Curso de Minería de Datos
Instructor: Dr. Luis Carlos Molina Félix
Presentación
Las bases de datos y los sistemas de administración de datos han jugado un papel primordial en el crecimiento y éxito de las organizaciones corporativas, los cambios en la economía y la globalización de las empresas han aumentado su importancia. Esto ha dado origen a que los departamentos de tecnología de la información inicien la búsqueda y explotación de nuevas herramientas y paradigmas para el procesamiento de datos y de la información generada.
Con ello inicia el concepto de Inteligencia de Negocios permitiendo a las organizacio- nes realizar análisis sobre un conjunto de datos con el objetivo de obtener y mejorar el conocimiento de las operaciones de la empresa y ayudar en la toma decisiones, incrementando o manteniendo la competitividad de la organización.
Existe un crecimiento en el uso de técnicas y enfoques tradicionales para hacer uso de bases de datos empresariales y herramientas de análisis de datos, por lo que en los diferentes mercados y tipos de organizaciones se ha requerido un mayor estudio y entendimiento sobre estas herramientas, modelos, procesos, algoritmos, etc., referentes al descubrimiento de conocimiento y que gracias a la integración de tecnologías como Minería de Datos con Inteligencia de Negocios es posible ofrecer de manera automatizada e inteligente información de suma importancia para ejecutar acciones para la solución de problemas organizacionales.
La Minería de Datos es un proceso fundamental en Inteligencia de Negocios, ya que permite obtener conocimiento a partir de los datos almacenados, mediante un proceso no trivial de extracción de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Descubrir conocimiento implica buscar patrones de comportamiento aún no conocidos en los datos. El conocimiento se puede manifestar como: patrones, reglas de conocimiento, asociaciones, grupos, restricciones, tendencias, etc. Los dominios de aplicación prácticamente abarcan cualquier campo y tipo de empresas (comercializa- ción, producción, finanzas, energía, gobierno, tecnología, etc.).
Objetivos
Al final del curso los participantes estarán en capacidad de:
Conocer de manera general las técnicas y enfoques de Minería de Datos
Exploración y uso de fuentes de datos para análisis y toma de decisiones
Comprender el proceso de la Minería de Datos para extraer conocimiento desde base de datos y la aplicación de estas técnicas a la solución de problemas de reconocimiento de patrones, clasificación y pronóstico
Diseñar, desarrollar y analizar programas de software para el análisis de datos, tales como reglas de conocimiento, asociaciones, grupos, restricciones, tendencias, patrones, etc.
Temario
Introducción
Ejemplos desarrollados en México
Definición
Higienización de datos Orígenes
Clasificación Método PLEDEVSA Ejercicio con Excel
Bases de datos Características
Tipos de variables Cáncer en las bases de datos
Modelo
Cáncer del Modelo Evaluación del modelos Matriz de confusión
Metodología
Técnicas
árboles de decisión Reglas de asociación Clustering
Minería de Datos
Detección de la clase Clasificación de las variables Ejercicios usando Weka
Proyecto de Minería de Datos
Explicación de un proyecto de inicio a fin
Como vender un proyecto de Minería de Datos
Selección del cliente
Discurso Valor agregado
Ejemplos
Instructor
Dr. Luis Carlos Molina Félix
En 1996 incursiona en Minería de Datos realizando su maestría en el Instituto de Matemáticas y Computación de la Universidad de Sao Paulo (Brasil) y doctorado en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad Politécnica de Cataluña (España). De 1999 al 2006 impartió el curso a distancia de Data Mining en la Universitat Oberta de Cataluña (UOC) en España.
Es coautor junto con Ramón Sanguesa del libro: Data Mining: Una Introducción editado por la Fundación de la UOC en el 2001. También fue responsable del módulo de Data Mining en el Máster presencial de Ingeniería de Software de la Fundación Politécnica de Cataluña. Ha sido investigador huesped por la Universidad Atrás Dos Montes, en Portugal.
En sus 19 años de experiencia en Data Mining, ha trabajado como consultor en España, Brasil, Portugal, Colombia y México en temas de banca comercial, retail, gobierno y telefonía celular.
Cuenta con más de 20 publicaciones arbitradas de nivel internacional y ha dado más de 120 conferencias sobre el tema de Data Mining. Sus artículos más citados son:
Data Mining: Torturando los datos hasta que confiesen. UOC. Barcelona, España 2002.
Representing a relation between porosity and permeability based on inductive rules. Luis Carlos Molina and Luis Belanche, Journal of Petroleum, Volume 47, Issue 1-2, May 2005, Pages 23-34. Top 25 Hottest Articles (3rd place).
Del Data Mining al Big Data. Luis Carlos Molina. Power Builders. México 2013.
Actualmente dirige el laboratorio INT de investigación científica y tecnológica en Data Mining y Big Data, sustentado en capital privado y que está orientado a apoyar a los Centros de Inteligencia del país.
Costo:
Miembros del IEEE $5,500.00 + IVA
No Miembros del IEEE $6,500.00 + IVA
Incluye material del curso, diploma, café y comida.
Cupo mínimo de inscripción: el curso está supeditado a un número mínimo de personas inscritas. Si está interesado en el curso favor de preinscribirse.
Registro e Inscripción:
Ir al sitio de inscripciones a los eventos de la Sección Morelos del IEEE Sección Morelos http://www.ieeemorelos.org/registro
Para obtener cuota de miembro del IEEE deberá enviar una copia de su credencial 2015 al email mineria.datos@ieeemorelos.org
Fecha y horario:
Lugar: Cuernavaca, Morelos, México.
Fecha: 26 y 27 de octubre del 2015
Horario: 09:00 a 18:00 horas.
Dirigido a
Dirigido a todos aquellos profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en técnicas avanzadas de análisis de datos. Profesionales que se desempeñen en áreas de Business Intelligence, sistemas de información, Data Warehouse, riesgos y todas las áreas involucradas en el manejo de grandes volúmenes de información; y público en General.
Requisitos:
Conocimientos previos de estadística básica.
Informes:
M.C. Mario Guillén Rodríguez
Gerencia de Análisis de Redes
Instituto de Investigaciones Eléctricas
Cuernavaca, Morelos. México.
Tel. 01 777-3623811 ext. 7451
M.C. Julio Hernández Galicia
Gerencia de Análisis de Redes
Instituto de Investigaciones Eléctricas
Cuernavaca, Morelos. México.
Tel. 01 777-3623811 ext. 7450