"Knowing a great deal is not the same as being smart; intelligence is not information alone but also judgment, the manner in which information is collected and used. - Carl Sagan"
Graduate Research Assistant at Purdue University M.Sc. in Statistics. Specialist in Statistics. Specialist in Management for Engineers. GIAC Certified Forensic Analyst. Electronic Engineer.

Data Mining




COURSE

Diploma - Business Intelligence

Diplomado - Inteligencia de Negocios

UNIVERSITY
Eafit, Computer Science Department.
Eafit  - Escuela de Ingeniería de Sistemas

DURATION
3 weeks / 
3 semanas

LANGUAGE
Spanish / 
Español


OVERVIEW
Currently, data mining is a technological tool used in different areas such as industry, research, decision-making, business intelligence (BI), and knowledge discovery in databases (KDD). Data Mining involves a complete set of techniques that look for knowledge extraction from millions of data records, which is analogous to “precious minerals” that would provide companies and universities enormous competitive advantages.

The aim is presenting fundamentals and techniques of Data Mining. The course consists of five units. The first two are providing motivation and a simple introduction. The following three are more technical, including some basic statistical concepts and various modeling techniques using different data mining apps, and how to assess the relevance and credibility of modeling.
 
The course has no prerequisite.

 
ESHoy en día  la minería de datos es una herramienta tecnológica utilizada en diferentes áreas como la industria, la investigación, la toma de decisiones, inteligencia de negocios (BI) y el descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD.) La minería de datos consiste en un conjunto completo de técnicas que buscan la extracción de conocimiento a partir de millones de registros, lo cual es análogo a los "minerales preciosos", que proporcionarían a las empresas y las universidades enormes ventajas competitivas. 

El objetivo es presentar los fundamentos y técnicas de minería de datos. El curso consta de cinco partes. Las dos primeras, proporcionan motivación y una simple introducción. Las siguientes tres son de corte técnico, entre ellos algunos conceptos estadísticos y diversas técnicas de modelado utilizando diferentes aplicaciones de minería de datos.

 














COURSE DETAILS/DETALLE DEL CURSO

Temario.pdf
Sesión 0.pdf
Sesión 1.pdf
Sesión 2.pdf

Sesión 3.pdf
Sesión 4.pdf

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Actividad # 001 - La minería de datos como herramienta para la toma de decisiones estratégicas
Fuente


Actividad # 002 - Transformar Datos - Encuesta Curso
Detalle del trabajo
Fuente 1
Fuente 2


Actividad # 003 - Regresión Lineal
Detalle del trabajo
Fuente 1
 

Actividad # 004 - Caso empresarial - Datos empleados
Detalle del trabajo
Fuente 1


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Tarea # 001 - Ventas de detergente
Detalle del trabajo
Fuente


Tarea # 002 - Introducción a la Minería de Datos
Detalle del trabajo