UNIVERSIDAD DE COSTA RICA SISTEMA DE ESTUDIOS DE POSGRADO POSGRADO EN COMPUTACION E INFORMATICA JUSTIFICACIÓN OBJETIVO GENERAL OBJETIVOS ESPECÍFICOS

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1 UNIVERSIDAD DE COSTA RICA SISTEMA DE ESTUDIOS DE POSGRADO POSGRADO EN COMPUTACION E INFORMATICA PF-3808 Minería de Datos II Semestre del 2009 Profesor: Dr. Francisco J. Mata (correo: tel: ) Aula 205 Escuela de Ciencias de la Computación e Informática Horario: Martes de 5:30 p.m. a 9:30 p.m. JUSTIFICACIÓN La tecnología de información, mediante avances tecnológicos tales como el comercio electrónico, los dispositivos de punto de venta y los lectores de código de barras, permite a las organizaciones modernas acumular grandes cantidades de información. Dicha información tiene un gran valor en la toma de decisiones; sin embargo en muchas ocasiones las relaciones entre los datos almacenados no son aparentes o conocidas, obligando a los tomadores de decisiones a aplicar métodos para el descubrimiento de conocimiento, usualmente referidos como minería de datos. La minería de datos es un campo multidisciplinario en desarrollo y orientado a asistir a los tomadores de decisiones a hacer uso inteligente de los datos almacenados en las organizaciones. Aplicaciones exitosas de minería de datos se han reportado en áreas tales como evaluaciones de crédito, detección de fraudes, administración de las relaciones con el cliente e inversiones en mercados de valores. OBJETIVO GENERAL Presentar al estudiante conceptos, metodologías, algoritmos y aplicaciones relacionados con la minería de datos. En este curso se enfatizarán técnicas relacionadas con la asociación, la segmentación, la clasificación y la predicción. Se pretende en este curso que el estudiante desarrolle, además de conocimiento y habilidades teóricas en minería de datos, habilidades y destrezas prácticas. Para la parte práctica se utilizará las facilidades que provee el SQL Server 2008 Data Analysis Services y su integración mediante Excel 2007 y Visio 2007, como sistema de interfaz de usuario final ( OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al finalizar este curso, el estudiante Conocerá las principales técnicas de minería de datos y será capaz de utilizarlas en aplicaciones comunes Comprenderá las relaciones y diferencias entre minería de datos y estadística, así como entre minería de datos y las tecnologías de bodegas de datos y OLAP Comprenderá los pasos a seguir en la aplicación de técnicas de minería de datos, conocerá metodología desarrolladas para aplicar dichas técnicas y será capaz de diseñar y ejecutar proyectos sencillos de minería de datos

2 2 El estudiante conocerá el uso del SQL Server 2005 y su integración con Excel 2007 y Visio 2007 y será capaz de utilizar dichas herramientas con un adecuado nivel de dominio. PROGRAMA DEL CURSO Módulo 1: Introducción a la minería de datos 1. Qué es minería de datos? 2. Quién usa minería de datos? 3. Por qué de la minería de datos? 4. Ciclo virtuoso de la minería de datos 5. Resumen de las principales técnicas de minería de datos. Módulo 2: Metodologías para minería de datos 1. Importancia de las metodologías para minería de datos 2. Metodología de Berry y Linoff 3. Metodología SEMMA de SAS 4. Metodología CRISP-DM 5. Diferencias y similitudes Módulo 3: Herramientas para minería de datos 1. Microsoft SQL 2008 Data Analysis Services y complementos para minería de datos 2. WEKA y Pentaho 3. SAS Enterprise Miner 4. Clementine Módulo 4: Minería de datos y estadística 1. Diferencias y similitudes 2. Técnicas estadísticas aplicables a la minería de datos Módulo 5: Preparación de datos 1. Exploración de datos a. Entendimiento de los datos y detección de situaciones especiales o anormales b. Distribuciones de los datos y supuestos de las técnicas de minería de datos 2. Preparación de datos a. Limpieza de datos b. Integración de datos c. Transformación de datos d. Reducción de datos

3 3 Módulo 6: Detección automática de grupos ( clustering ) 1. K-medias 2. Similitud y distancia 3. Preparación de datos 4. Otros algoritmos de agrupación 5. Evaluación de grupos 6. Uso del SQL 2008 Analysis Services y los complementos para clustering Módulo 7 Análisis de asociación 1. Análisis de canasta de supermercado 2. Reglas de asociación 3. Algoritmos 4. Extensiones 5. Uso del SQL 2008 Analysis Services y los complementos de minería para análisis de asociación Módulo 8 Árboles de decisión 1. Concepto de árbol de decisión y aplicaciones de los mismos 2. Algoritmos para árboles de decisiones y criterios para separación de nodos y pruning 3. Extracción de reglas de decisión 4. Uso del SQL 2008 Analysis Services y los complementos de minería para árboles de decisión Módulo 9 Redes neuronales 1. Qué es una red neuronal? 2. Algoritmos para redes neuronales 3. Adiestramiento para una red neuronal 4. Preparación de datos 5. Algoritmos genéticos 6. Uso del SQL 2008 Analysis Services y los complementos de minería para redes neuronales Módulo 10 Regresión y series de tiempo 1. Qué es regresión? 2. Regresión lineal 3. Regresión logística 4. Series de tiempo Módulo 11: Análisis de encadenamiento 1. Qué es análisis de encadenamiento? 2. Aplicaciones 3. Miniería web

4 4 Modulo 12: Razonamiento basado en memoria 1. Qué es el razonamiento basado en memoria? 2. Aplicaciones 3. Filtrado colaborativo 4. Fortalezas y debilidades Módulo 13 La minería de datos en el contexto de la inteligencia de negocios 1. Definición de inteligencia de negocios 2. Componentes de la inteligencia de negocios a. Almacenes y bases de datos b. Análisis de negocios c. Gestión del rendimiento del negocio d. Interfases de usuario Las fechas para los módulos anteriores y las lecturas correspondientes se presentan en el Cronograma integrado del curso y laboratorio. METODOLOGÍA Se utilizarán clases magistrales para presentar los diferentes temas del curso. El material cubierto en estas clases será evaluado mediante dos exámenes parciales. Las fechas de dichos exámenes se presentan en el Cronograma integrado del curso y laboratorio. Reposiciones de estos exámenes se realizarán sólo cuando el estudiante presente una justificación válida y se cuente con la debida aprobación de la Dirección del Programa de Posgrado. Los temas presentados en clase serán complementados de manera práctica por dos tareas que deberán realizar los estudiantes utilizando el SQL Server 2008 Analysis Services. Dichas tareas podrán ser realizadas en grupos de hasta dos estudiantes. Las fechas de entrega de las mismas se presentan en el Cronograma integrado del curso y laboratorio. Además, los estudiantes deberán formular un proyecto de minería de datos. Con este propósito deberán buscar un problema real en el cual se pueda aplicar minería de datos. El tema del proyecto así como su objetivo general deberá ser aprobado por el Profesor. La fecha de entrega del tema propuesto para aprobación se presenta en el Cronograma integrado del curso y laboratorio. Los estudiantes deberán además obtener datos asociados con el problema propuesto y procesarlos utilizando el SQL Este proyecto se deberá realizar siguiendo la metodología CRISP-DM ( Los estudiantes deberán presentar dos reportes (impresos): el primero describiendo el proyecto de minería de datos y considerando las etapas de entendimiento del negocio y entendimiento de los datos de la metodología CRISP-DM y el segundo presentando los resultados y conclusiones de dicho proyecto y considerando las etapas de preparación de datos y modelaje. Al final del curso, los estudiantes deberán hacer una presentación en clase del proyecto. Este proyecto podrá ser llevado a cabo en grupos de máximo dos estudiantes. Las fechas para las entregas de los reportes y la presentación del proyecto se presentan en el Cronograma integrado

5 5 del curso y laboratorio. Estas fechas son impostergables, salvo situaciones de fuerza mayor debidamente autorizadas por la Dirección del Programa de Posgrado. Con el fin de coordinar el trabajo en este curso, se utilizará el grupo electrónico Mineria_Datos en yahoogroups ( En este grupo, los estudiantes encontrarán las presentaciones del curso así como información sobre el mismo. EVALUACIÓN Dos exámenes parciales 40% (20% c/u) Dos tareas 20% (10% c/u) Proyecto de minería de datos 40% Reporte sobre la descripción del Proyecto 15% Reporte sobre resultados y Conclusiones 15% Presentación 10% Los anteriores criterios de evaluación aplican tanto para los estudiantes de la maestría académica como la profesional. De acuerdo con el artículo 17 del Reglamento de Régimen Académico Estudiantil, estos criterios de evaluación podrán ser modificados por el profesor con el consentimiento de la mayoría absoluta (más del 50% de los votos) de los estudiantes matriculados en el curso. Para realizar ducho cambio el Profesor propondrá a los estudiantes al menos con una semana de antelación a la realización de la evaluación y lo comunicará a la Dirección del Programa de Posgrado a más tardar una semana después. CRONOGRAMA Un Cronograma Integrado del Curso y el Laboratorio será entregado a los estudiantes al inicio del curso y forma parte integral de la carta del laboratorio. Las fechas para los exámenes parciales, la entrega de los reportes relacionados con el proyecto de minería y la fecha de la presentación de este proyecto presentadas en el cronograma son impostergables, salvo las situaciones contempladas en el artículo 24 del Reglamento de Régimen Académico Estudiantil. En estas situaciones, el estudiante deberá entregar al profesor una solicitud por escrito solicitando la reposición de la evaluación, adjuntando la documentación y las razones por las cuales no pudo efectuar la evaluación, con el fin de que el mismo determine, en los tres días hábiles posteriores a la presentación de la solicitud, si procede una reposición. Si ésta procede, el profesor fijará la fecha de reposición, la cual no podrá establecerse en un plazo menor de cinco días hábiles contados a partir del momento en que el estudiante se reintegre normalmente a sus estudios. En caso de rechazo de la solicitud por parte del profesor, esta decisión podrá ser apelada ante la Dirección del Programa de Posgrado en los cinco días hábiles posteriores a la notificación del rechazo, según lo establecido en este Reglamento.

6 6 BIBLIOGRAFÍA Libros: 1. Berry, M.J.A., Linoff G.S, Data mining techniques for marketing, sales and customer relationship management, 2 edición, Wiley, MacLennan, J., Tang, Z.H., Crivat, B. Data Mining with Microsoft SQL Server 2008, Wiley, Turban, E., Sharda, R., Aronson, J.E., King, D., Business Inteligence: A Managerial Approach, Pearson Prentice Hall, 2008 Enlaces web: 1. Complementos Minería SQL 2008 para Office 2007 ( 2. CRISP 1.0 Process and User Guide ( 3. Suite Pentaho, incluyendo Weka (

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