Inteligencia de Negocio Curso

Transcripción

1 Iteligecia de Negocio Curso La asigatura Iteligecia de Negocio se cetrará el estudio y diseño de técicas de extracció de coocimieto utilizadas e el área de Busiess Aalytics/ciecia de datos. 1

2 Objetivos Estudiar los aspectos básicos de la Iteligecia de Negocio. Coocer técicas de extracció de coocimieto para diferetes problemas: clasificació, regresió, series temporales, flujo de datos, detecció de aomalías, aálisis de textos e redes sociales, Estudiar herramietas software de Iteligecia de Negocio y Miería de Datos. Teer capacidad para determiar, ate u problema, los algoritmos y metodología más adecuados a utilizar para su resolució.

3 Iteligecia de Negocio Curso

4 Iteligecia de Negocio Teoría Grupo A: Jueves 11:30-13:30, Aula 1.4 Fracisco Herrera Dpto. Ciecias de la Computació e Iteligecia Artificial Plata 4ª, despacho 34 herrera@decsai.ugr.es Tutorías: Lues 9:30-13:30h Martes 9:30-11:30h 4

5 Iteligecia de Negocio Prácticas Grupo A: Lues 09:30-11:30 h, Aula 3.2 Grupo B: Jueves 09:30-11:30 h, Aula 3.3 Jorge Casillas Dpto. Ciecias de la Computació e Iteligecia Artificial Plata 4ª, despacho D26 casillas@decsai.ugr.es Tutorías: Miércoles y Jueves 11:30-14:30h 5

6 INTELIGENCIA DE NEGOCIO Tema 1. Itroducció a la Iteligecia de Negocio Tema 2. Miería de Datos Tema 3. Modelos de Predicció: Clasificació, regresió y series temporales Tema 4. Preparació de Datos Tema 5. Modelos de Agrupamieto o Segmetació Tema 6. Modelos de Asociació Tema 7. Modelos Avazados de Miería de Datos Tema 8. Big Data 6

7 Págias Web de la Asigatura 7

8 Págias Web de la Asigatura E la WEB está todo el material de la asigatura y u fichero co la plaificació de la misma. Las clases de prácticas comieza el Lues 3 de Octubre,

9 Plaificació de Semiarios y Prácticas A lo largo del curso se impartirá distitos semiarios dode se presetará herramietas de software para el uso de técicas de iteligecia de egocio y extracció de coocimieto. Se explicará la resolució de problemas mediate las distitas técicas estudiadas e la asigatura. 9

10 Plaificació de Semiarios y Prácticas Semiario 1: Herramietas para Iteligecia de Negocio. Semiario 2: Herramietas de Miería de Datos: KNIME, Weka y KEEL Semiario 3: Problemas de clasificació. Aspectos prácticos Semiario 4: Herramietas de visualizació de datos Semiario 5: Problemas de preprocesamieto de datos. Herramieta KEEL. Competició sobre u problema real Semiario 6: Problemas de segmetació, asociació y visualizació. Aspectos prácticos Semiario 7: Problemas de escalabilidad de datos. Big data. Semiario 8: Herramietas de Big Data: El paradigma MapReduce. Plataforma Hadoop y Spark. Librería Mahout Semiario 9: Miería e flujo de datos (data streams miig) e Icremetal Learig 10

11 Plaificació de Semiarios y Prácticas Práctica 1:Resolució de u problema de clasificació Práctica 2:Resolució y defesa pública de u caso practico e preprocesamieto de datos. Competició e Kaggle. Práctica 3:Resolució de problemas de segmetació y asociació. Visualizació Práctica 4:Resolució de u problema real de escalabilidad de datos co 10 Milloes de istacias o problema real e la Competició de Kaggle Evaluació de prácticas (hasta 9 ptos.): Las práctica 1, 3 será evaluadas hasta 1.75 ptos. La práctica 2 tedrá ua evaluació etre 1 y 3 ptos. (1º y 2º 3 ptos., 3º 2.5 ptos. 4º 2.25 ptos., 5º 2 ptos., y el resto proporcioal etre 2 y 1 ptos. La práctica 4 será evaluada hasta 2.5 ptos. 11

12 Evaluació Febrero Exame fial de teoría (5 putos) Prácticas (La suma de putos de las 4 prácticas) Evaluació cotiua (Hasta 1.5 ptos. Por participació activa). Evaluació: la suma de la putuació obteida e cada parte, siedo ecesario obteer al meos 1 puto e Teoría y Prácticas para superar la asigatura Septiembre No se etregará prácticas e septiembre. Exame de pregutas múltiples (10 putos) 12