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María Mercedes Piñeiro Poblete
hace 8 años
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1 Diplomado en Míneria de Datos DiplomadosOnline.com Formando profesionales capaces de identificar y aplicar las metodologías adecuadas, para el descubrimiento de patrones ocultos en la información en apoyo a la toma de decisiones

Diplomados Online.com Formación a tu alcance Nuestros diplomados tienen como objeto ampliar, actualizar y fortalecer las competencias prácticas y especializadas en la formación de cada estudiante.

2 Diplomados Online.com Formación a tu alcance Nuestros diplomados tienen como objeto ampliar, actualizar y fortalecer las competencias prácticas y especializadas en la formación de cada estudiante. DiplomadosOnline, comprometidos con el desarrollo de tu perfil profesional. DiplomadosOnline fundamenta su estrategia académica en el novedoso método de Píldoras de Conocimiento (Knowledge Pills) y clases en línea centradas en el estudiante. DiplomadosOnline, formación a tu alcance. Nuestros facilitadores utilizan diferentes estrategias para el desarrollo del pensamiento crítico, promoviendo experiencias de aprendizaje. El seguimiento de cada estudiante es constante, con el objeto de acompañar y sostener el éxito del proceso. DiplomadosOnline, un método para aprender haciendo. Contactos: Diplomadosonline.com DiplomadosOL Diplomadosonline.com DiplomadosOnline (+58) contacto@diplomadosonline.com

3 Estructura Nuestros programas de estudio se basan en píldoras de conocimiento, constituidas por un conjunto de recursos audiovisuales para una formación autodidacta. Además, contamos con foros de discusión online para intercambiar los conocimientos adquiridos. Estructuralmente, el programa consta de tres módulos de contenido, más un módulo de validación de conocimientos; los cuales suman, en total, 160 horas de estudio. Como requisito de aprobación, desarrollarán y defenderán un proyecto final; el cual consistirá en un caso de estudio práctico para su propia organización. 40 Horas 40 Horas 40 Horas Conceptos básicos de Minería de Datos Fundamentos de los Métodos Descriptivos Fundamentos de los Métodos Predictivos Desarrollo del Proyecto Final 40 Horas

4 Descripción La Minería de Datos permite, mediante la implementación de metodologías y técnicas para la identificación de patrones, analizar una gran cantidad de información, proveniente de diversas bases de datos, para extraer significados novedosos, importantes y valiosos. El Diplomado en Minería de Datos capacita a sus participantes, para descubrir e identificar patrones de datos; que, a simple vista, no son evidentes y podrían revelar información útil para predecir acciones futuras. El egresado comprende los métodos y las técnicas más sofisticadas para extraer, analizar y resolver problemas en bases de datos, de forma eficaz.

5 Programa Módulo 1 Módulo 2 Módulo 3 Fundamentos de Minería de Datos Tema 1 Definiciones básicas Áreas de aplicación y ejemplos. Metodologías y estándares. Proceso KDD. Metodología CRISP-DM. Características de los datos. Fuentes de datos. Caja de herramientas. Tema 2 Introducción al lenguaje R. Generación de números aleatorios. Programación vectorial e indexación lógica. Familia de funciones applay. Computación paralela y distribuida. Visualización de los datos. Conexión con bases de datos y otras fuentes. Persistencia de datos y modelos. Estructuras de datos grandes. Selección de atributos. Preprocesamiento y limpieza. Problema de la dimensionalidad. Extracción de características. Fundamentos de los Métodos Descriptivos Tema 3 Análisis exploratorio de datos. Mapa de correlaciones. Modelos estadísticos. Bondad de ajuste. Análisis de Componentes Principales (PCA). Plano principal. Relación entre variables. Calidad de la representación. Reducción de la dimensionalidad con el PCA. Identificación de conglomerados. La Inercia y el teorema de Fisher. Cálculo de la distancia. Estimación del número de grupos. Arboles de Clasificación Jerárquica. Método de nubes dinámicas con K-medias. Paralelizando el método de K-medias. Fundamentos de los Métodos Predictivos Tema 4 Definiciones de clasificación Problema de separabilidad. Uso de funciones Kernel. Entrenamiento y testing. Medidas de calidad. Eficiencia. Cálculo de errores. Matriz de confusión Curvas ROC. Tema 5 Métodos de clasificación. Análisis discriminante. Análisis discriminante cuadrático. Método Bayesiano ingenuo. Regresión logística. Método de K-vecinos más cercanos Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) Arboles de decisión. Bosques aleatorios. Redes neuronales. Evaluación de los métodos. Problemas del uso de conjuntos de entrenamiento y testing. Sobreajuste o especialización. Validación cruzada.

6 Dirigido a Desarrolladores de soluciones de Inteligencia de Negocios y base de datos Desarrolladores de bases de datos relacionales Analistas de información (economistas, administradores, contadores, econometristas, actuarios, entre otros.) Profesionales en informática/ computación. Objetivo El objetivo de este programa de estudios, es: formar profesionales capaces de concebir, diseñar, desarrollar, gestionar y analizar proyectos en el área de Minería de Datos, como parte de un proceso de apoyo a la toma de decisiones. Requisitos Para postularse a este programa, es necesario: Poseer estudios o experiencia en Análisis de la Información, Estadística, Gestión de datos o Inteligencia de Negocios Consignar Currículum Vitae

7 Coordinador Lic. José Rafael Sosa Formación: Licenciado en Computación, Universidad Central de Venezuela. LPIC-1 Junior Level Linux Certification, Linux Professional Institute. Novell Certified Linux Administrator (Novell CLA). Experiencia Profesional: Presidente del Centro Nacional de Tecnologías de Información (CNTI). Director General de Gestión, Acceso y Uso de Tecnologías de Información del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Industrias Intermedias (MCTII). Presidente del Centro Nacional de Innovación Tecnológica (CENIT). Director General de TI, Fundación Gran Mariscal de Ayacucho (FUNDAYACUCHO). Experiencia Académica: Docente de Probabilidad y Estadística, Ciencia de Datos y Minería de datos, Universidad Central de Venezuela.

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