TÓPICOS AVANZADOS DE BASES DE DATOS

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1 TÓPICOS AVANZADOS DE BASES DE DATOS 1. DATOS DE LA ASIGNATURA. Nombre de la asignatura: TÓPICOS AVANZADOS DE BASES DE DATOS Carrera: Ingeniería en Sistemas Computacionales Clave de la asignatura: Modulo (1860) Horas teoría horas práctica créditos HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar y fecha de elaboración o revisión Instituto Tecnológico de Durango, junio del 2006 a octubre Participantes Miembros de la academia de sistemas y computación del Instituto Tecnológico de Durango Observaciones (Cambio y justificación) Análisis, estudio, evaluación, y diseño de programas de estudio del módulo de especialidad en consultoría en desarrollo de aplicaciones WEB. 3. UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA.

2 a) Relación con otras asignaturas del plan de estudio. Anteriores Posteriores Asignaturas Temas Asignaturas Temas Programación orientada a objetos Todos Programación de WEB. Fundamentos de Bases de Datos Taller de Base de Datos Todos Todos Planificación y Modelado Desarrollo de proyectos de Software Simulación b) Aportación de la asignatura al perfil profesional. Analiza y desarrolla modelos de tratamiento y búsqueda de indicadores útiles para toma de decisiones en grandes volúmenes de. Aplica nuevas tecnologías y herramientas para la solución de problemas en empresas pequeñas y medianas en el entorno laboral. Utiliza herramientas de tratamiento de e incorpora dichas herramientas en el uso y desarrollo de sistemas de. Fortalece la visión empresarial para detectar áreas de oportunidad en el desarrollo de proyectos aplicando conceptos y tecnologías avanzados de base de datos. 2

3 4. OBJETIVO(S) GENERALES DEL CURSO. La asignatura se centra en el tópico de minería de datos y el objetivo es introducir al alumno en los conceptos fundamentales dentro de ésta área Conocerá, analizará y aplicará algoritmos de Minería de Datos en el uso de la así como incorporará su aplicabilidad en un entorno Web y en casos reales. Conocerá las tendencias de la minería de datos. El alumno tendrá los conocimientos necesarios para desarrollar una herramienta que integre aspectos de minería de datos con algoritmos de clasificación y clustering principalmente integrando para ello contenida en un SMBD y utilizando un lenguaje de programación para entorno WEB. 3

4 5. TEMARIO. Unidad Temas Subtemas 1 Aspectos generales de la 1.1. Minería de Datos (DataMining), minería de datos Nociones generales, concepto y aplicaciones 1.3. Tipos de datos Tipos de modelos Aplicaciones, Sistemas y herramientas de minería de datos La minería de datos y el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos Fase de integración y recopilación Fase de selección, limpieza y transformación Fase de minería de datos Fase de evaluación e interpretación Fase de difusión, uso y monitorización 2 Clasificación Introducción de árboles de decisión Árboles de decisión para clasificación 2.3. Árboles de decisión para regresión, agrupamiento o estimación 4

5 de probabilidades 2.4. Aprendizaje de árboles de decisión híbridos Adaptación para grandes volúmenes de datos Sistemas, aplicabilidad y recomendaciones de uso 2.7. Clasificación Bayesiana. 3 Búsqueda de agrupaciones (clustering) Estimación de precisión en clasificación Tipos de datos en búsqueda de agrupaciones Algoritmos básicos 3.3. Búsqueda de asociaciones a múltiples niveles 3.4. Asociaciones VS correlaciones 3.5. Algoritmos de búsqueda de agrupaciones Técnicas para agrupaciones Técnicas para clasificación 3.8. Métodos de asociación con técnicas evolutivas Problemas de segmentación 5

6 4 Minería de datos en la Web 4.1. Minería de uso en la Web Estructura de la web Minería de Datos espaciales. (Spatial Data Mininng) Minería de datos Text Mining Los Problemas de la Información No Estructurada Extracción de Conocimiento a partir de Documentos HTML y texto 4.7. Extracción de Información semiestructurada (XML). 5 Implantación e impacto de la Minería de Datos 5.1. Claves del éxito de un programa de minería de datos Cuándo empezar? Necesidades y objetivos de negocio 5.3. Subcontratar? Grados de autosuficiencia de un programa de minería de datos 5.4. Formulación del programa: fases e implantación 5.5. El modelo y guía de referencia CRISP-DM 5.6. Implantación progresiva. Ciclo de vida en espiral 5.7. Integración con las herramientas y proyectos de la organización 6

7 5.8. Recursos necesarios 5.9. Impacto social de la minería de datos Escalabilidad Tendencias futuras 6 SMBD y Tecnología Web 6.1. Uso de tecnologías de BD para aplicaciones con interfases en la WEB (MySql, Sybase, SQL Server) 6.2. Herramientas libres y propietarias para desarrollo de aplicaciones Web ASP, PHP, Java, JSP,.NET 6.3. Aplicaciones del Nuevo estándar XML como lenguaje de interoperabilidad en aplicaciones de datos en el WEB. 6. APRENDIZAJES REQUERIDOS Técnicas y modelos de programación. Elementos de bases de datos y aplicaciones de bases de datos. Conocimiento del lenguaje SQL. Conocimiento de Sistemas Manejadores de Bases de Datos. Algoritmos y solución de problemas. Proyecto de desarrollo de software. Tecnología INTERNET. 7. SUGERENCIAS DIDÁCTICAS. 7

8 Presentar al inicio del curso el objetivo de la asignatura indicando la relación con el plan de estudios y la importancia que tiene la materia como parte del módulo de especialidad. Propiciar el trabajo en equipo para el desarrollo de prácticas. Promover dinámicas grupales para análisis y síntesis de temas específicos. Seleccionar y utilizar SMBD de acuerdo a criterios de la academia que incorporen funciones de Minería de datos para mostrar al alumno su aplicación en casos prácticos. Propiciar la investigación de tecnologías emergentes de SMBD y tendencias sobre Data Mining Promover investigación de diversas fuentes de. Promover la participación en foros de consulta. 8. SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN. Aplicar un examen inicial con la finalidad de hacer un diagnóstico de conocimientos previos del alumnos, fundamentalmente, en aspectos de Base de datos, programación y desarrollo de algoritmos. Establecer en común acuerdo con estudiantes los mecanismos y criterios de evaluación conforme a las actividades del curso. Participar en clase. Práctica de laboratorio. Realizar trabajos de investigación. Elaborar reporte de prácticas Exposiciones en el aula Aplicar exámenes escritos Participación en foros. 8

9 9. UNIDADES DE APRENDIZAJE. Unidad 1. Aspectos generales de la minería de datos Objetivo Educacional Actividades de aprendizaje El estudiante conocerá Trabajos de investigación los aspectos generales de de temas la minería de datos. Presentación de temas en Fuentes de 1,2, 3,4,5 Integración de equipos de trabajo y presentación de temas Unidad 2. Clasificación. Objetivo Educacional Actividades de aprendizaje El estudiante conocerá Trabajos de investigación los aspectos relacionados de temas con los algoritmos para Presentación de temas en clasificación de datos. Integración de equipos de trabajo y presentación de temas. Fuentes de 1,2, 3,4,5 Aplicación de algoritmos Uso de herramientas que utilicen algoritmos de clasificación de 9

10 Unidad 3. Búsqueda de agrupaciones (clustering). Objetivo Educacional Actividades de aprendizaje El estudiante conocerá Trabajos de investigación los aspectos relacionados de temas con los algoritmos para Presentación de temas en agrupación de datos. Integración de equipos de trabajo y presentación de temas. Fuentes de 1,2, 3,4,5 Aplicación de algoritmos de clustering Uso de herramientas que utilicen algoritmos de agrupación de 10

11 Unidad 4. Minería de datos en la Web. Objetivo Educacional Actividades de aprendizaje El estudiante conocerá Trabajos de investigación los aspectos relacionados de temas con minería de datos en Presentación de temas en la WEB Búsqueda de Conocerá tecnología Web herramientas WEB que que incorpora minería de integren minería de datos datos. Integración de equipos de trabajo y presentación de temas. Unidad 5. Implantación e impacto de la Minería de Datos. Objetivo Educacional Actividades de aprendizaje El estudiante conocerá y Trabajos de investigación los aspectos relacionados de temas con la implementación de Presentación de temas en la minería de dato. Búsqueda de El alumno desarrollará herramientas que integren una herramienta que minería de datos. incorpore aspectos y algoritmos de minería de Desarrollo de una datos herramienta que integre minería de datos. Fuentes de 1,2, 3,6 Fuentes de 1,2, 3 11

12 Unidad 6. SMBD y Tecnología Web Objetivo Educacional Actividades de aprendizaje El estudiante conocerá y Trabajos de investigación SMBD que integren de temas minería de datos así Presentación de temas en como su funcionamiento Búsqueda de Complementará proyecto herramientas que integren de herramienta de minería minería de datos. de datos con contenida en un SMBD Desarrollo de una herramienta que integre minería de datos y un SMBD. Fuentes de 1,2, 3,4,5,6 12

13 10 FUENTES DE INFORMACIÓN 1 Introducción a la minería de datos. José Hernández Orallo, M. José Ramírez Quintana, César Ferri Ramírez Editorial Pearson ISBN: Data Mining: Concepts and Techniques (the Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) by Jiawei Han; Micheline Kamber 3 Data Mining, Second Edition, Second Edition: Concepts and Techniques (the Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) (the Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) by Jiawei Han, Micheline Kamber 4 Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) (Paperback) by Ian H. Witten (Author), Eibe Frank (Author) 5 Data Mining with SQL Server 2005 (Paperback) by ZhaoHui Tang (Author), Jamie MacLennan (Author) 6 Mining the Web: Transforming Customer Data (Paperback) by Gordon S. Linoff (Author), Michael J. A. Berry (Author) 7 contenido.htm 8 Software Weka : Suite de mineria de datos : 13

14 11. PRACTICAS. Unidad Práctica 1 1 Utilización de herramientas que integren minería de datos 2 Búsqueda en INTERNET y presentación de herramientas individual y por equipos de trabajo. Se recomienda Weka 2 1 Desarrollo de programas que integren algoritmos de clasificación de datos en una herramienta de minería de datos. 2 Búsqueda de herramientas que contengan clasificación de datos como parte de la minería de datos. Se recomienda Weka 3 Búsqueda de CASOS Reales de aplicación de la minería de datos en los aspectos de clasificación 3 1 Desarrollo de algoritmos de agrupación de datos para incorporarlos en una herramienta de minería de datos 2 Búsqueda de herramientas que contengan clustering de datos como parte de la minería de datos. Se recomienda Weka 3 Búsqueda de CASOS Reales de aplicación de la minería de datos 4 1 Experimentación en herramientas Web que integren minería de datos. Se recomienda Weka 2 Búsqueda de herramientas WEB que integren minería de datos. 3 Búsqueda de CASOS Reales de aplicación de la minería de datos en la WEB. 5 1 Desarrollo de una Herramienta que contenga aspectos de minería de datos. Se recomienda utilizar Weka 2 Aplicación real de la minería utilizando una herramienta desarrollada por el alumno. 6 1 Integración de la herramienta minería de datos con un SMBD. 2 Integrando grandes volúmenes de. 14

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