Curso de introducción a la Minería de datos
Celular: 317 398 03 13Te invitamos a conocer todas las características y alcance de todos nuestros programas.
En nuestro canal de youtube puedes encontrar contenido que te ayudaran a tomar la mejor elección para actualizarte.
¿Por qué estudiar nuestro Curso de introducción a la Minería de datos?
La minería de datos es una herramienta fundamental en la era de la información, permitiendo extraer conocimiento valioso a partir de grandes volúmenes de datos. Este curso de minería de datos te ofrece una base sólida en técnicas y aplicaciones para analizar datos y tomar decisiones informadas, ya sea en negocios, investigación o tecnología.
¿Qué nos hace diferentes?
Aprendizaje práctico:
Metodología basada en ejercicios reales y proyectos aplicados.
Docentes especializados:
Profesionales con experiencia en el análisis de datos y la ciencia de datos.
Enfoque interdisciplinario:
Conexión con áreas como salud, finanzas, marketing y más.
Herramientas líderes:
Dominio de software y plataformas utilizadas en minería de datos.
¿De qué se trata?
Este curso introductorio proporciona las bases para comprender y aplicar los fundamentos de la minería de datos. Los participantes aprenderán a identificar patrones, interpretar resultados y utilizar herramientas tecnológicas clave. Los cursos de minería de datos, como este, son el primer paso hacia una carrera en análisis avanzado, ayudándote a destacar en un mundo impulsado por datos.
Recuerda consultar nuestra política de aplazamientos, reservas de cupo y reembolsos AQUÍ
Plan de estudios
Contenido
Introductorio
- Evolución, historia
- Tipos de datos
- Tipos de modelo
- Relación con otras disciplinas
- ¿Qué no es DM?
- Retos de la DM
- Ámbitos de aplicación
- Proceso DM
- Sistemas y herramientas del DM Árboles de decisión
- Composición
- Para que sirve
- Ventajas y desventajas
- Símbolos y como dibujarlos
- Clasificación
- ejemplos Reglas
- Regla de asociación
- Generación de reglas
- Primera propiedad
- Enfoque basado en discretización
- Reglas de clasificación
- Reglas de dependencia Módulo 2
2.1 Algoritmos basados en instancias
- PAM (Partitioning Around Medoids)
- Clustering
- Redes neuronales
- Lógica difusa
- Algoritmo de los K
- Algoritmo genético
- Extensiones y modificaciones del AGS
2.2 Clasificadores
- Naïve Bayes
- Redes Bayesianas
- Evaluación de clasificadores
- Clasificadores basados en Instancias
2.3 Procesamiento de datos
- Pre-procesamiento de datos
- Etapas del procesamiento de datos
- Procesamiento de datos
- Tipos de datos
- Integralidad de los datos
- Transformación de los datos
- Validación de datos
- Verificación de datos
- Modelado de datos
- Módulo 3
- Construcción y modelos predictivos
-
-
- Análisis predictivo
- Modelos predictivos
- Predicciones
- Modelo ensemble
- Modelo uplift
- Validación de los modelos
- Técnicas aplicables al análisis predictivo
- Arboles de clasificación y regresión
- Curvas de regresión
- Adaptativa multivariable
-
Análisis de Datos
-
-
- Tipos de análisis
- Tipos de datos
- Métodos de análisis
-
Big Data
- Capas tecnológicas de un proyecto Big Data
- Técnicas de análisis de datos Big Data
- Big Data- analítica descriptiva
- Big Data- analítica predictiva
- Segmentación
Módulo 4
4.1 Base de datos, Base de datos relacionales, Base de datos no relacionales
- Base de datos
- Tipos de base de datos
- Sistema de gestión de base de datos
- Clasificación de base de datos
- Modelos de base de datos
4.2 Base de datos, Base de datos relacionales, Base de datos no relacionales
Proceso de Matrícula y Financiación
Formulario
Empieza por diligenciar el formulario de inscripción. Una vez recibas tu solicitud, automáticamente se generará una orden de pago, la cual será enviada por correo electrónico.
Matrícula presencial
Dirígete a las oficinas de la División de Educación Continuada, Av. Cra. 9 No. 131 A - 02 Edificio Fundadores, Centro de Servicios Integrales, Primer piso, Mezannine, y proporcionar los siguientes datos:
- Nombre completo
- Tipo de Documento
- Número de Documento
- Fecha de Nacimiento
- Teléfono Fijo
- Teléfono Móvil
- Programa de interés
Métodos de pago
Conoce las opciones de financiación, formas de pago, descuentos y beneficios para formalizar la inscripción.
Métodos de financiación
Directo por la Universidad El Bosque, Cheques Posfechados.
Entidades bancarias
Sufi Bancolombia, Grupo Helm Bank, Banco Pichincha, Fincomercio, Financiar.
Formas de pago
Efectivo, Pagos en línea PSE, Tarjeta de crédito Visa o Master Card, Patrocinios.
Descuentos
15% Comunidad El Bosque, 10% Descuentos grupales (3 participantes), 10% Participantes de otros programas, 10% Cónyuges e hijos funcionarios de la Universidad El Bosque.
* Los descuentos no son acumulables
Pagos en línea
Puedes diligenciar el pago de tu recibo en nuestra plataforma con PSE.
Requisitos
Una vez realizado el pago, deberás hacer llegar el comprobante y los siguientes documentos por medio de correo electrónico o acercándote a las oficinas de la División de Educación Continuada:
- Fotocopia de la Cédula
- Fotocopia del Carné de la E.P.S.
- Fotocopia del diploma profesional o acta de grado
Importante
La Universidad podrá cancelar el programa seleccionado, cuando no haya un número mínimo de participantes, y procederá a tramitar la devolución del dinero recibido. También podrá posponer la realización del programa por razones de fuerza mayor. En este caso se informará a las personas preinscritas la nueva fecha programada. El medio de contacto será a través de los medios suministrados en el momento de la inscripción.
Institución de educación superior sujeta a inspección y vigilancia por el Ministerio de Educación Nacional.
