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CEU - Diplomado en Analítica Predictiva

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Sobre este curso

Este Diplomado en Analítica Predictiva está dirigido a profesionales y estudiantes interesados en conocer la ciencia de datos, analítica y aprendizaje automático. Es ideal para quienes deseen aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos en pr...

Titulación universitaria

200 h

Online

Facultad De Ciencia De Datos E Inteligencia Artificial

Machine Learning Y Deep Learning

Grados

Titulación de CEU - Diplomado en Analítica Predictiva

Titulación Universitaria de CEU - Diplomado en Analítica Predictiva otorgada por San Ignacio University of Miami (SIU)

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Objetivos

Comprender conceptos fundamentales de minería de datos y aprendizaje automático.

Aplicar el proceso KDD y relacionarlo con el análisis de Big Data.

Utilizar modelos y técnicas de Data Mining para analizar datos complejos.

Implementar minería de textos y Web Mining para obtener información de la web.

Dominar el ecosistema Hadoop para procesar grandes volúmenes de datos.

Utilizar Weka para realizar análisis y aplicar técnicas de Data Mining.

Contenido

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático
Proceso KDD
Modelos y Técnicas de Data Mining
Áreas de aplicación
Minería de textos y Web Mining
Data mining y marketing

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ECOSISTEMA HADOOP

¿Qué es Hadoop? Relación con Big Data
Instalación y configuración de insfraestructura y ecosistema Hadoop
Sistema de archivos HDFS
MapReduce con Hadoop
Apache Hive
Apache Hue
Apache Spark

UNIDAD DIDÁCTICA 3. WEKA Y DATA MINING

¿Qué es Weka?
Técnicas de Data Mining en Weka
Interfaces de Weka
Selección de atributos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING

Introducción
Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
Ejemplos de aprendizaje automático
Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
El futuro del aprendizaje automático

UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING

Introducción
Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN

Introducción
Filtrado colaborativo
Clusterización
Sistemas de recomendación híbridos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. CLASIFICACIÓN

Clasificadores
Algoritmos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING

Componentes
Aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE ELECCIÓN

Introducción
El proceso de paso de DSS a IDSS
Casos de aplicación

Metodología

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

Para qué te prepara

Al concluir este Diplomado en Analítica Predictiva, estarás preparado para enfrentar desafíos analíticos en minería de datos y analítica predictiva. Podrás aplicar técnicas de Data Mining y Machine Learning para extraer conocimiento valioso de los datos y realizar predicciones precisas. Destacarás en el campo de la analítica y la ciencia de datos, convirtiéndote en un profesional altamente capacitado y demandado en el mundo laboral.

A quién va dirigido

Oportunidades profesionales

Con el Diplomado en Analítica Predictiva, podrás desempeñarte como científico de datos, analista, ingeniero de analítica o especialista en Big Data, entre otros roles. También podrás trabajar en proyectos de investigación, consultoría analítica o en empresas que requieran tomar decisiones basadas en datos y predicciones. Tu futuro profesional en la analítica de datos te espera.