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Apoquindo

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Diplomado en Data Mining (Data Science)

Director: Denise Laroze
Duración

126 horas cronológicas

Inicio y Término

abril 2019 / noviembre 2019

Lugar y Horario

Centro de estudios de postgrado y educación continua. USACH. Apoquindo 4499. Metro Escuela Militar. Martes y jueves de 19:00 a 22:00 hrs

Precio

$2.190.000 + Matrícula

El Diplomado será dictado con un mínimo de 15 alumnos. Si esto no ocurre, se hará devolución de los documentos de pago durante la segunda quincena de abril de 2018.

OBJETIVO

Desarrollar una comprensión de las fortalezas y limitaciones de las técnicas de Minería de Datos, identificando sus aplicaciones de negocios.

Fomentar la capacidad de gestionar y participar en proyectos de Minería de Datos ejecutados por consultores o especialistas activos.

Realizar análisis de datos de gran alcance utilizando el software Knime, potenciando habilidades de diseño, planificación, ejecución y uso de los resultados de dicho análisis.

Al finalizar el diploma los alumnos tendrán manejo absoluto de la plataforma KNIME,  elegida el 2018 por la consultora internacional Gartner, líder en el “Cuadrante mágico para plataformas de Data Science y Machine Learning”.

KNIME proporciona la plataforma de código abierto “KNIME Analytics”, con más de 100.000 usuarios en todo el mundo. KNIME ofrece soporte comercial y extensiones para colaboración, seguridad y rendimiento para implementaciones empresariales.

En 2017, KNIME agregó versiones en la nube de su plataforma para AWS y Microsoft Azure, características de calidad de datos mejoradas y capacidades ampliadas de aprendizaje profundo. Gartner sostiene: KNIME demuestra una comprensión profunda del mercado, una sólida estrategia de producto y fortaleza en todos los casos de uso. Juntos, estos atributos han solidificado su lugar como Líder.

El Diplomado en Data Mining que ha presentado la Facultad de Administración y Economía de la USACH para dictarse desde abril del 2018, ha elegido justamente a KNIME como plataforma para modelamiento predictivo.

Si quieres aprender de los mejores, ¡Únete a los líderes!

Conoce más sobre KNIME.

 

DIRIGIDO A

Ejecutivos, profesionales y empresarios con responsabilidad o incidencia en los procesos de generación, administración y análisis de datos en empresas u organizaciones gubernamentales, en áreas tales como ingeniería, administración, economía, marketing y estadística que requieran transformar esos datos en conocimiento para generar oportunidades concretas y gestionables de negocio.

 

Duración

El programa tiene una duración de 126 horas cronológicas

 

RODRIGO FERNÁNDEZ ALBORNOZ

  • Magíster en Economía Aplicada, Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Físicas y
    Matemáticas, Departamento de Ingeniería Industrial
  • Licenciado en Sociología, Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Sociales,
    Departamento de Sociología
  • Diploma de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos, Universidad de Chile,
    Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Computación.
  • Diploma en Internet de las Cosas y sus Aplicaciones a la Industria, Pontificia
    Universidad Católica de Chile, Escuela de Ingeniería.

 

GERMÁN MONDRAGÓN
  • Magíster Ciencias de la Ingeniería, Ciencias de la Computación, Visión por
    Computador e Inteligencia de Máquina , Pontificia Universidad Católica de Chile, PUC, M.Cs.I.
  • Diplomado de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos, datascience, Universidad Chile, Departamento Ingeniería en Computación.
  • Diplomado en Técnicas avanzadas en análisis de datos sociales. , Pontificia
    Universidad Católica de Chile, UCh, Inst. Sociología.
  • Licenciado en ciencias de la ingeniería, Universidad Tecnológica Metropolitana UTEM, Santiago, Licenciado.
  • Ingeniería Civil en Computación , Universidad Tecnológica Metropolitana UTEM, Santiago

 

JULIO MOYANO BASSO

  • Máster en Economía Sectorial (Econometría), Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, España.
  • Ingeniero Comercial, Universidad Andrés Bello, Santiago, Chile

 

ALEXIS PEÑA VARGAS

  • Ingeniero en Estadística, Universidad de Santiago, Doctor y Magíster en Estadística de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
  • Chief Data Scientist en Deolitt- Exalitica.
  • Sólida formación académica de posgrado, con más de 8 años de experiencia como Académico Universitario (USACH, PUC, UCHILE) e Investigador.

 

NICOLÁS TAGLE LUCERO

  • Magíster en Economía Aplicada Universidad de Chile.
  • Ingeniería Civil Industrial Universidad Técnica Federico Santa María.

Introducción a Data Mining/ 3 hrs

  • Definición de Data Mining.
  • Tareas que se pueden realizar con Data Mining.
  • Algoritmos de Data Mining.
  • Aprendizaje Supervisado & Aprendizaje No Supervisado.
  • Programas computacionales de Data Mining.
  • Metodologías usadas para abordar un proyecto de minería de datos.

 

Estadísticas para Data Mining/ 6 hrs

  • Análisis exploratorio de datos
  • Limpieza y transformación de datos

 

Técnicas Básicas de Segmentación/ 15 hrs

  • Técnicas de agrupación

 

Modelos de clasificación/ 15 hrs

  • Modelos Predictivos mediante árboles de clasificación

 

Técnicas avanzadas de segmentación aplicadas a marketing/ 15 hrs

  • Métodos avanzados de clustering analysis.

 

Modelos de clasificación y regresión/ 15 hrs

  • Árboles de Clasificación y Regresión.
  • Método del k vecino más cercano. (KNN)
  • Clasificador Naïve Bayes.
  • Naïve Bayes en Knime.
  • Redes Neuronales Artificiales.

 

Métodos avanzados en Data Mining/15 hrs

  • Técnicas Avanzadas en KNIME
  • Selección de atributos para modelos predictivos
  • Métodos de consenso (Ensemble methods)

 

Programa R en integración con Knime/ 30 hrs

  • Programa R e integración en Knime
  • Análisis de Regresión
  • Métodos de reducción de dimensiones
  • Regresión Logística

 

Text Mining/ 12 hrs

  • Introducción a la minería de texto.
  • Categorías y conceptos.
  • Exploración del text link analysis.
  • Análisis de conglomerados
  • Editor de recursos.
  • Combinando Text Mining y Data Mining
  • Diccionarios
  • Combinando Text Mining y Data Mining.

Postulación:

Completar formulario de pre postulación en www.diplomadosfaeusach.cl

 

Documentos requeridos para la matrícula:

1) Resumen de Currículo Vitae

2) Cédula de identidad

3) Copia de certificado de estudios (título, egreso, alumno regular según corresponda).

4) Certificado de la empresa que acredite cargo y experiencia laboral. (Postulantes que no posean título profesional)

5) Carta de patrocinio de la empresa, en aquellos casos que el empleador financie la capacitación.

6) Fotografía de rostro digital (peso máximo 5Mb).

Formas de pago

  • Pago contado con depósitos o transferencias
  • Cheques (10 cuotas sin intereses ni reajustes)
  • Tarjeta de crédito (máximo diez cuotas)
  • Pago directo a través de factura a empresas
  • Revisar descuentos en www.diplomadosfaeusach.cl

 

Descuentos

1) 15% por pago al contado

2) 15% socios de Fudea (Fundación de Egresados y Amigos de la Universidad de Santiago de Chile)

Los descuentos no son acumulables.

Facultad de Administración y Economía

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