Impartido por: Act. Diego Isaías Prieto Luna

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Rodrigo Lorenzo Quiroga Herrera
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1 Impartido por: Act. Diego Isaías Prieto Luna

2 Inicia Lunes 25 de septiembre Termina Lunes 27de noviembre Horario Lunes 18:30 a 21:30 hrs Duración Horas: 30 horas

Comprender la importancia en la utilización de las herramientas del Big Data y

3 Proporcionar a los participantes una introducción a la Minería de Datos y presentar sus aplicaciones. Comprender la importancia en la utilización de las herramientas del Big Data y Minería de Datos en sus vidas laborales Conocer las técnicas y herramientas básicas para llevar a cabo tareas clásicas en su aplicación.

4 Curso 100% practico con bases teóricas. Personas que se encuentren en áreas de análisis de información estadísticas en las empresas y en la elaboración de modelos de minería de datos. En el curso se utilizarán softwares libres (WEKA y R) para la realización de los métodos de Minería y Excel como hoja de cálculo.

5 MÓDULO I: Objetivo Este módulo busca explicar las preguntas más frecuentes en relación al Big Data y a la Minería de Datos. Se explicarán los tipos de bases que se utilizan en los modelos de Minería de Datos. 1. Qué es el Big Data y la Minería de Datos? 2. Tipos de Datos, DWH y Datamarts 3. Ciencias que intervienen y áreas de acción 4. Diferencias con otras técnicas 5. Por qué usar Minería de Datos? 6. Herramientas Básicas de Minería de Datos

La estadística como herramienta de exploración 2. Clasificación de modelos a. Modelos Supervisados i. Regresión Lineal ii. Método Bayesiano iii.

6 MÓDULO II: Objetivo Se presentan los modelos de Minería de Datos y se da un panorama general de los algoritmos. Se busca que el participante comprenda las dos grandes vertientes en las que podemos clasificar los modelos de Minería de Datos. 1. La estadística como herramienta de exploración 2. Clasificación de modelos a. Modelos Supervisados i. Regresión Lineal ii. Método Bayesiano iii. Máquina de Soporte Vectorial iv. Análisis Discriminante v. Árboles de Clasificación b. Modelos No Supervisados i. Conglomeración de Datos ii. K-means iii. Redes Neuronales 3. Pruebas con las Herramientas de Minería de Datos e interpretación de resultados

7 Quién imparte? DIEGO ISAÍAS PRIETTO LUNA Estudió la carrera de Actuaría en la facultad de Ciencias de la UNAM, además cuenta con un diplomado en administración de Riesgos Risk Mathics, S.C. y con una Cédula tipo A como Agente de seguros en la Comisión Nacional de Seguros y Fianzas. Trabaja como Consultor de Riesgo en Grupo Arfil. Tiene experiencia como Consultor en Minería de Datos en Segmentum, Data Digging, SC y ha realizado la impartición de la materia de Administración de Riesgos Financieros en la Facultad de Ciencias, UNAM. Cuenta con conocimientos en informática como: APL Java MatLab SQL R

8 Hasta el 24 de junio de 2017 Del 25 de junio al 23 de julio A partir del 27 de julio de 2017 Público general $3, $4,300 $4, Estudiantes y exalumnos AMAT $3, $3,900 $4, Se respetarán los precios cuando el curso se aparte con al menos $1,000 antes de la fecha indicada. En caso de requerir factura, se agregará IVA a los precios mencionados y es necesario dar aviso antes de liquidar el curso. Aceptamos todas las tarjetas de crédito.

Si deseas inscribirte puedes Visitar nuestro sitio web: http://www.amat.

mx Contactarnos vía Facebook: http://www.facebook.com/amat.

9 Si deseas inscribirte puedes Visitar nuestro sitio web: Enviar un correo electrónico a: Contactarnos vía Facebook: xico O bien llamarnos a los teléfonos: (0155) (044) Contamos con descuentos y promociones. Aceptamos todas las tarjetas de crédito.

10 1. En caso de requerir recibo de honorarios o factura, agregar IVA a los precios citados. 2. El curso será abierto cuando se cumpla con el mínimo de participantes requeridos y este número dependerá de cada curso. 3. Si existe cancelación del curso por parte de AMAT, a los participantes que hayan realizado una aportación les será devuelta su inversión, o bien, se les hará válida la aportación para otro curso. 4. El alumno podrá cancelar su lugar sin penalización siempre y cuando avise con al menos 1 mes previo al inicio del curso. En caso contrario, la penalización será equivalente a un 50% del monto que haya depositado. Una vez iniciado el curso la penalización por cancelación de curso será del 90% del valor depositado hasta ese momento y no podrá ser utilizado para el pago o apartado de otro curso 5. Ahora puedes pagar con tu tarjeta de crédito a 3 y 6 MESES SIN INTERESES* 6. Consulta el Reglamento de AMAT. * Consulta bancos participantes.

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