Minería de Datos con SAS

Instituto Matemático y Actuarial Mexicano

Curso

En línea

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    54h

  • Duración

    9 Días

  • 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 y estan
capacitados para poder brindat a los participantes una visión
completa y detallada sobre los aspectos de Almacenes y
Minería de Datos.

Acerca de este curso

Este programa está diseñado para manejar a la perfección 3
aspectos clave:

Recolección y almacenamiento de información.

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

Visualización óptima de la información.

Actuarios
Licenciaturas fisico matematicas.
Ingenierias

Computadora personal, 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

Identificar las siguientes fases que requiere la consolidación
de la información a través de las metodologías CRISP-DM
y SEMMA.

Conocer y utilizar las técnicas existentes de minería de
datos, estadísticas y de visualización de la información.

Diseñar y desarrollar un sistema para el apoyo a la toma de
decisiones, contemplando el proceso completo: recolección
de datos, procesado y visualización.

Preguntas & Respuestas

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Opiniones

Materias

  • Minería
  • Minería de Datos
  • SAS
  • SEMMA
  • Mineria de datos aplicada
  • Tecnicas de mineria de datos

Profesores

Equipo Docente

Equipo Docente

Director

Programa académico

I V. Introducción a la Minería de Datos

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 procesamiento
I 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
2.6. Transformación de datos
2.7. Métodos numéricos y outliers
2.4. Identificación de errores de clasificación
2.5 Métodos gráficos y outliers
V. Técnicas Minería de Datos y evaluación de modelos
1. Técnicas de Minería de Datos
1.1. Regresión Logística
1.2. Árboles de decisión (CART y C4.5)
1.3. Redes neuronales
1.4. Clúster
1.5. Reglas de Asociación
1.6. Algoritmo K-nearest neighbor
1.7. K means
1.8. Naive Bayes
1.9. Support Vector Machines
2. Evaluación de modelos
VI.Minería de Datos Aplicada
1. Casos de Estudio
2. Minería de Texto
2.1. Importación y preparación de textos
2.2. Filtrado de textos
2.3. Análisis de textos
2.4. Tema
2.5. Clusterización de Textos

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