Curso Introductorio en Minería de Datos

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

Precio a consultar
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Información importante

Tipología Curso
Lugar Bogotá, d.c.
Horas lectivas 40h
Inicio 30/01/2018
otras fechas
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.

Para más información ingresa en emagister.com.co y un comercial se pondrá en contacto contigo para solventar todas tus dudas y ofrecerte la información que necesites.

Sedes

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación Horario
01 mar 2018
Bogotá, D.C.
Calle 12C No. 6-25, Bogotá, Colombia
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Martes y jueves de 5:30 p.m. a 9:30 p.m.
30 ene 2018
Bogotá, D.C.
Calle 12C No. 6-25, Bogotá, Colombia
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Martes y jueves de 5:30 pm a 9:30 pm
Inicio 01 mar 2018
Ubicación
Bogotá, D.C.
Calle 12C No. 6-25, Bogotá, Colombia
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Horario Martes y jueves de 5:30 p.m. a 9:30 p.m.
Inicio 30 ene 2018
Ubicación
Bogotá, D.C.
Calle 12C No. 6-25, Bogotá, Colombia
Ver mapa
Horario Martes y jueves de 5:30 pm a 9:30 pm

Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

-Aprende a desarrollar modelos de Minería de Datos para la toma de decisiones -Adquiere nociones fundamentales de la Minería de Datos y soluciona problemas reales de tu entorno laboral -Aplica efectivamente el proceso de minería de datos en diferentes dominios o áreas

· ¿A quién va dirigido?

Todas las personas que deseen incursionar en esta área del conocimiento y que quieran adquirir las nociones fundamentales de la Minería de Datos, y así solucionar problemas reales de su entorno laboral a futuro.

· ¿Qué pasará luego de pedir información?

La Universidad del Rosario se pondrá en contacto contigo, una vez envíes tus datos a través del formulario.

Opiniones

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Opiniones sobre otros cursos de este centro

Diplomado en Gerencia de la Innovación

C
Camilo
5.0 25/04/2017
Lo mejor: Excelente Universidad, la más tradicional e importante de la historia nacional, importante en programas como jurisprudencia, economía, medicina y ciencias políticas. De sus aulas han egresado más de 30 presidentes de la república, además de próceres de la independencia como el sabio Caldas, Tadeo Lozano, Camilo Torres, de sus aulas salió la expedición botánica de Mutis. En la actualidad es de las universidades acreditadas de alta calidad y en todos los rankings está en los primeros puestos.
A mejorar: .
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Diplomado en Gerencia Comercial Estratégica

A
Angie
4.5 25/04/2017
Lo mejor: La Universidad del Rosario posee un amplio campus universitario el cual se espera sea el más moderno en America Latina, Aquí los estudiantes gozan de 44 hectáreas de árboles, entre otros espacios verdes, modernas aulas de clase, y escenarios deportivos.
A mejorar: .
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Diplomado en Negociación Gerencial

M
María Fernanda
4.5 25/04/2017
Lo mejor: La Universidad del Rosario es una de las universidades con mayor trayectoria y prestigio en Colombia,no solo por su academia sino por el valor histórico y político que también representa para el país; las instalaciones ubicadas en el centro y La Candelaria son consideradas patrimonio de la nación. Cuenta con sedes en la candelaria, el centro la quinta de mutis y el norte de la ciudad.
A mejorar: .
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Opinión sobre el Centro

C
Cuerpo docente
5.0 18/12/2017
Lo mejor: La universidad del Rosario ha estado presente en los acontecimientos más importantes del país, en la independencia, en el plebiscito del 57 y convocó la séptima paepleta para tner nuestra nueva constitución del 91.
A mejorar: Nada.
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Opinión sobre el Centro

C
Cuerpo docente
5.0 18/12/2017
Lo mejor: Somos una universidad comprometida con la construcción de un mejor país. Nos preocupa formar a nuestros estudiantes con un sentido humano pero sobre todo con un sentido social, dueños de unas ideas propias y de la necesidad de aportarle al país desde sus ideas y desde su propia profesión.
A mejorar: Todo perfecto.
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¿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

PLAN DE ESTUDIOS

MÓDULO I

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.

- Análisis de frecuencias.
- Análisis gráfico.
- Medidas de tendencia central.
- Medidas de dispersión.
- Depuración de datos.
- Conceptos básicos de probabilidad.
- Probabilidad bayesiana.

MÓDULO II

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.

- Asociación entre variables categóricas.
- Asociación de variables categóricas y cuantitativas.
- Asociación de dos variables cuantitativas.

MÓDULO III

Clasificación y predicción

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

- Distribuciones de probabilidad.
- Estimaciones puntuales de intervalo y pruebas de hipótesis
- Análisis de regresión lineal.
- Análisis de regresión múltiple.
- Endogeneidad en el modelo.
- Análisis de variables categóricas. Modelos Logit y Probit.
- Series de tiempo.

MÓDULO IV

Agrupación

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

- Árboles de decisión.
- Análisis de Componentes Principales.
- Análisis Factorial de Correspondencias.
- Análisis de Correspondencias Múltiples.


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