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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

  • Los desafíos técnicos, tecnológicos e industriales en la revolución de los datos

Estadísticas para Data Mining/ 6 hrs

  • El proceso de descubrimiento en Data Mining o Data Science
  • Metodología de análisis de la información

 Técnicas Básicas de Segmentación/ 15 hrs

  • Introducción a las técnicas de segmentación
  • Tipo de segmentación en mercado de consumo
  • Estrategias de segmentación: aspectos de diseño y gestión
  • Implementación de una Estrategia de Segmentación
  • Presentación de casos y resultados de métodos descriptivos

Técnicas avanzadas de segmentación aplicadas a marketing/ 15 hrs

  • Pasos para un análisis de Segmentación
  • Técnicas de Segmentación
  • Segmentación en Marketing Digital
  • Marketing Analytics
  • Casos de Estudios

Modelos de Clasificación / 15 hrs

  • Panorama general en modelos de clasificación y Machine Learning
  • Clasificación lineal: Logistic Regression
  • Modelos probabilísticos: Naive Bayes
  • Árboles de clasificación
  • Presentación Casos de Estudios

Modelos de clasificación y regresión / 15 hrs

  • Fundamento de los métodos de regresión aplicados al Machine Learning
  • Regresión Lineal
  • Regularización: Ridge, Lasso, Elastic Net
  • Series de tiempo & Forecasting
  • Presentación Casos de Estudios

Métodos avanzados de Data Mining / 15 hrs

  • Métodos avanzados en Machine Learning: panorama y aplicaciones
  • Boosting & Bagging
  • Support Vector Machines
  • Introducción al Deep Learning
  • Feature Engineering

Text Mining /12 hrs

  • Introducción al procesamiento de lenguaje natural
  • Modelos de representación de texto
  • Estrategias para el análisis de datos de texto
  • Modelamiento de datos de texto

Programa R en integración con Knime (entre otras plataformas)/ 30 hrs.

  • Panorama de las herramientas analíticas en la actualidad
  • Entornos de trabajo en Big Data y la nube
  • La plataforma KNIME y su integración con R: técnicas y aplicaciones
  • La gestión y trabajo en KNIME
  • Apache Spark: presentación, aplicaciones
  • Taller de trabajo en Apache Spark
  • La integración Python & R presentación, aplicaciones
  • Taller de trabajo con Python & R
  • Herramientas de visualización
  • La gestión y trabajo en herramientas de visualización

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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