Diploma en Análisis y Minería de Datos

Universidad Técnica Federico Santa María

Diplomado

En Talcahuano

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Lugar

    Talcahuano

  • Horas lectivas

    120h

Objetivo general:
El participante será capaz de diseñar, ejecutar y evaluar proyectos de minería de datos, utilizando herramientas variadas del ámbito de las Tecnologías de la Información, ya sea desde el rol de desarrollador o usuario.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Talcahuano (Biobío)
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Alemparte 943

comienzo

Consultar

A tener en cuenta

• Entender las características de los proyectos de minería de datos, reconociendo desafíos corporativos abordables desde dicha disciplina.
• Identificar estrategias de análisis de datos, reconociendo marco conceptual, alcances y limitaciones de cada una.
• Aplicar algoritmos acordes a cada problemática, evaluando la calidad de los resultados obtenidos.
• Ejecutar proyectos de minería de datos, apoyándose en herramientas adecuadas al nivel de involucramiento con las Tecnologías de la Información del equipo.

El Diploma está dirigido a profesionales en un amplio espectro, técnicos e ingenieros en informática que no hayan recibido formación en ciencia de datos durante sus estudios de pre grado. No se excluye a profesionales en áreas de las ciencias sociales afines al dominio de las estadísiticas, que pudieran enfrentar la necesidad de trabajar con grandes volúmenes de datos de cualquier tipo.

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2017

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Materias

  • Descubrimiento de conocimiento
  • Visualización de datos
  • Minería
  • Modelamiento de problemas
  • Algoritmos de regresión
  • Clasificación supervisados
  • Análisis de series de tiempo
  • Grandes bases de datos
  • Minería de Datos
  • Algoritmos

Temario

Módulos:

• Fundamentos de estadísticas y minería de datos.
• Modelamiento de problemas.
• Visualización de datos.
• Descubrimiento de conocimiento.
• Pre-procesamiento para minería de datos.
• Algoritmos de clasificación no supervisados.
• Algoritmos de regresión.
• Algoritmos de clasificación supervisados.
• Métricas de evaluación en minería de datos.
• Análisis de series de tiempo.
• Minería de lenguaje natural en texto.
• Ciclo del proyecto de minería de datos.
• Diseño y evaluación de proyectos de minería de datos.
• Minería de grandes bases de datos.
• Taller de proyecto de minería de datos.

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