Descripción informativa de curso de Data Mining-Asignación de UDELAS

1. Boletín Informativo: Curso de Data Mining
PROYECTO CURRICULAR
Msc. Ing. Claudio Broce Q.
Materia de Maestría:
Introducción a la Minería de datos (Data Mining aplicado)
Msc. Ing. Claudio Broce Q.
Julio 2014

2. Boletín Informativo: Curso de Data Mining
Msc. Ing. Claudio Broce Q.
Presentació n:
El presente curso recibe el nombre de Introducción a la Minería de Datos aplicada
a los negocios. El mismo forma parte de la Maestría para Administración de
Empresas de la Universidad Latina de Panamá.
El mismo tiene como finalidad poner en el foco esos temas que hoy en día se
encuentran de moda y subiendo rápidamente en popularidad. Palabras como
“predicciones”, “estadística”, “mercadeo inteligente”, serán algunas de las que se
hablará constantemente en esta materia.
El propósito no es solamente dar a los estudiantes una herramienta actual de
minería de datos, sino, brindarles las herramientas para entender los datos y
darles un uso aplicado en los negocios.
Para mayores referencias sobre el contenido del curso y lo que este desea lograr
les invito a visitar algunos de los videos publicados por la Dra. Galit Shmueli,
pionera en esta disciplina y uno de los principales exponentes de la misma.
Objetivos del curso:
Objetivo General:
El objetivo fundamental del Curso es preparar y capacitar a los futuros Gerentes
en la gestión de la información de clientes y prospectos, generando información
significativa, ordenándola de manera coherente y entendiendo la procedencia de
la misma, para fortalecer la toma de decisiones eficiente y eficaz.
Objetivos específicos:
 Dominar las principales técnicas de minería de datos basándose en el uso
de programas estadísticos especializados para el manejo de grandes bases
de datos.
 Generar información relevante del negocio para la toma de decisiones
mediante el estudio de casos aplicados.
 Aplicar la transformación y agrupación de variables y casos, regresión
logística, árboles de decisión y redes neuronales así como la evaluación y
selección de modelos dentro del análisis.
 Entender las fuentes de información (internas y externas).
 Predecir mediante la aplicación de las herramientas arriba mencionadas el
comportamiento o preferencias del mercado meta en estudio.
 Realizar la toma de decisiones teniendo como meta principal la eficiencia y
maximización de utilidades.

3. Boletín Informativo: Curso de Data Mining
Modalidad:
La modalidad de este curso es presencial. Se solicita la puntual asistencia de
todos los integrantes del mismo. Una llegada tarde es considerada como una
multa directa a su calificación.
Los documentos y materiales a utilizar en este curso se encontrarán publicados
desde el día 1 en el Intranet de la universidad donde podrán descargarlos para su
lectura y análisis previos a la sesión de clases.
Las clases serán siguiendo el esquema de Método de Casos de manera que
ustedes, los alumnos, desarrollarán la teoría aprendida aplicándola a una serie de
ejercicios prácticos a lo largo del curso. Mis notas les servirán a manera de guía y
se las enviaré vía Intranet inmediatamente después de finalizada cada sesión.
El horario de clases será de 1 hora diaria hasta completar la duración del curso.
Duración del curso:
El curso tendrá una duración de 8 semanas (2 meses). Los trabajos y
asignaciones que aquí se asignen deberán ser entregados en el tiempo y forma
estipulados por el profesor y la clase en consenso. No se aceptarán entregas
tardías ya que entorpecerán el aprendizaje grupal.
Msc. Ing. Claudio Broce Q.
Introducción a Data
Mining aplicado
Conceptos generales
-Regresiones lineales
-K-Means
-Asociaciones de tiempo
Introducción al software
-Minitab
-Rapid Miner
-Herramienta de
depuración de datos
Google
Aplicación de análisis
-Casos reales aplicados
-Evaluación grupal en
modalidad de
competencia