccionales. Asimismo, se construyen los dataware houses para los mismos y se analizan el comportamiento y las posibilidades de los modelos cuando los datos provienen de los repositorios consolidados. Los datos se toman de las problemáticas planteadas en las copas kdd.

temario

  1. análisis exploratorio de los datos
  2. establecimiento de conjeturas
  3. establecimiento de los modelos
  4. entrenamiento, prueba y validación
  5. validación estadística de los resultados
  6. aplicaciones “establecidas”
    1. análisis de potenciales acreditados
    2. valuación de bienes
    3. análisis y pronóstico de ventas
    4. eficiencia de campañas publicitarias
    5. prospección de venta cruzada