Diplomado en Data Mining

Análisis de educaedu

Agustin González

Diplomado en Data Mining

• Modalidad de impartición
  El Diplomado en Data Mining tiene una modalidad de enseñanza presencial.
• Número de horas
  Tiene una extensión de 16 clases de 3 horas cada una, y una jornada de cierre de 8 horas. La carga horaria total es de 48 horas.
• Titulación oficial
  El alumno recibirá un Certificado del Diplomado en Data Mining.
• Valoración del programa
  En el Diplomado en Data Mining, que se estudia en la Universidad CAECE, los alumnos reciben una completa formación en procesos de inteligencia analítica de los negocios. A partir de una abordaje teórico y práctico, se ofrecen conocimientos sobre los procesos que intervienen en una toma de decisiones y los elementos que influyen en ellas. Se ofrece una capacitación sobre estadística y análisis de datos, sobre técnicas de modelado, estrategias económicas y gráficos de ganancias.
• Dirigido a
  Este diplomado está pensado para gerentes, directivos, jefes de área, analistas y personas que se desempeñen laboralmente en los sectores de marketing, finanzas, sistemas, recursos humanos, producción y sectores afines.
• Empleabilidad
  Una vez finalizados los estudios, podrá desempeñarse laboralmente en: Banco Galicia, Unilever y Grupo Peñaflor.

Comentarios sobre Diplomado en Data Mining - Presencial - Congreso - Buenos Aires

• Objetivos del curso
  Aportar a los asistentes las bases conceptuales de la disciplina, de sus posibles aplicaciones tanto desde lo teórico como desde lo práctico.
• Curso dirigido a
  Se dirige a Gerentes, Jefes de Área, Líderes de Proyecto y/o Analistas de Marketing, Finanzas, Riesgo, Operaciones, Planeamiento, Desarrollo, RRHH, Sistemas, Producción, etc. que estén interesados en tomar contacto con esta disciplina de creciente necesidad y demanda.
• Contenido
  Coordinador

  Dr. Estanislao Martín Irigoyen 

  
  

  Estanislao Martín Irigoyen se ha desempeñado en el ámbito empresario como analista en Inteligencia de Negocios, Inteligencia Artificial y Data Mining en Internacional Health Services Argentina, como Consultor y Docente en Estadística y Data Mining en SPSS Argentina, como consultor en SAS Institute Argentina y en su propia empresa (Inteligentia S.R.L.).  En su tarea como consultor a implementado soluciones de Data Mining en una gran variedad de industrias tales como Retail, Farmaceutica, Bancario/Financiera, Salud, Telefónicas, Medios, etc.. En el ámbito académico de grado a sido docente en la Universidad de Buenos Aires en materias de Cs. Físicas, Cs. Económicas y en materias de Data Mining e Inteligencia Artificial. Es además docente en diversos programas de extensión y postgrado. Se ha desempeñado como investigador y desarrollador de tecnologías en el Instituto Nacional de Tecnología Industrial (INTI), como Becario de Investigación en la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires (CIC) y en la Fundación Techint

  
  

  Fundamentación

  
  

  Los principales cambios, en el escenario actual de los negocios, están siendo generados por la necesidad de nuevas herramientas y nuevos puntos de vista alrededor de la toma de decisiones fue una conclusión extraída por IDC en uno de sus congresos de 2006. La Inteligencia Analítica como herramienta, en contextos de negocios como los vividos en la actualidad es fundamental para posicionarse entre los líderes. En el presente programa se ofrece a los alumnos un acercamiento a la disciplina desde sus conceptos teóricos y prácticos que le den una visión generalista de la temática.

  
  

  Metodología

  
  

  Clases teóricas y prácticas. Presentación del tópicos y casos de aplicación.

  
  

  Duración

  16 clases de 3 horas cada una más una jornada de cierre de 8 hs. Total 48 horas.

  
  

  Inicio: Agosto 2010

  
  

  Día y horario de Dictado: Miércoles 19 a 22 hs

  
  

  Inicia: Miércoles 18 de agosto de 2010 

  
  

  
  

  ARANCEL: Total: $2.620.-

  Matrícula: $300.-

  4 cuotas de $580.-

  
  

  Contenidos Mínimos 

  
  

  DATOS Y DATAMINING. FUENTES Y FORMATOS DE DATOS. ESTADÍSTICA BÁSICA Y ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS.

  
  

  PROCESAMIENTO DE DATOS PARA DATA MINING: CONSTRUCCIÓN Y SELECCIÓN DE ATRIBUTOS. SELECCIÓN DE MUESTRAS.

  
  

  TÉCNICAS DE MODELADO DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS: TAREAS DE LA MINERÍA DE DATOS.

  
  

  CONCEPTOS DE FUNCIONAMIENTO Y RESULTADOS ESPERABLES POR LAS TÉCNICAS.

  
  

  TÉCNICAS Y MÉTRICAS PARA LA EVALUACIÓN, IMPLEMENTACIÓN Y MONITOREO DE MODELOS.

  
  

  METODOLOGÍA CHALLENGER – CHAMPION: CONTRASTE DE ESTRATEGIAS.

  
  

  COMPARACIÓN DE SUBMUESTRAS

  
  

  MÉTRICAS Y GRÁFICOS DE EVALUACIÓN: LIFT, GANANCIAS, K-S, RATES DE OCURRENCIA, CURVAS ROC

  
  

  Serán presentados ejemplos de aplicación en diversas industrias y se presentaran además algunos tópicos avanzados de la temática tales como Text Mining, Web Mining, GeoMarketing y Análisis de Redes Sociales. Los alumnos desarrollaran a lo largo del programa un trabajo práctico donde aplicaran los conceptos aprendidos

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