Curso Data Mining y Big Data

Curso

En Santiago

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Santiago

  • Horas lectivas

    15h

  • Inicio

    Fechas disponibles

El objetivo de este módulo es dotar a los participantes de una visión general Data Mining y Big Data a través del relato de casos reales y explicación de la lógica de funcionamiento de los principales algoritmos utilizados en la actualidad.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Santiago (Metropolitana de Santiago)
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Diagonal Paraguay 257 P.9 Of.903

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta


Se espera que los alumnos al final del curso sean capaces de:
- Visualizar oportunidades de creación de valor asociado al desarrollo de un proyecto de Business Intelligence
- Habilidad para conceptualizar un proyecto de BI identificando los elementos determinantes en el éxito del proyecto.
- Manejar las competencias técnicas suficientes para interactuar adecuadamente con un proveedor externo en la solicitud de asesoría.
- Capacidad de evaluar las distintas herramientas disponibles en el mercado y hacer una elección acorde a las necesidades de su empresa.

Cuerpo Docente:
José Antonio Lipari Arias
Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Chile, Chile
Se ha desempeñado en industrias de telecomunicaciones, banca, retail, servicios básicos, salud y educación, desarrollando modelos predictivos y de segmentación de clientes, utilizando técnicas de data mining y optimización, con un enfoque de entendimiento y anticipación de las necesidades del cliente.


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Opiniones

Materias

  • Base de datos
  • Algoritmos
  • Business intelligence
  • Segmentación
  • Data mining
  • Tecnología
  • Big Data
  • Data Warehouse
  • Tuning base de datos
  • Creación base de datos
  • Seguridad informática

Temario

Unidad 1 Introducción

  • ¿Qué es Business Intelligence?
  • ¿Qué es Data Mining?
  • ¿Qué es Big Data?
  • ¿Qué es Data Warehouse?
  • Contexto que ha llevado a su aplicación actual y proyecciones futuras.
  • Visión general de aplicaciones en el negocio en múltiples industrias
  • Visión general de la conexión con los otros módulos en el marco del diplomado.

Unidad 2 Técnicas y conceptos

  • ¿Qué es un patrón?
  • ¿Qué es un Modelo predictivo?
  • Conceptos importantes para modelamiento
  • Descripción del proceso KDD
  • Como se construye una segmentación
  • Clasificación de los tipos de problemas en Data Mining
  • Algoritmos utilizados en Data Mining y Big Data

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