Curso de Minería de Datos para la Gestión (Data Mining)
Modalidad de imparticiónEl Curso de Minería de Datos para la Gestión (Data Mining) se impartirá en un contexto presencial.
Número de horasLa duración total de este programa está compuesta por 24 horas de capacitación.
Titulación oficialEl participante recibirá una certificación que acredite las horas cursadas por el participante.
Valoración del programaEl Curso de Minería de Datos para la Gestión (Data Mining) está diseñado para capacitar a los participantes en cuanto al conocimiento de las nociones fundamentales de minería de datos con miras a obtener aplicabilidad en la empresa pública y privada. El participante tendrá la posibilidad de conocer objetivos, manejar herramientas y relacionarse con la metodología de implementación.
Precio del cursoConsultar precio.
Dirigido aEste programa está dirigido a todos aquellos profesionales encargados de realizar inteligencia comercial, análisis de datos, captación de clientes y demás temas concernientes con BI.
EmpleabilidadEl participante podrá asumir actividades de mayor responsabilidad a través de los conocimientos adquiridos en el programa.
Curso de Minería de Datos para la Gestión (Data Mining)
Contenido Minería de Datos para la gestión (Data Mining).
Datos del curso
Horario: 18:30 - 22:30 hrs.
Duración: 24 hrs.
El objetivo del curso es dar nociones básicas de minería de datos para la aplicación de la empresa pública y privada. Conocer aplicaciones, objetivos, herramientas y metodología de implementación.
Dirigido a:
Encargados de realizar la inteligencia comercial, análisis de datos, prospección de información, fidelización de clientes y todo profesional a cargo de temas de BI o próximo a asumir estas funciones.
Temario:
Introducción y motivación a la Minería de Datos
- Los asistentes al curso podrán reconocer el impacto de la minería de datos tanto en las empresas privadas como públicas. Presentación de casos reales.
Plataformas Tecnológicas para el tratamiento de datos
- Estudio de Arquitectura, bases de datos, Data Warehouse, Data Mart y OLAP, importancia para la minería de datos.
Metodologías Para Análisis de Datos
- Proceso KDD (Knowledge Discovery Databases), características y faces.
- Metodología para el desarrollo de la minería de datos SEMMA y Crisp-DM
Algoritmos y Métodos de minería de datos
- Arboles de Regresión
- Arboles de Decisión
- Segmentación
- Clustering
- Redes Neuronales
- Reglas de Asociación
Aplicación de técnica y software de minería de datos
- Aplicación de lo aprendido durante el curso.
- Construcción de un modelo de minería de datos utilizando software de minería de datos.
Cierre Curso
Al termino de la actividad los alumnos realizan:
- Prueba de evaluación de los contenidos estudiados en clases.
- Evaluación del alumno al centro de Educación.
- Entrega de Diplomas de participación y certificados de acreditación de la actividad por parte de In Motion Educación en su calidad de Centro Certificado y Acreditado NCH 2728 . ISO 9001, para dictar actividades de educación en el país.