Analítica de texto. Área Infraestructura, tecnología, productividad y ambiente. Curso presencial Departamento de Sistemas Facultad de Ingeniería

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1 Curso presencial Departamento de Sistemas Facultad de Ingeniería

2 Intensidad horaria 42 horas Horarios Lunes, martes, miércoles y jueves de 6:00 p.m. a 9:00. Algunas semanas tendrán una intensidad menor. Objetivos General El objetivo principal de este curso es promover en los participantes una actitud analítica basada en datos que originalmente se encuentran en texto narrativo para resolver problemas organizacionales y fortalecer la toma de decisiones, gracias a la identificación de patrones y la generación de modelos a partir de este tipo de datos Específicos El objetivo general se concreta a partir del desarrollo de los siguientes objetivos específicos: A partir del análisis de casos de éxito, reconocer la utilidad de la analítica de los textos narrativos para fortalecer el entendimiento empresarial. Identificar las principales técnicas de obtención y pre-procesamiento de texto narrativo empleados para estructurarlos y así permitir realizar análisis sobre ellos. Reconocer las técnicas descriptivas y predictivas más empleadas en la analítica de texto y cómo deben ser interpretados sus resultados. Propuesta de valor El principio de este curso es brindarle a los participantes de manera integrada los elementos clave para emprender un proyecto de analítica de texto, también conocido como minería de texto, a nivel empresarial. Esto se logra gracias a la exploración incremental de los diferentes conceptos alrededor de esta área, desde el reconocimiento de las fuentes de información narrativa hasta la obtención de modelos descriptivos y predictivos a partir de ellos. Todo lo anterior enmarcado en una metodología para proyectos de analítica que le permitirá al participante llevar de manera más natural todo lo aprendido a la práctica organizacional.

3 Dirigido a Profesional titulado en Ingeniería, Administración, Economía, Matemáticas o carreras afines con conocimientos en el uso de las TI en el mundo empresarial, interesado en la aplicación de técnicas de análisis de datos sobre textos narrativos provenientes de fuentes empresariales o fuentes externas. Requisitos mínimos Experiencia en manejo de tecnologías de información y consultas en bases de datos. Conocimiento básico de técnicas de minería de datos estructurados. Disponibilidad de tiempo durante 7 semanas. Nivel de inglés intermedio. Metodología El programa se va a desarrollar con una metodología dinámica y participativa, a través de procesos de aprendizaje que integren la adquisición de conocimientos y desarrollo de habilidades, a través de laboratorios, conferencias magistrales, análisis de casos reales de empresas de diversos sectores y discusiones intergrupales guiadas por los conferencistas de cada tema. Durante el desarrollo de cada uno de los módulos se realizarán múltiples sesiones prácticas usando diferentes herramientas. Esto promoverá en el participante su fácil adaptación a diferentes tecnologías que pueda encontrar a nivel empresarial. Presentación del programa La minería de texto es una especialización de la minería de datos que busca generar modelos e identificar patrones provenientes de fuentes de datos cuya información está en formato narrativo o texto libre. Este curso presenta el proceso completo de minería de texto, desde la obtención de la información textual proveniente de fuentes internas y externas, hasta la generación de resultados aplicando modelos predictivos y descriptivos que se puedan llevar a la acción. Contenidos Módulo 1: Introducción Conceptos básicos de analítica. Analítica de datos estructurados y analítica de texto. Casos de éxito de analítica de texto. Metodología para proyectos de analítica de texto.

4 Módulo 2: Obtención de texto Tipos de texto. Obtención desde textos planos. Obtención desde la web. Obtención desde documentos escaneados. Módulo 3: Preprocesamiento de Texto Tareas básicas de preprocesamiento. Tareas avanzadas de preprocesamiento. Listas, diccionarios y ontologías. Reconocimiento de entidades nombradas. Reducción de dimensionalidad. Indexación de textos. Módulo 4: Técnicas y aplicaciones de análisis de textos Segmentación de textos. Categorización de textos. Asociaciones entre textos. Análisis de emociones y personalidad. Este temario puede tener variaciones, siendo una propuesta de capacitación flexible, que busque el máximo desempeño de los alumnos, de acuerdo con las necesidades específicas de los mismos. Conferencistas Alexandra Pomares Quimbaya Profesora Investigadora de la Pontificia Universidad Javeriana y líder equipo Javeriana del Centro de Excelencia y apropiación en Big Data y Data Analytics. Ha desarrollado diversos proyectos de investigación en el área de integración de datos y minería de datos cuyos resultados se han divulgado en diferentes revistas científicas, conferencias nacionales e internacionales y en libros especializados. Así mismo, cuenta con experiencia en el desarrollo de proyectos de análisis de procesos e inteligencia de negocios en empresas como Hewlett-Packard, L'Oréal, La Corporación Autónoma Regional de Antioquia, entre otros. Alexandra Pomares es Ingeniera de Sistemas de la Pontificia Universidad Javeriana, Master en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes, Doctora en Ingeniería de la Universidad de los Andes y Doctora en Informática de la Universidad de Grenoble, Francia.

5 Alejandro Sierra Múnera Profesor Investigador de la Pontificia Universidad Javeriana. Ha estado involucrado en el desarrollo de proyectos de desarrollo y de investigación para la recuperación de información y particularmente para el análisis de historias clínicas electrónicas. Alejandro Sierra es Ingeniero de Sistemas de la Pontificia Universidad Javeriana y Master en Ingeniería de Sistemas y Computación de las Universidad de Saarlandes, Saarbrucken, Alemania. El comité académico se reserva el derecho de modificar la asignación de conferencistas. Certificación Se otorgará certificación a quien haya asistido por lo menos al 80% de las horas programadas. Nota: Las personas que se inscriban a través de cuenta de cobro recibirán este diploma de asistencia una vez la empresa haya realizado el pago.

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