Diplomado en Minería de datos

El Diplomado en Minería de datos está orientado a entregar un amplio conjunto de competencias en el ámbito del Data Mining, partiendo con los fundamentos estadísticos y las competencias de programación necesarias, para pasar a los fundamentos, técnicas y aplicaciones. Al no requerir conocimientos previos de programación ni tampoco de estadística, el diplomado está abierto no solo a personas con un background más técnico sino a todo tipo de profesionales.

Se dice que los datos son el nuevo petróleo. Al igual que en la minería tradicional es necesario extraer laboriosamente desde una montaña de áridos el material valioso mediante técnicas sofisticadas y con el uso de herramientas especializadas, los elementos de valor de los datos deben ser también extraídos o minados. La minería de datos o Data Mining es una disciplina que comprende estas técnicas y herramientas, de modo que, aquella montaña de datos que ha sido recopilada en el tiempo pueda ser usada para entender de mejor forma el negocio y construir modelos que permitan hacer predicciones, que pueden ser usadas en las decisiones y las acciones de la empresa.

Este diplomado se diferencia de otros similares, debido a que no requiere conocimientos previos de programación ni tampoco de estadística, ya que incluye un curso para aprender a programar en Python y un curso de fundamentos de estadística. Además, los otros dos cursos de Minería de datos permiten llegar a un nivel de profundidad más alto.

La modalidad del diplomado es 100% en línea y se estructura sobre cuatro cursos que utilizan técnicas metodológicas activas. Gracias a estas últimas, el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

*Nota: Los cursos que componen el diplomado tienen el orden determinado e indicado en la estructura curricular. Esto es, se tiene que aprobar el curso anterior para poder tomar el que viene.

Introduction to Data Mining and Machine Learning

Docente(s): Hernán Valdivieso

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: sin prerrequisitos

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción de curso

El curso comienza abordando la problemática de la obtención, preparación y limpieza de datos, para luego adentrarse en las técnicas y algoritmos asociados a la Minería de Datos, como clasificación, clustering, entre otros. Además, se exploran algoritmos, técnicas y herramientas de Machine Learning.

Los estudiantes de este curso adquirirán conocimientos fundamentales sobre Minería de Datos, comprendiendo las diversas fuentes de información a utilizar, revisando el preprocesamiento de datos y aplicando técnicas de extracción de conocimiento. Esto incluye el uso de reglas de asociación, árboles de decisión, algoritmos de clasificación y la evaluación de clasificadores, junto con una introducción al aprendizaje de máquina.

El enfoque del curso es práctico, privilegiando la experimentación mediante herramientas y entornos que permiten ejecutar y analizar ejemplos preconfigurados. Los estudiantes modificarán parámetros, observarán los efectos de dichos cambios y reflexionarán sobre su impacto en la calidad del modelo y la extracción de conocimiento.

Al finalizar el curso, los estudiantes comprenderán los principios teóricos y prácticos que sustentan las principales técnicas utilizadas en la minería de datos y el aprendizaje de máquina, pudiendo analizar sus resultados, evaluar su aplicabilidad en distintos contextos y reconocer sus potencialidades y limitaciones sin necesidad de programar directamente los algoritmos.

El desarrollo de estos aprendizajes se realizará a través de estudios de casos, mini proyectos prácticos, y el acceso a recursos especializados, lo que permitirá a los estudiantes experimentar, analizar y aplicar directamente los conceptos adquiridos.

La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso en línea se basa en técnicas metodológicas activas, permitiendo que el participante interactúe con sus pares y el profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos proporcionados por la plataforma educativa virtual destinada para el curso.

Resultados de aprendizaje

• Reconocer las principales teorías y prácticas de la Minería de Datos.
• Identificar relaciones interesantes en un conjunto de transacciones mediante el uso de reglas de asociación.
• Distinguir técnicas como árboles de decisión, clustering y otras, aplicándolas en escenarios prácticos reales.
• Evaluar la calidad y pertinencia de los resultados obtenidos, reconociendo las potencialidades y limitaciones de cada técnica.

Contenidos:

• Introducción a Minería de Datos y conceptos sobre Data Warehouse
• Procesamiento, selección y transformación de datos.
• Reglas de asociación
• Clasificación
• Árbol de decisión
• KNN
• Random Forest
• Clustering
• K-Means
• Clustering jerárquico
• Introducción al Machine Learning
• Modelo de entrenamiento
• Métricas de evaluación

Estrategias metodológicas:

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos
• Clases expositivas
• Foros
• Estudio de caso

Estrategias evaluativas:

• 3 controles individuales – 40%
• 3 mini proyectos individuales – 60%