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Minería de Datos

Aprende cómo extraer conocimiento relevante desde las bases de datos. Conoce sus aplicaciones en la actualidad, sus potencialidades y limitaciones

Antecedentes Generales

Próximamente
Mar de 18:30 a 21:30 hrs
Campus San Joaquín (Av. Vicuña Mackenna 4860, estación metro San Joaquín)
60 horas cronológicas / 80 horas pedagógicas
$750.000.-
programas@ing.puc.cl

Este curso proporciona elementos que permiten entender las principales teorías y prácticas de la emergente área de Minería de Datos. El alumno comprenderá las principales técnicas utilizadas actualmente en la creación de programas capaces de extraer conocimiento relevante desde bases de datos, y también conocerá las principales aplicaciones que están teniendo una amplia aceptación, sus potencialidades y limitaciones.

 

Este programa es parte del Magíster en Procesamiento y Gestión de la Información (MPGI) de la Escuela de Ingeniería, y la Facultad de Letras y Bibliotecas UC.

 

Dirigido a:
Profesionales de las artes, humanidades, y ciencias como bibliotecólogos, sociólogos, periodistas, ingenieros, abogados, cientistas políticos, artistas, educadores, y en general personas que en su actividad laboral interactúan de forma extensa e intensa con datos e información, y su desempeño está expuesto a la calidad y veracidad de los mismos, ya sea que los generen y/o los reciban.

 

Como requisito de ingreso se sugiere conocimiento intermedio del idioma inglés, manejo a nivel usuario de programas computacionales en ambiente operativo Windows y navegación por internet, manejo intermedio planilla Excel. Se requiere grado de licenciatura o título profesional universitario.

Contenidos del Programa

– Arquitecturas
– Implementaciones
– Aplicaciones en Minería de Datos

– Datos ruidosos
– Datos faltantes
– Reducción de la dimensionalidad y transformaciones, integración e inconsistencias

– Análisis de las componentes principales

– Árboles de decisión
– NaiveBayes
– Razonamiento en base a casos

– Clustering particional: K-Means, Mean Shift
– Medidas de similaridad para distintos tipos de datos
– Clustering aglomerativo

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico




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