Curso Minería de Datos

Universidad del Rosario Educación Continua
En Bogotá, D.C.

$ 770.000
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  • Curso
  • Bogotá, d.c.
  • 40 horas lectivas
Descripción

Emagister.com.co pone a tu disposición el curso de Minería de Datos, que desarrolla y presentar modelos utilizados en el proceso de minería de datos para el análisis de distintos tipos de variables que mejoren la toma de decisiones.


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Bogotá, D.C.
Calle 12C No. 6-25, Bogotá, Colombia
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Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Realizar un breve repaso de la estadística descriptiva e inferencial. Analizar la relación que existe entre variables categóricas y cuantitativas.Clasificar distintos tipos de variables y describirlas. Estimar y predecir comportamientos de una variable en función de otras. Agrupar individuos que posean las mismas características para la identificación de grupos homogéneos.

· ¿A quién va dirigido?

La capacitación tendrá un enfoque principalmente práctico, sin dejar obviamente a un lado la teoría, siendo el objetivo principal enfrentar y solucionar los problemas que la minería de datos estudia y de esta forma comprender cómo la teoría logra acercarse a ellos. Las clases se desarrollarán en una sala de sistemas utilizando principalmente el paquete estadístico SPSS, pero si el tiempo lo permite es posible enseñar el manejo del software estadístico libre R.

¿Qué aprendes en este curso?

Minería de Datos
Análisis exploratorio
Reprocesamiento
Análisis de asociación
Clasificación de datos
Predicción de datos
Agrupación
Análisis de frecuencias
Análisis gráfico
Medidas de dispersión
Depuración de datos
Probabilidad
Hipótesis
Regresión lineal
Regresión múltiple
Endogeneidad
Árboles de decisión
Análisis factorial
Análisis de correspondencias
Series de tiempo

Programa académico

1) Análisis exploratorio y reprocesamiento.

En esta primera sesión se desarrollan los conceptos básicos de la estadística descriptiva que permiten identificar las variables que serán utilizadas en el análisis. También se hace un breve repaso de probabilidad dada su importancia en las predicciones.

2) Análisis de asociación.

En esta sección se presentan las mediciones que permiten determinar la relación que existe entre un conjunto de variables de distinto tipo.

3) Clasificación y predicción.

En esta sección se presenta el modelo de regresión lineal con los supuestos necesarios para realizar predicciones y estimaciones. Se presenta tanto el análisis de variables cuantitativas como de cualitativas en función de otras variables conocidas.

4) Agrupación

Se presentan las herramientas de análisis multivariado para encontrar y describir los individuos que poseen características en común.


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