Curso básico de Minería de datos aplicado a la optimización de procesos

  • 6 de Septiembre 2021

Acerca del curso

Con este curso aprenderás a desarrollar habilidades requeridas para el descubrimiento de conocimiento en grandes volúmenes de información.

Modulos de enseñanza

1. Introducción a la minoría de datos
  • La Evolución de la Tecnología de Bases de Datos
  • ¿Qué es Data Mining?
  • Arquitectura de un Sistema de Minería de Datos Típico.
  • ¿Qué es un Concepto, Ejemplo y Atributo?
2. Utilización de base de datos
  • Bases de Datos Orientadas al Objeto.
  • Bases de Datos Relacionales al Objeto.
  • Implementación de un Data Warehouse.
3. Etapas de la minería de datos
  • Preprocesamiento de la Información.
  • Primitivas de Minería de Datos.
  • Descripción del Concepto: Caracterización y Comparación.
  • Reglas de Asociación en Grandes Bases de Datos.
  • Clasificación y Predicción.
  • Construcción de un Modelo Asociado.
  • Árboles de Decisión.
4. Cauterización y aplicaciones del data mining
  • Análisis de los Clusters.
  • Aplicaciones del Data Mining.
  • Data Mining para la Comercialización.
  • Sociografía y descripción de un rol.
  • Análisis Multivariable: Parámetros de Chernoff.
  • Análisis Multicriterio aplicado a los agronegocios.

6 de Septiembre 2021

  • Lunes a Viernes
  • Sesiones
  • 6:00 PM - 9;00 PM

En este curso conocerá cómo ha evolucionado la tecnología de las bases de datos, saber utilizar las bases de datos orientadas a un objeto así como como se enfoca al sistema de minería de datos y las etapas de la Minería de datos, Clusterización y aplicaciones de Data Mining.

Carlos Alberto Ochoa Ortiz Zezzati

Carlos Alberto Ochoa Ortiz Zezzati

Instructor

Originario de Cuernavaca, Morelos y radicado en Ciudad Juárez, Chihuahua, México.

Realiza una estancia postdoctoral durante su año sabático, en la Gerencia de Tecnologías de la Información (GTI) del Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL).

Trabaja con el diseño e implementación de un modelo de logística inteligente para el transporte, utilizando un algoritmo Bio-Inspirado (una solución que ofrece la naturaleza) y Sistemas Mutiagentes.

Doctorado en Tecnología Avanzada por el Instituto Politécnico Nacional (IPN) en 2004 Posdoctorado Académico en Unicamp, en Brasil en 2006 Posdoctorado en la Industria CIATEC Centro CONACYT en 2009. Ha sido parte de la tercera generación del programa de Adiestramiento en Investigación Tecnológica del Instituto en 1994, experiencia que le permitió conocer diferentes aspectos de la investigación en este sector.

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