Estructura académica y contenido
El diplomado tine una duración de 126 horas distribuidas en los siguientes seis módulos:
1. Introducción a la Inteligencia de Negocios.
El participante conocera los conceptos fundamentales relacionados con manipulación d datos desde el punto de vista de SQL y SAS Base. Se brindarán nociones sobre la Inteligencia de negocios a partir de la tecnología de Almacénes de Datos, como medio de contar con un repositorio consolidado e integrado, que se alimenta de fuentes de datos heterogéneas, de tal manera que apoyen en la toma de decisiones estratégicas de una organización.
2. Análisis Exploratorio de Datos
El participante podrá concer los datos mediante un análisis exploratorio (detección de valores atípicos, distribuciones de los datos, relaciones lineales entre las variables, existencia de valores ausentes, obtención de muestras y análisis multivariado) y así poder construir un dataset analítico, el cual servira como insumo para los modelos de Minería de Datos.
3. Calidad de Datos
El participante estudirá el proceso de Calidad de Datos como un proceso que permita inspeccionar, limpiar y transformar datos. El objetivo de este módulo es que el alumno conozca las principales técnicas que permitan asegurar la calidad de datos a fin de generar resutados confiables para procesos futuros.
4. Introducción a la minería de Datos
El participante conocerá metodologías CRISP - DM y SEMMA (SAS) para el modelado de datos a través de Minería de Datos. Así mismo, estudiará las tareas más importantes de Minería de Datos: exploración, pronóstico, estimación, agrupación, asociación y clasificación.
5. Técnicas de Minería de Datos y Evaluación de Modelos
El participante estudirá los principales algorítmos de Minería de Datos: regresión logística, árboles de decisión, redes neuronales, clúster, reglas de asociación, k-nearest neighbor, Naïve Bayes, support vector machines y K-means; así como sus principales caracteríticas y propiedades; conocerá los elementos más importantes para evaluar un modelo generado.
6. MInería de Datos Aplicada
El participante, después de estudiar los principales algoritmos de Minería de Datos y los aplicará en diversos casos de estudios, que le permitirán observarlos en operación en entornos más realistas y poder aplicar los conceptos de evaluación de modelos. Por otro lado, conocerá los principios básicos y herramientas para el minado y análisis de textos para descubrir patrones interesantes.
Puedes descargar el programa completo en el siguiente enlace:
Diplomado en Minería de Datos con SAS
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