Calidad de datos con SAS

Instituto Matemático y Actuarial Mexicano

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    24h

  • Duración

    4 Días

  • Inicio

    08/06/2024

  • Campus virtual

    Sí

  • Envío de materiales didácticos

    Sí

  • Servicio de consultas

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

Actualmente el valor de la información se ha convertido en
un activo estratégico para la competitividad de cualquier
organización. Nuestros expertos cuentan con una amplia y
consistente trayectoria en temas como Bases de Datos,
Estadística, Probabilidad e Inteligencia Artificial

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08 jun. 2024Inscripciones abiertas

Acerca de este curso

Facilitar los puestos de trabajo en áreas de críticas de análisis de
información y otra de investigación, ya que dota de herramientas
teóricas fundamentales en la investigación del análisis de datos,
garantizando la posibilidad de desarrollar proyectos aplicados al
campo de las finanzas, riesgos, competencia empresarial o
marketing.

Actuarios, ingenieros, licenciaturas fisico-matematicas.

Computadora personar, Internet estable, deseable conocimientos basicos en programación.

Nuestro diplomado tiene un correcto equilibrio entre los
aspectos teóricos y prácticos, los cuales permiten al participante
aterrizar todos y cada uno de los conceptos revisados, con
el objetivo de que pueda ponerlos en práctica muy rápidamente,
con la ventaja de poder explorar diferentes escenarios muy
cercanos a la vida real.

El personal de actuary Hunters e IMAM se comunicará por medio de correo electronico o numero telefonico

Recolección y almacenamiento de información.

Minería de datos que permita un análisis inteligente de la
información recolectada.

Visualización óptima de la información.

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Materias

  • Calidad de datos
  • Manipulacion de Datos
  • SAS
  • Programacion
  • Sistema OLAP

Profesores

Equipo Docente

Equipo Docente

Director

Programa académico

III. Calidad de Datos
1. Panorama general de los sistemas OLTP OLAP
2. Análisis y reconciliación de los datos
3. Limpieza
4. Integración


1. Introducción a la Minería de Datos
1.1. ¿Qué es minería de datos?
1.2. ¿Por qué minería de datos?
1.3. CRISP-DM y SEMMA.
1.4. Introducción a SAS Enterprise Miner
2. Datos de procesamientoI V. Introducción a la Minería de Datos
2.1. ¿Por qué procesar los datos?
2.2. Limpieza de datos
2.3. Manejo de datos missing

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