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Diplomado

Business Intelligence and Data Mining


Información del diplomado

Temática
Técnico Científico

Ingeniería de Sistemas

Información del diplomado
Tipo de diplomado

Abierto

Descripción

División de Educación Continuada

Facultad de Ingeniería

Programa de Ingeniería de Sistemas


Reglas de Juego:


 El estudiante debe realizar el 80 % de las actividades propuestas.

 Tener una participación en el aula del 80%.

 Participar en foros.

 Enviar las tareas y talleres únicamente a través del aula.

 Las tareas y actividades las debe subir al aula en el tiempo establecido.


 


Justificación


 El manejo de la información de nivel estratégico es de vital importancia para la toma de decisiones a nivel gerencial, es por esta razón que se requiere de herramientas y metodologías que apoyen este proceso. Surge entonces La inteligencia de negocios y la minería de datos las cuales proveen información de este nivel.


 Es importante que las Empresas conozcan la información que poseen, de acuerdo con su trayectoria

y su experiencia.Información que hasta el día de hoy desconocen.


 Este Diplomado busca presentar de manera clara, sencilla y aplicada el proceso y el manejo de herramientas para la construcción de cubos multidimensionales olap y la Minería de Datos con herramientas libres.


Objetivos Generales


 Ofrecer una formación integral acorde a las necesidades del mercado con la visión global de las Grandes Compañías, dando a los participantes conocimientos prácticos y relevantes para su futuro profesional en el campo de la Gestión efectiva de la información para la toma de decisiones.

 Presentar conocimientos prácticos y aplicados con software libre.


Objetivo para la Compañía


 Capacitar a los miembros de las áreas de tecnología y manejo de la información en el uso de herramientas de nivel estratégico que apoyen las decisiones de la Empresa.


Objetivo Para El Participante


 Apoyar a la alta gerencia en la toma de decisiones

 Conocer herramientas que permitan gestionar la información de manera rápida y consistente.


Objetivos Específicos


 Construir bases de Datos normalizadas

 Aplicar el lenguaje SQL a las bases de datos construidas

 Diseñar y construir cubos multidimensionales OLAP utilizando PENTAHO

 Aplicar las técnicas de minería de datos utilizando WEKA


Metodología


 Mediante ejemplos, casos de estudio, talleres, tareas, trabajo en equipo, videos, casos de negocios, generación de experiencias, espacios de reflexión, conceptualización y discusión online, se propiciarán escenarios para motivar altos estándares profesionales con una formación significativa.


Aulas Virtuales


 Clases Virtuales en las aulas virtuales de la Universidad destinadas para tal efecto.

 Contarán con medios digitales que les permitan sacar el mejor provecho posible del diplomado:


 Comunidad Virtual (Moodle): Es el eje central de la información del diplomado, en la cual los participantes podrán encontrar los materiales del diplomado, así como publicar preguntas, participar en foros, chats, video-chats, etc.




Métodos de Evaluación y Certificación:


 Cátedra participativa on line, dirigida por expertos, quienes estimularán a los asistentes a discutir de manera activa.

 Estudios y análisis de casos, tanto en grupo y de manera individual, los cuales serán presentados y justificados académicamente.

 Lecturas de casos para ampliar los temas estudiados.

 Toda la asesoría requerida por el participante en el momento que lo requiera a través de las Redes Sociales disponibles para tal efecto.

 Los participantes deberán desarrollar las tareas y talleres de cada módulo.

 Realizar un trabajo final donde se refleje lo aprendido en el Diplomado.




Programa Académico


Módulo I

Nivelación, Conceptos de Bases de Datos

Docentes: Sonnya Diaz

Horas 30


1. MODELO ENTIDAD RELACIÓN


1.1 Entidades

1.2 Atributos

1.3 Relaciones

1.4 Conectividad y Cardinalidad

1.5 Fuerza de la relación

1.6 Grado de la relación

1.7 Entidades compuestas

1.8 Supertipos y subtipos de entidad




2. MODELO RELACIONAL


2.1 Entidades y Atributos

2.2 Tablas y sus características

2.3 Claves

2.4 Reglas de Integridad

2.5 Operadores de Bases Datos Relacionales

2.6 Diccionario de Datos

2.7 Relaciones dentro de la Base de Datos


3. INTRODUCCION AL LENGUAJE SQL


3.1 Creación de Tablas

3.2 Creación de Diagramas relacionales en SQL

3.3 DDL- SQL

3.4 DML –SQL


4. NORMALIZACION


4.1 La necesidad de Normalización

4.2 Primera Forma Normal

4.3 Segunda Forma Normal

4.4 Tercera Forma Normal

4.5 La forma Normalizada de Boyce-Codd

4.6 Cuarta Forma Normal

4.7 Quinta Forma Normal


Módulo II

El lenguaje SQL

Docentes: León Jairo Heredia

Horas 30




5. SQL


5.1 Escritura de SQL SELECT

5.2 La restricción de datos

5.3 Clasificación de datos

5.4 Funciones de SQL

5.5 Expresiones condicionales

5.6 La agregación de datos con funciones de grupo

5.7 Viendo datos de varias tablas

5.8 Uso de subconsultas

5.9 Uso de los operadores de conjuntos

5.10 Inserción y actualización de datos

5.11 Eliminar datos

5.12 Las transacciones de bases de datos

5.13 Uso de sentencias DDL

5.14 Tablas de gestión

5.15 La creación de otros objetos de esquema

5.16 Gestión de Objetos con Vistas del diccionario de datos

5.17 Controlando el acceso a usuarios

5.18 Manejando Objetos del esquema de la base de datos

5.19 Manipulando grandes conjuntos de datos

5.20 Generación de reportes usando grouping

5.21 Manejando datos en diferentes zonas horarias

5.22 Obteniendo datos manejando subquerys

5.23 Manejo de jerarquias

5.24 Expresiones regulares




Módulo III

Business Intelligence (PENTAHO)

Docentes: Germán Vargas

Horas 30


6. OLAP


6.1 Data ware housing

6.2 ETL( Extracción transformación y carga de datos)

6.3 Cubos OLAP ( Dimensiones y medidas )

6.4 Cubos MOLAP

6.5 Cubos ROLAP

6.6 Cubos HOLAP

6.7 Drill Down

6.8 Slice and Dice

6.9 Análisis

6.10 Reportes


Módulo IV

Data MIning

Docente: Germán Vargas

Horas 30


7. Data Mining


7.1 El concepto de Minería de Datos

7.2 Weka

7.2 Técnicas de Minería de datos

7.3 Arboles de decisión

7.4 Asociación

7.5 Clustering

7.6 Redes Neuronales artificiales 

Información comercial de diplomado
Intensidad

120 horas
Virtual 100%. Disponibilidad del aula 24 horas

Modalidad

virtual

Dirigido a

 Profesionales en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería Industrial, administradores de Empresas
 Gerentes de Sistemas
 Personas con intereses particulares en aplicaciones de nivel estratégico para la toma de decisiones.
 Gerentes Generales

Tipo de certificación obtenida

Asistente

Valor agregado

 Diplomado impartido por profesionales expertos con gran trayectoria y amplio conocimiento en el área de bases de Datos, Inteligencia de Negocios y Minería de Datos.

 Se utilizará el software Libre Pentaho, el cual es hoy día la herramienta más fuerte para la construcción de Cubos OLAP

 Proyecto Final que pretende que el participante, construya un cubo multidimensional OLAP y realice minería de datos, para la empresa donde presta sus servicios.

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