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Postgrado de Experto en Minería de Datos, PEX

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Online

450 
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Información importante

Tipología Postgrado
Metodología Online
Horas lectivas 300h
Duración Flexible
Inicio Fechas a elegir
Créditos 30
  • Postgrado
  • Online
  • 300h
  • Duración:
    Flexible
  • Inicio:
    Fechas a elegir
  • Créditos: 30
Descripción

La minería de datos es una etapa, si bien la más importante, de lo que se ha venido llamando el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos. Este proceso consta de varias fases e incorpora diferentes técnicas de los campos del aprendizaje automático, la estadística, las bases de datos, los sistemas de toma de decisión, la inteligencia artificial y otras áreas de la informática y de la gestión de información. En este Postgrado de Experto en Minería de Datos, PEX es estudia el proceso de extracción de conocimiento a partir de datos.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas

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Fechas a elegirMatrícula abierta

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Explicar, de una manera metodológica y pragmática, el proceso en su conjunto, sus motivaciones y beneficios, estableciendo conexiones con las disciplinas relacionadas y los sistemas con los que debe integrarse.

· ¿A quién va dirigido?

Titulados universitarios en ingeniería, informática, empresariales o biomédicas. Profesionales involucrados en el análisis de los sistemas de información o en la toma de decisiones de su organización o de sus clientes.

· Requisitos

Contrasta y despliega, mediante numerosos ejemplos realizados en paquetes de minería de datos, las técnicas que se requieren en cada fase del proceso: técnicas de preparación y almacenes de datos, técnicas propias de extracción de modelos (clasificación, agrupamiento, regresión, asociación, etc.) y técnicas de evaluación y difusión del conocimiento extraído.

· Titulación

Al finalizar el Postgrado el alumno recibirá por parte de UPE Universidad de los Pueblos de Europa el Diploma de Postgrado de Experto en Minería de Datos, PEX que Certifica que ha superado con éxito los objetivos del programa formativo. Titulación Acreditada por la Comisión Internacional de Formación de CUE Consorcio Universitario EuroAmericano y Registro General de Profesionales de la Unión Europea.

· ¿Qué distingue a este curso de los demás?

La enseñanza de este Postgrado a Distancia u Online es hoy por hoy una auténtica alternativa de formación para aquellas personas que, por distintos motivos, no pueden o no desean acceder a un Postgrado de tipo presencial. Nuestra metodología, además, garantiza una atención individualizada al alumno.

· ¿Qué pasará tras pedir información?

Recibirá dossier informativo. Tener un Postgrado aporta un plus a los licenciados de cara a incorporarse en el mercado laboral y a los profesionales que ya están trabajando les permite especializarse en esta área del conocimiento.

Preguntas & Respuestas

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¿Qué aprendes en este curso?

Estadística
Minería
SPSS
Minería de datos
Técnicas de evaluación
Redes neuronales artificiales
Métodos Bayesianos
Limpieza y transformación
Exploración y selección
Modelización estadística paramétrica
Métodos relacionales y estructurales
Máquinas de vectores soporte
Minería de web y textos
Implantación de un programa de minería de datos

Profesores

Brisa Villanueva Román
Brisa Villanueva Román
Tutor

Doctorada en Ciencias y Humanidades por la prestiogiosa Universidad de Harvard. Profesora visitante en mumesosas universidad americanas y europeas siendo galardonada con el título de University Doctor ( CIU Cambridge International University) por su producción fructífera, variada y sobresaliente en el campo de las Ciencias Humanísticas.

Temario

Unidad Didáctica Primera: Minería de datos

Tema 1. Introducción a la Minería de Datos

Tema 2. El proceso de Extracción de Conocimiento

Tema 3. Recopilación. Almacenes de datos

Tema 4. Limpieza y Transformación de datos

Tema 6. El problema de la extracción de patrones

Tema 7. Métodos estadísticos

Tema 8. Reglas de asociación y dependencias

Tema 9. Métodos basados en casos, en densidad o distancia

Tema 10. Métodos bayesianos

Tema 11. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas

Tema 12. Métodos relacionales y otros métodos declarativos

Tema 13. Redes neuronales artificiales

Tema 14. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial

Tema 15. Métodos estocásticos

Tema 16. Introducción a la Minería de Datos

Tema 17. El proceso de Extracción de Conocimiento

Tema 18. Recopilación. Almacenes de datos

Tema 19. Limpieza y Transformación de datos

Tema 20. El problema de la extracción de patrones

Tema 21. Métodos estadísticos

Unidad Didáctica Segundo: Minería de datos

Tema 22. Reglas de asociación y dependencias

Tema 23. Métodos basados en casos, en densidad o distancia

Tema 24. Métodos bayesianos

Tema 25. Árboles de decisión y sistemas de aprendizaje de Reglas

Tema 26. Métodos relacionales y otros métodos declarativos

Tema 27. Redes neuronales artificiales

Tema 28. Métodos basados en núcleo y máquinas de soporte vectorial

Tema 29. Métodos estocásticos

Tema 30. Técnicas de evaluación

Tema 31. Combinación de modelos

Tema 32. Interpretación, difusión y uso de modelos

Tema 33. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia

Tema 34. Text Mining, Web mining y XML mining

Tema 35. Implantación de un programa de minería de datos

Tema 35. Otros aspectos.

Tema 37. Técnicas de evaluación

Tema 38. Combinación de modelos

Tema 39. Interpretación, difusión y uso de modelos

Tema 40. Minería de datos, secuenciales, temporales y multimedia

Tema 41. Text Mining, Web mining y XML mining

Tema 42. Implantación de un programa de minería de datos

Tema 43. Otros aspectos.

Unidad Didáctica Tercero: Minería de datos

Tema 44. Minería de datos: conceptos, técnicas y sistemas

Tema 45. Entorno de trabajo de SPSS Clementine

Tema 46. Entorno de trabajo de SAS Enterprise Miner

Tema 47. Fase de selección en minería de datos

Tema 48. Fase de selección en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine

Tema 49. Fase de selección en SPSS Muestras Complejas y SAS Base

Tema 50. Fase de exploración en minería de datos

Tema 51. Fase de exploración en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine

Tema 52. Fase de exploración en SPSS y SAS

Tema 53. Fases de limpieza y transformación de datos

Tema 54. Las fases de limpieza y transformación de datos en SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine

Tema 55. Fases de limpieza y transformación de datos en SPSS y SAS

Tema 56. Fase de minería de datos. Técnicas predictivas de modelización

Tema 57. Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine

Tema 58. Técnicas predictivas de modelización con SAS y SPSS

Tema 59. Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación.

Tema 60. Clusters y árboles de decisión

Tema 61. Clusters y árboles de decisión con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine

Tema 62. Clusters y árboles de decisión con SAS y SPSS

Tema 63. Redes neuronales

Tema 64. Redes neuronales con SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine.

Tema 65. Examen final.

Información adicional

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