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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



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.






Antecedentes Generales

  • Próximamente
    Lugar de realización: Campus San Joaquín, metro San Joaquín

  • 18:30 a 21:30 horas
  • 60 horas cronológicas
  • $750.000.-
  • programas@ing.puc.cl
    +56 2 2354 4516

Módulo 1: Introducción El concepto y proceso de Minería de Datos, tipos de problemas en que la Minería de Datos es relevante

Módulo 2: Data Warehouse y OLAP
– Arquitecturas
– Implementaciones
– Aplicaciones en Minería de Datos

Módulo 3: Preparación de la información
– Datos ruidosos
– Datos faltantes
– Reducción de la dimensionalidad y transformaciones, integración e inconsistencias

Módulo 4: Reducción de la Información
– Análisis de las componentes principales

Módulo 5: Reglas de asociación
– Algoritmo Apriori

Módulo 6: Clasificación
– Árboles de decisión
– NaiveBayes
– Razonamiento en base a casos

Módulo 7: Clustering y medidas de similaridad en distintos tipos de datos
– Clustering particional: K-Means, Mean Shift
– Medidas de similaridad para distintos tipos de datos
– Clustering aglomerativo

Módulo 8: Selección de Modelos (Hold Out, Cross Validation)

Módulo 9: Conceptos básicos en Minería de Texto

Jefe de Programa

  • Mauricio Arriagada
    Doctor en Ciencias de la Ingeniería UC Ver ficha

Profesores

  • Denis Parra
    Profesor Asistente, Ciencia de la Computación Ingeniería UC. Ver ficha
  • Lucas Valenzuela
    Magister en Ciencias de la Ingeniería, UC. Ver ficha

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