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Diplomado en Minería de Datos y Procesos (MPGI)

Gestiona y analiza la información con herramientas que te ayudarán a aumentar el valor del negocio. Este diplomado ofrece la opción de continuar los estudios con el Magíster en Procesamiento y Gestión de la Información (MPGI)

Antecedentes Generales

Próximamente
Lun a vie de 18:30 a 21:30 hrs (2 ó 3 días a la semana, dependiendo de los cursos que se dicten por bimestre)
Campus San Joaquín (Av. Vicuña Mackenna 4860, estación metro San Joaquín)
180 horas cronológicas
$1.800.000.-
programas@ing.puc.cl

Este diplomado permite extraer y analizar datos desde fuentes de información aplicando técnicas de minería de datos, así como también, mejorar los procesos a través de la minería de procesos. Este diplomado ofrece la opción de continuar los estudios con el Magíster en Procesamiento y Gestión de la Información (MPGI).

 

Los cursos de este programa forman parte del Magíster en Procesamiento y Gestión de la Información (MPGI). Opcionalmente el alumno podrá convalidar los módulos realizados y continuar sus estudios con el Magíster Profesional UC. Para postular al diplomado, el postulante debe cumplir con los requisitos de selección del magíster.

 

Dirigido a:
Profesionales de las artes, humanidades y ciencias como: bibliotecólogos, sociólogos, periodistas, ingenieros, abogados, cientistas políticos, artistas, educadores. En general a todas las 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.

 

 

Objetivos de Aprendizaje:

– Identificar patrones de conducta tanto humanas como organizacionales utilizando técnicas de minería tanto de datos como de procesos.

– Aumentar el valor del negocio de la organización partir de la gestión de datos y procesos.

 

 

 

Contenidos del Programa

Al final del curso podrás:

– Aprender técnicas de clustering para procesamiento de información

– Comprender y aplicar algoritmos de clasificación

– Aplicar reglas de asociación

 

Contenidos: 

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

 

– Data Warehouse y OLAP

• Arquitecturas

• implementaciones

• Aplicaciones en Minería de Datos

 

– Preparación de la información

• Datos ruidosos

• Datos faltantes

• reducción de la dimensionalidad y transformaciones, integración e inconsistencias

 

– Reducción de la Información

• Análisis de las Componentes principales

 

– Reglas de asociación

• Algoritmo Apriori

 

– Clasificación

• Árboles de Decisión

• NaiveBayes

• Razonamiento en Base a casos

 

– 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.

 

– Selección de Modelos (Hold Out, Cross Validation.)

 

– Conceptos Básicos en Minería de Texto

Al final del curso podrás:

– Aprender los fundamentos de modelos de datos y sus aplicaciones

– Construir modelos de datos conceptuales (E-R)

– Diseñar una base de datos relacional

– Realizar consultas sencillas mediante SQL

– Entender el papel de la base de datos en una solución completa

– Aplicar los fundamentos del modelo objeto-relacional

– Comprender los fundamentos de las bases de datos XML

 

Contenidos:

– Introducción: La información como un recurso para realizar tareas de organización
– Bases de conceptos fundamentales
– Arquitectura de aplicaciones (cliente-servidor, aplicaciones Web)
– Diseño conceptual
– Modelo relacional
– Diseño de BD relacionales
– Extracción de información relacional (SQL)
– Procedimientos almacenados (PL/SQL)
– Servicios fundamentales del DBMS
– Bases de datos y XML
– Bases de datos existentes en el mercado (algunos ejemplos MS SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, MS Access)

Al final del curso podrás:

– Conocer los fundamentos teóricos y estado del arte actual con respecto a la gestión e inteligencia de procesos

– Analizar para qué sirven las distintas técnicas existentes para la gestión e inteligencia de procesos; explicando bajo qué condiciones funcionan correctamente y cuáles son sus limitaciones

– Examinar información proveniente de sistemas de información organizacionales y prepararla para utilizar las técnicas para la gestión e inteligencia de procesos

– Aplicar distintas técnicas para la gestión e inteligencia de procesos; interpretando los resultados para proponer mejoras concretas a los procesos organizacionales analizados

– Analizar críticamente los resultados obtenidos al aplicar las técnicas utilizadas

– Explicar cómo se podría mejorar los procesos organizacionales a partir de la información analizada

 

Contenidos:

– Inteligencia de procesos

• Introducción y conceptos básicos

• El valor de la información 

• Componentes de una arquitectura de inteligencia de procesos

• Bodegas de datos

• Procesamiento analítico

• Reporteo y visualización de información

• Análisis multidimensional

• Análisis de información y extracción de conocimiento

 

– Minería de procesos

• Introducción a la minería de procesos

• Modelación y análisis de procesos

• Almacenamiento y obtención de información 

• Registros de eventos orientados a procesos

• Descubrimiento de procesos

• Perspectivas de análisis de procesos

• Verificación de conformidad en procesos

• Análisis y mejora de procesos desde distintas perspectivas

 

– Herramientas para la gestión e inteligencia de procesos

• ProM: herramienta académica

• Herramientas comerciales: Disco, Celonis, Lana, Tableau, QlikView

• Otras herramientas: RapidProM

 

-Aplicaciones y casos de éxito

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

Cuerpo Académico

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