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Data Mining para todos

UNIVERSIDAD EIA
UNIVERSIDAD EIA

Informática

  • Medellín (Antioquia)

  • 64 horas

  • $ 1.640.000,00

$ 1.640.000,00

Resumen

Objetivo

Ofrecer un curso multidisciplinar en análisis de información y explotación de datos, al alcance de profesionales de todas las disciplinas. El curso se dicta en un software de código abierto, como plataforma y en interfaces gráficas amigables y de fácil manejo e interpretación. No se requiere de licencias para instalar las aplicaciones del curso.

Al finalizar el curso, el asistente habrá adquirido competencias muy especiales para preparar y configurar los datos disponibles y convertirlos en conocimiento que permita tomar decisiones más acertadas y hacer pronósticos conociendo el nivel de desempeño del modelo usado.

Temario

Metodología

El curso está basado en el análisis de pequeñas bases de datos que permiten ver todos los posibles escenarios que podrían darse en la vida real. Entender que la selección de las herramientas depende del tipo de variable y de la calidad de los datos disponibles.

El software soporta Big Data, es decir, bases de datos de gran tamaño. Los asistentes podrán hacer sus prácticas, a lo largo del curso, con bases de datos de gran tamaño que ellos quieran analizar.

Cada asistente deberá instalar el software y sus “paquetes” en su propio equipo. Después de instalar los paquetes principales, es posible que se deban instalar otros complementarios cuando se corre por primera vez cada una de las herramientas.

Contenido

Tema 1: Introducción e Instalación de paquetes principales

Tema 2: Importar datos de Excel y de archivos cvs

Tema 3: Conceptos fundamentales del análisis de información

Tema 4: Diferencia significativa como base fundamental

Tema 5: Criterios de clasificación

Tema 6: Fuentes de datos

Tema 7: Modelos descriptivos

Tema 8: Modelos predictivos

Tema 9: Arboles de decisión

Tema 10: Datos de entrenamiento y datos de validación

Tema 11: Trabajando con datos

Tema 12: Gráficas interactivas

Tema 13: Conglomerados con variables cuantitativas y cualitativas

Tema 14: Trabajo de aplicación - Socialización primera entrega

Tema 15: Análisis de asociación

Tema 16: Mejorar el árbol de decisión

Tema 17: Random forest (Bosques aleatorios)

Tema 18: Bosting (Potenciar)

Tema 19: Cartas de desempeño del modelo

Tema 20: Pronósticos con datos nuevos

Tema 21: Trabajo de aplicación - Socialización segunda entrega

Requetimiento
PC portátil.

Información adicional

Dirigido a

Es un curso interdisciplinar, todas las profesiones y todas las áreas del conocimiento pueden encontrar una forma más avanzada y más acertada de analizar la información. Las aplicaciones pueden ser en investigación científica, mercadeo, finanzas, salud, deportes, prospectiva, tecnología, etc.

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