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Diplomado en Minería de datos

Fecha de inicio: 12 de junio 2020

Solicitar asesoría

Inicia

12 de junio 2020

Horarios

viernes de 18:00 a 22:00 horas y sábado de 09:00 a 13:00 horas

Duración

100 horas

Objetivo general


Formar líderes en el manejo de datos, modelar patrones de comportamiento y generar inteligencia en los negocios para incrementar la productividad, ventas, servicios, selección de personal, etc. también estarán colaborando con diferentes áreas interdisciplinarias, involucradas en los procesos de mejorar la toma de decisiones, requeridos por la alta competitividad y globalización de los mercados.

Objetivos específicos


  • Al término del programa de Diplomado, el alumno: Implementará herramientas analíticas para investigar y explorar grandes bases de datos para analizarlas y tomar decisiones éticas, orientadas al bien común.
  • Modelará patrones de comportamiento que permitan predecir escenarios de los procesos de negocio.
  • Generará inteligencia en las empresas mediante el desarrollo de mecanismos de optimización de los datos analizados.
  • Desarrollará sistemas de soporte que permitan posicionar a las empresas en la alta competitividad, nacional e internacional.

 

Dirigido a


  • Profesionistas directamente relacionados o responsables del área de TI, mercadotecnia, planeación de negocios, planeación financiera, especialistas de mercados (alta gerencia, administradores), carreras en ingeniería, economía, administración de empresas, actuaría o equivalentes.

Temario

Módulo 1. Análisis exploratorio de datos


  • Identificación estadística de variables estocásticas.
  • Muestreo probabilístico.
  • Enlace estadístico de variables estocásticas.
  • Análisis de componentes principales.
  • Comparación de dos medias o rangos.
  • Regresión lineal múltiple.

Módulo 2. Investigación de patrones en base de datos


  • Investigación de patrones en bases de datos.
  • Técnicas de modelación predictiva.
  • Evaluación e implementación de los modelos.
  • Análisis de patrones de asociación y secuencia.
  • Principales aplicaciones en los sectores industriales y de servicios.

Módulo 3. Modelo de soporte supervisados


  • La teoría de decisiones.
  • Modelos de soporte clásico de análisis de decisiones.
  • Modelos de soporte en condiciones de riesgo.
  • Modelos estructurados o topológicos basados en aprendizaje supervisado.
  • Modelos de regresión logística.
  • Modelos de redes neuronales.
  • Principales aplicaciones en los sectores industriales y de servicios.

Módulo 4. Modelo de soporte no supervisados


  • Técnicas de clasificación no supervisada.
  • Preparación de los datos para la clasificación no supervisada.
  • Clasificación no supervisada jerárquica.
  • Clasificación no supervisada con técnicas de optimización.
  • Evaluación e implementación de los modelos no supervisados.
  • Principales aplicaciones en los sectores industriales y de servicios.

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