Data Mining Introduction Convierte Datos en Conocimiento y Aplicalos al Marketing
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- María Pilar Maldonado Rubio
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1 Data Mining Introduction Convierte Datos en Conocimiento y Aplicalos al Marketing
2 Presentación La generación de conocimiento es el proceso que reditúa las mayores ventajas competitivas en las organizaciones y la forma de transformar la inmensa cantidad de datos en información y conocimiento a partir de bases de datos, es un proceso denominado Data Mining. El curso de Data Mining Introduction está diseñado para el entendimiento de las principales técnicas de extracción de conocimiento. Comprende el desarrollo de la metodología CRISP para el desarrollo de los proyectos de Data Mining y las principales herramientas que se emplean para el proceso de análisis de grandes volúmenes de información. Dirigido a: Dirigido a todos aquellos profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en técnicas avanzadas de análisis de datos. Profesionales que se desempeñen en áreas de Business Intelligence, sistemas de información, Data Warehouse, riesgos y todas las áreas involucradas en el manejo de grandes volúmenes de información; y público en General. Egresados de Ing. de Sistemas, Ing. Informática, Estadística, Ing. Industrial, Economía, Administración, etc. Business Analytics Predictive Analytics Certification - DMC Statistical Inference Clustering SPSS / SAS Data Mining I Data Mining II Pre-requisitos: Conocimientos previos de estadística básica y manejo de base de datos (SQL Server). Business Analytics Data Preparation 2
3 Metodología Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas. 99SPSS para el análisis de información. 99Microsoft Excel 2013 para la presentación de Resultados. 99Casos de Aplicación. Situaciones reales con aplicaciones en el mercado Peruano. 99Base de Datos de prueba para aplicar lo aprendido. 3
4 Syllabus I. Introducción al Data Mining Objetivos Entender el concepto de minería de datos, necesidades, oportunidades, tendencias, cambios, el proceso y nuevas aplicaciones. Entender las diferencias entre Data Warehousing, Data Mart, Data Mining y conceptos OLAP, Big Data. Temario Data Warehousing y Data Mart El proceso de Minería de Datos. Metodología CRISP y SEMMA. Importancia de la minería de datos en las organizaciones. Funciones del Data Mining: Clasificación, Segmentación, Asociación, Predicción y Estimación. Introducción a Big Data. II. Asociative Analysis (Market Basket Analysis) Objetivos Entender los conceptos del análisis asociativo. Entender los conceptos de Soporte, Confianza y Lift. Aplicación directa del análisis asociativo. Temario Introducción al análisis asociativo. Análisis mediante Soporte, Confianza y Lift Aplicaciones. Casos Análisis asociativo de compras con Tarjeta de Crédito. Análisis de compras en Supermercados. III. Clustering and Segmentation Objetivos Entender los tipos de segmentación que son guiados por las necesidades del negocio. Entender las implicancias y acciones futuras a partir de la segmentación de datos. Aplicar las técnicas de segmentación para dar solución a un problema de negocio. Temario Técnicas de segmentación. Percentiles. K-means. Algoritmo de 2 etapas. Determinación del tamaño y el número de clusters. Segmentación guiada por el negocio. Segmentación por Valor. Segmentación por Comportamiento. Segmentación Basada en Propensión. Segmentación por lealtad. Demográfica y por estilos de vida. Aplicaciones en CRM. Casos Segmentación de clientes de Tarjetas de Crédito aplicado al CRM. IV. Predictive Modeling Objetivos Entender los métodos de clasificación. Temario Regresión Lineal y Regresión Logística. Verificación de supuestos. Ventajas y desventajas. Arboles de Decisión. Ventajas y desventajas de su aplicación. Aplicaciones. Predictor de Ingresos. Arboles de Decisión. Modelos de propensión. Score de Riesgos. Probabilidad de Fuga. Casos Clasificación de clientes de tarjeta de crédito mediante arboles de decisión. Score de Riesgo Crediticio. Determinación de score de riesgo para clientes del sistema financiero peruano. Instructor Ing. Victor Coras. Ingeniero Estadístico e Informático de la Universidad Nacional Agraria La Molina con una maestría en Finanzas en la Universidad Esan y con más de 5 años de experiencia en la creación de modelos de minería de datos. Durante este tiempo, me he desempeñado como consultor en estadística y minería de datos en SPSS Andino, docente DUDEA en la Universidad de Lima, Subgerente Adjunto de Inteligencia de Cumplimiento y Riesgo de Crédito en el Banco de Crédito BCP. 4
5 Medios de Pago 1. Depósito en las cuentas BBVA o BCP: N Cuenta de Ahorros: N Cuenta de Corriente: Pago Online: 5 Razón Social J&J Data Mining Consulting S.A.C R.U.C Oficina Data Mining
6 Certificado Certificación otorgada a nombre de Data Mining Consulting. La empresa de capacitación en herramientas analíticas del Perú. 99Certificado de especialización Cómo obtengo mi certificado de especialización? Al finalizar el curso el capacitador evaluará a los participantes con un caso aplicativo. La nota mínima requerida es (14) catorce. Data Mining Consulting 6
7 Data Mining Consulting SAC DMC es una empresa pionera dedicada a la extracción de conocimiento desde grandes bases de datos, con más de 4 años experiencia en la capacitación de temas de Minería de Datos, Scoring de Riesgo Crediticio, Business Intelligence, Técnicas de segmentación, Business Analytics y Big Data. DMC es la única empresa peruana reconocida como uno de los referentes de capacitación en temas de Big Data. Empresas que confiaron en nosotros: 7
8 Contacto Ejecutiva: Srta. Angela Huacasi Web: Teléfono: (511) Móvil: # / # Dirección: Calle Rio de la Plata 167. Of San Isidro. Lima - Perú. Lunes a Viernes de 9:00 a.m. a 7:00 p.m. y Sábados de 9:00 a.m. a 1:00 p.m. 8
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