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DIPLOMADO EN
Minería de Datos

Fecha de inicio: 20 de septiembre de 2019

INICIA

20 septiembre 2019

HORARIOS

Viernes 18:00 a 22:00 hrs. y sábado de 09:00 a 13:00 hrs.

DURACIÓN

100 horas

MISIÓN DEL PROGRAMA

La minería de datos es un conjunto de tecnologías, procesos y herramientas en el manejo de datos, que cada vez son más solicitadas por las empresas para poder descifrar el comportamiento de las mismas, proyectar e identificar oportunidades de negocio que se reflejen en mayor productividad. Es muy claro que el manejo inteligente de los datos generados en la empresa proporciona crecimiento, ahorros y productividad, siendo minería de datos la herramienta que apoya en el adecuado manejo de los datos. Existen muchas aplicaciones de la minería de datos en todas las industrias como detallista, telecomunicaciones, manufactura, televisoras, etc. Como ejemplo, se utiliza en deportes para mostrar datos estadísticos del comportamiento de los diferentes clubs, deportistas etc., el mercado del detallista permite conocer patrones de consumo de los clientes ya sea por familia de productos, ubicación geográfica, niveles socioeconómicos, etc. El proceso de transformación de una empresa tradicional a una empresa que sabe utilizar su información es en diferentes etapas y en este diplomado los profesionistas podrán identificar y dar esos pasos en forma ordenada para alcanzar los objetivos marcados al inicio del proyecto de implementación

OBJETIVOS

  • Al término del Diplomado el alumno implementará herramientas analíticas para investigar y explorar grandes bases de datos, que le permitirán analizar 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
  • TEMARIO

    • Análisis exploratorio de datos
    • Investigación de patrones en base de datos
    • Modelos de soporte supervisados
    • Modelos de soporte no supervisados