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2. CLASIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD CURRICULAR, FORMACIÓN PRÁCTICA Y CARGA HORARIA - PDF
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José Carlos Ramos Salas
1 CÓDIGO ASIGNATURA DEPARTAMENTO: Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas ASIGNATURA: DATA MINING y DATA WAREHOUSE Plan 2009 Ingeniería en Informática Año: 5 (Electiva - Ingeniería de Software) 1. OBJETIVOS OBJETIVOS GENERALES Que el estudiante conozca y comprenda la metodología de descubrimiento de conocimiento (KDD) en grandes bases de datos a partir de extracción de información desde ellas. Que el estudiante aprenda a utilizar las técnicas de explotación de datos (Data Mining) que permiten reconocer patrones, agrupar elementos y predecir comportamientos sobre grandes bases de datos. Que el estudiante conozca y comprenda el concepto de almacén de datos (Data Warehouse) como colección de datos orientada a sujetos, integrada, no volátil y variante en el tiempo. Que el estudiante forme idea de la diversidad de dominios sobre los cuales pueden usarse estas técnicas. OBJETIVOS PARTICULARES Que el estudiante se familiarice con los principios del aprendizaje automático aplicados a la explotación de datos. Que el estudiante sepa identificar el modelo estadístico y el algoritmo adecuado para cada tipo de problema en el que sea necesario reconocer patrones, clasificar o predecir. Que el estudiante se habitúe al trabajo con grandes volúmenes de datos. Que el estudiante conozca y comprenda las etapas de análisis de requerimientos, diseño conceptual, diseño lógico y diseño físico que involucra la construcción de un almacén de datos (Data Warehouse). Que el estudiante se familiarice con la relación entre las técnicas de la minería de datos y las de almacenamiento de los mismos. 2. CLASIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD CURRICULAR, FORMACIÓN PRÁCTICA Y CARGA HORARIA 12 2.1 Carga horaria en horas reloj Bloque de Ciencias Básicas Bloque de Tecnologías Básicas Bloque de Tecnologías Aplicadas 4 Bloque de Complementarias Otros Contenidos Carga horaria total de la actividad curricular 2.2 Disciplina Carga Horaria Matemática Física Química Sistemas de representación y fundamentos de informática 1 Biología Otros (ciencia de la tierra, geología, etc.) Total 2.3 Formación Experimental Resolución de problemas de ingeniería Formación Práctica Actividades de proyecto y diseño Práctica profesional supervisada Total Carga horaria semanal 4 Carga horaria semanal dedicada a la formación práctica 3 3. CONTENIDOS Unidad 1: El proceso de descubrimiento del conocimiento. Datos: fuentes, limpieza, integración y almacenamiento. Exploración de datos: consultas y análisis estadísticos. Descubrimiento de información: algoritmos inteligentes, entrenamiento y testeo. Visualización de información: técnicas de presentación multidimensional. Dominios de aplicación. Unidad 2: Introducción al Data Warehouse. Definición y ejemplos. Arquitectura: fuentes de datos, proceso ETL, data marts y herramientas de análisis.. Visualización de datos. Cubos. Operaciones OLAP: roll-up, drill-down, pivoting y slice & dice. Unidad 3: Diseño de Data Warehouse. Fases. Análisis de requerimientos: estrategias. Diseño conceptual: DFM, Árbol de atributos Diseño lógico. Construcción del esquema lógico y diseño del proceso de carga. Molap, Rolap y Holap. Diseño físico. Carga y actualización. Aplicaciones. 23 Unidad 4: Modelado: descripción y predicción. Reglas de asociación y algoritmo apriori. Clusterización: agrupamientos jerárquicos y no jerárquicos, criterios y distancias. Dendrogramas. Algoritmo K-means. Noción de análisis de componentes principales y de correspondencias. Aplicaciones. Unidad 5: Principios de aprendizaje automático. Clasificación y predicción. Árboles de decisión: algoritmo J48. Técnicas bayesianas. Entrenamiento y testeo. Validación, sobreentrenamiento y pruning. Curvas ROC. Bootstrap y jackniffe. Aplicaciones. Unidad 6: Modelo de regresión lineal. Supuestos, estimación de parámetros. Adecuación. Validación. Predicción. Modelo de red neuronal. Perceptrón y Adaline. Back Propagation. Clasificación. Aplicaciones.. 4. BIBLIOGRAFÍA Título Autor(es) Editorial Año Edición Data Minig Berry,M Techniques Linoff,G MileyNY Data Minig Blaxton,T John Wiley Solutions Westphal, Ch NY Data Minig: a hands approach for Prentice busines Groth,R Hall Data Mining Han, J Kamber,M Pei,J Morgan Kaufmann 2006 no Data Warehousing: building the corporate knowlwdge base. Hammergen, T International Thomsom Data Warehousing: strategies, technologies and techniques Mattisson,R McGraw-Hill Cluster analysis Introducción al Análisis de Regresión Liineal Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos Redes Neuronales Redes Neuronales y Sistemas Borrosos Everitt, B Landau, S Leese, M Arnold 2001 no Montgomery,D Peck, E Vining, G Grupo Editorial Patria 2007 no Johnson, D International Thomsom 2000 no Freeman, M Addison- Skapura, D Wesley Del Brío, M Sanz Molina, A Alfaomega 2007 no Ejemplares disponibles en UNLaM 34 5. DESCRIPCIÓN DE ACTIVIDAD CURRICULAR 5.1) MODALIDAD DE ENSEÑANZA EMPLEADA Las clases se llevarán a cabo en un laboratorio informático. Tendrán una primera parte expositiva en la cual el docente explicará los fundamentos de cada tema con el auxilio de pizarra y cañón. Su duración será aproximadamente de 1hora. Luego tendrá lugar la parte correspondiente a actividades de formación práctica que se prolongará por las siguientes 3 horas, en la cual los estudiantes utilizarán conjuntos de datos y software a efecto de realizar tareas de aplicación de las técnicas expuestas. 5.2) MATERIALES DIDÁCTICOS NECESARIOS Se utilizarán distintos conjuntos de datos cargados en el servidor al que tengan acceso los estudiantes y el siguiente software disponible bajo licencia en la universidad o libre: Weka, Spss, R, Spad, SQLServer 6. EVALUACIÓN La evaluación será de tipo práctico debiendo el estudiante desarrollar y/o resolver un conjunto de problemas sobre la computadora, confeccionando un informe en formato.doc que enviará una vez terminado a la dirección de correo electrónico que el docente indique para su corrección. El examen tendrá lugar en el mismo laboratorio en que se desarrollaron las clases y durará un tiempo máximo de 4 horas. El régimen de aprobación, promoción y cursada se ajustará a las resoluciones dictadas por el Consejo Académico del DIIT. 7. COMPOSICIÓN DEL EQUIPO DOCENTE ACTUAL 7.1 Responsable a cargo de la actividad curricular: Cristóbal R. Santa María, Especialista en Data Mining. (UBA) Profesor Asociado. Interino. Dedicación Exclusiva. 7.2) PROFESORES Apellido y Nombre Grado académico máximo Se nombrará un docente más con estudios de posgrado y experiencia profesional sobre la temática de la materia Cantidad total de profesores: 2 Cargo Docente Situación Dedicación en horas semanales al cargo 7.3) AUXILIARES GRADUADOS 45 Apellido y Nombre Grado académico máximo Cargo Docente Se nombrará un auxiliar docente con estudios de posgrado en la temática de la materia. Cantidad total de auxiliares:1 Dedicación en horas semanales al cargo 10. SUFICIENCIA Y ADECUACION DE LOS ÁMBITOS Se considera que varios laboratorios de la Unlam son adecuados y suficientes para la tarea. Además el software requerido está disponible. 11. INSCRIPCIÓN Y PROMOCIÓN DE ALUMNOS 12. EVALUACIÒN CAPACIDAD DE CATEDRA Un equipo docente con las características señaladas estará altamente capacitado para las tareas docentes y de investigación en el campo que abarca la materia. 13. ACCIONES, REUNIONES, COMISIONES 14. CALENDARIO DE ACTIVIDADES Semana del calendario Nº de Clase Unidad Temática o Actividad 1 34 Unidad 1. Completa 2 35 Unidad 2 Completa 3 36 Unidad 3 Diseño de Data Warehouse. Fases. Análisis de requerimientos: estrategias. Diseño conceptual: DFM, Árbol de atributos 4 37 Unidad 3: Diseño lógico. Construcción del esquema lógico y diseño del proceso de carga. Molap, Rolap y Holap Unidad 3: Diseño físico. Carga y actualización. Aplicaciones 6 39 Unidad 4: Modelado: descripción y predicción. Reglas de asociación y algoritmo apriori Unidad 4: Clusterización: agrupamientos jerárquicos y no jerárquicos, criterios y distancias. Dendrogramas. Algoritmo K-means 8 41 Unidad 4: Noción de análisis de componentes principales y de corres- 56 pondencias. Aplicaciones 9 42 Unidad 5: Principios de aprendizaje automático. Clasificación y predicción. Árboles de decisión: algoritmo J Unidad 5: Técnicas bayesianas Unidad 6: Entrenamiento y testeo. Validación, sobreentrenamiento y pruning. Curvas ROC. Bootstrap y jackniffe. Aplicaciones Unidad 6: Modelo de regresión lineal. Supuestos, estimación de parámetros. Adecuación. Validación. Predicción Unidad 6: Modelo de red neuronal. Perceptrón y Adaline. Back Propagation. Clasificación. Aplicaciones Examen parcial Resolución del parcial y notas Examan recuperatorio INFORMACIÓN PROPIA CÁTEDRA 17. APUNTES ELABORADOS POR LA CÁTEDRA Se adjunta material de clases preparado para introducir el tema Data Mining ACLARACIÓN, CARGO Y FECHA Certifico que el presente programa de estudios de la asignatura...data Mining y Data Warehouse... es el vigente para el ciclo lectivo , guarda consistencia con los contenidos mínimos del plan de estudios y se encuentra convenientemente actualizado Firma Aclaración Cristóbal R. Santa maría Cargo Profesor Asociado Fecha 6/10/2010 6 Documentos relacionados
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1. DATOS INFORMATIVOS: MATERIA O MÓDULO: Lógica Matemática II CÓDIGO:13146 CARRERA: Arquitectura y Diseño NIVEL: 2 No. CRÉDITOS: 2 CRÉDITOS TEORÍA: SEMESTRE/AÑO ACADÉMICO: : 2 semestre 2008-2009 CRÉDITOS Más detalles Aplicación de herramientas de inteligencia de negocios en modelamiento geometalúrgico
Aplicación de herramientas de inteligencia de negocios en modelamiento geometalúrgico Verónica Escobar González, Claudio Barrientos Ochoa, Sergio Barrientos Ochoa, Dirección de Modelamiento Geometalúrgico Más detalles Indicadores de calidad de los títulos universitarios. Evaluación y análisis mediante sistemas de ayuda a la toma de decisiones
Indicadores de calidad de los títulos universitarios. Evaluación y análisis mediante sistemas de ayuda a la toma de decisiones M. Zorrilla, E. Mora, J. L. Crespo Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias Más detalles Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos.
Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos. Ing. Corso Cynthia, Ing. Luque Claudio, Ing. Ciceri Leonardo, Sr Donnet Matías Grupo Más detalles Denominación: Negocios Inteligentes
Denominación: Negocios Inteligentes Clave: Semestre: 7º 8º Carácter: Optativa de Elección Profesionalizante Tipo: Teórica Modalidad: Curso UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE CONTADURÍA Más detalles Área Académica: Sistemas Computacionales. Profesor: Felipe de Jesús Núñez Cárdenas
Área Académica: Sistemas Computacionales Tema: Sistemas ROLAP y MOLAP Profesor: Felipe de Jesús Núñez Cárdenas Periodo: Agosto Noviembre 2011 Keywords: ROLAP, MOLAP,HOLAP Tema: Sistemas ROLAP y MOLAP Abstract Más detalles Análisis Matemático II
Programa de la Asignatura: Código: 862 Análisis Matemático II Carrera: Ingeniería en Computación Plan: 2008 Carácter: Obligatoria Unidad Académica: Secretaría Académica Curso: Primer Año Segundo cuatrimestre Más detalles ENSIA 605 Inteligencia de Negocios y Minería de Datos
ENSIA 605 Inteligencia de Negocios y Minería de Datos Profesor: Jaime Miranda P. E mail profesor: jmirandap@fen.uchile.cl OBJETIVOS DEL CURSO OBJETIVO GENERAL Estudiar, analizar, diseñar y aplicar tecnologías Más detalles Arquitecturas Móviles
Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional San Francisco Ingeniería en Sistemas de Información PLANIFICACIÓN CICLO LECTIVO 2015 ÍNDICE ÍNDICE... 2 PROFESIONAL DOCENTE A CARGO... 3 UBICACIÓN... Más detalles CURSO/GUÍA PRÁCTICA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LA INFORMACIÓN.
SISTEMA EDUCATIVO inmoley.com DE FORMACIÓN CONTINUA PARA PROFESIONALES INMOBILIARIOS. CURSO/GUÍA PRÁCTICA GESTIÓN EMPRESARIAL DE LA INFORMACIÓN. Business Intelligence. Data Mining. PARTE PRIMERA Qué es Más detalles CONEAU. C omisión Nacional de Evaluación y Acreditación Universitaria MINISTERIO DE EDUCACION, CIENCIA Y TECNOLOGIA. Buenos Aires, 25 de abril de 2007
1 RESOLUCIÓN Nº: 276/07 ASUNTO: Acreditar la carrera de Maestría en Enseñanza del Español como Lengua Extranjera de la Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Lenguas, que se dicta en la ciudad de Más detalles Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial
Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial 1 Sesión No.8 Nombre: Procesos de Negocio y Gestión en Business Intelligence Objetivo: Al término de la sesión, el alumno ilustrará un proceso de Más detalles Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación
5.5.1. Denominación: Introducción a la Minería de Datos 5.5.2. Breve Descripción del Contenido: Introducción a la minería de datos. Aprendizaje supervisado, modelos no paramétricos y modelos generalizados Más detalles Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional San Francisco. Ing. En sistemas de Información. Calidad de Software
Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional San Francisco Ing. En sistemas de Información Calidad de Software PLANIFICACIÓN CICLO LECTIVO 2010 ÍNDICE ÍNDICE... 2 PROFESIONAL DOCENTE A CARGO... 3 Más detalles Trabajo final de Ingeniería
UNIVERSIDAD ABIERTA INTERAMERICANA Trabajo final de Ingeniería Weka Data Mining Jofré Nicolás 12/10/2011 WEKA (Data Mining) Concepto de Data Mining La minería de datos (Data Mining) consiste en la extracción Más detalles Sistemas de Data Warehousing
Federación Médica del Interior (FEMI) Sociedad Uruguaya de Informática en la Salud (SUIS) Información en Salud Edición 2009 Sistemas de Data Warehousing Dr. Ing. Adriana Marotta (In.Co - F.Ing - UDELAR) Más detalles DEPARTAMENTO: Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas
CÓDIGO ASIGNATURA 1130-2 (38) DEPARTAMENTO: Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas ASIGNATURA: Programación de Páginas WEB Ingeniería en Informática Año: 2012 Cuatri: 1 y 2 1. OBJETIVOS Generales: El Más detalles Curso Data Mining y Aplicaciones en Riesgo de Crédito
RW.02 RW.01 Transferencia Internacional de Curso Data Mining y Aplicaciones en Riesgo de Crédito RICHARD WEBER PhD. En Investigación de Operaciones del Instituto de Tecnología de Aachen, Alemania La actividad Más detalles Ingeniería de Software
Programa de la Asignatura: Ingeniería de Software Código: 38 Carrera: Ingeniería en Computación Plan: 2013 Carácter: Obligatoria Unidad Académica: Secretaría Académica Curso: Quinto Año Primer cuatrimestre Más detalles Análisis de Incidentes Informáticos usando Modelos de Asociación y Métodos del Análisis de Datos Multivariante.
Análisis de Incidentes Informáticos usando Modelos de Asociación y Métodos del Análisis de Datos Multivariante. García, Alejandro (1), Corso, Cynthia Lorena (2), Gibellini, Fabián (3), Rapallini, Marcos Más detalles 2017 © DocPlayer.es Política de privacidad | Condiciones del servicio | Feedback

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