Minería de Datos

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¿POR QUÉ SON IMPORTANTES LAS BASES DE DATOS?

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Los diferentes mercados y tipos de organizaciones se ha requerido un mayor estudio referentes al descubrimiento de conocimiento y gracias a la integración de tecnologías como Minería de Datos con Inteligencia de Negocios es posible ofrecer de manera automatizada e inteligente información de suma importancia para ejecutar acciones para la solución de problemas organizacionales. La Minería de Datos es un proceso que permite obtener conocimiento a partir de los datos almacenados, mediante un proceso no trivial de extracción de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Descubrir conocimiento implica buscar patrones de comportamiento aún no conocidos en los datos. El conocimiento se puede manifestar como: patrones, reglas de conocimiento, asociaciones, grupos, restricciones, tendencias, etc. Los dominios de aplicación prácticamente abarcan cualquier campo y tipo de empresas (comercialización, producción, finanzas, energía, gobierno, tecnología, etc.)

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Objetivos

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Conocer de manera general las técnicas y enfoques de Minería de Datos Exploración y uso de fuentes de datos para análisis y toma de decisiones Comprender el proceso de la Minería de Datos para extraer conocimiento desde base de datos y la aplicación de estas técnicas a la solución de problemas de reconocimiento de patrones, clasificación y pronóstico.

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Desarrollo del Curso

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Durante el desarrollo del curso el instructor explicará cada uno de los temas, proporcionará ejemplos de aplicación en diversos campos y reforzará los conocimientos mediante ejercicios desarrollados en clase

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Responsable del Curso

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Act. Edgar Díaz Ordoñez

Actuario y Físico titulado por la Facultad de Ciencias de la UNAM y pasante en la Maestría en Ciencias Matemáticas IIMAS UNAM, área Estadística y Probabilidad. En lo laboral: Trabajo en el Banco Fácil y Sherman Financial Group como asesor de Portafolio y Modelos de Crédito Paramétrico en donde desarrollo modelos expertos de originación para tarjeta de crédito, utilizo herramientas estadísticas como clusters, técnicas de segmentación de árboles (CHAID, QUEST y C&RT) y análisis discriminante enriqueciendo la apropiada segmentación para el desarrollo de Scoring. Ha impartido cátedra en la UNAM para los departamentos de Matemáticas y Física en materias como: Análisis Numérico, Econometría I, Estadística I, Estadística II, Estadística III, Probabilidad II, Procesos Estocásticos I, Teoría del Riesgo, Introducción a la Física Cuántica y Matemáticas Avanzadas para Físicos Trabaja y conoce a un excelente nivel Linux, Fortran, Python, Perl, SQL, SAS, SPSS, Statistica, E-Views, Matlab, Maple, Latex y R.

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Temario
  • Introducción a minería de datos
    • ¿Qué es minería de datos?
    • ¿Porqué minería de datos?
    • CRISP-SEMMA
  • Datos de procesamiento
    • ¿Porqué procesar los datos?
    • Limpieza de datos
    • Manejo de datos missing
    • Identificación de errores de clasificación
    • Métodos gráficos y outliers
    • Métodos numéricos y outliers
  • Análisis exploratorio de datos
    • Pruebas de hipótesis vs Análisis exploratorio de datos
    • Conocimiento de los datos
    • Correlación de variables
    • Variables categóricas
    • Relaciones multivariadas
    • Selección de subconjuntos de datos
    • Binning
  • Estimaciones y pronósticos
    • Descubrimiento de conocimiento en los datos
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