Datos generales

• Plan de estudios: 0330 - ESP. DESARROLLO DE BASES DE DATOS. 2014-2S
• Créditos: 2.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor
CLASE TEÓRICA	(1) - CLASE TEÓRICA - GRUPO 1 - BOGOTÁ	06/08/2019 - 06/08/2019	MARTES 18:30 - 21:30	AULA 206 - M7A	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO
		10/08/2019 - 07/09/2019	SÁBADO 11:00 - 14:00	AULA 206 - M7A	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO
	(3) - CLASE TEÓRICA - GRUPO 3 - SANTA MARTA	08/11/2019 - 16/11/2019	VIERNES 14:00 - 21:00	-	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO
			SÁBADO 07:00 - 11:00	-	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO
			SÁBADO 13:00 - 17:00	-	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO
SALAS ESPECIALIZADAS CÓMPUTO	(1.1) - SALAS ESPECIALIZADAS CÓMPUTO - GRUPO 1.1 - BOGOTÁ	13/08/2019 - 03/09/2019	MARTES 18:30 - 21:30	AULA WINDOWS - 308 - M2	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO
		10/09/2019 - 10/09/2019	MARTES 18:30 - 20:30	AULA WINDOWS - 308 - M2	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO
	(3.1) - NO REQUIERE ESPACIO - GRUPO 3.1 - SANTA MARTA	-	-	-	ARTURO TOCARRUNCHO TOCARRUNCHO

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

Los datos que almacenan las organizaciones son una cantidad enorme, provienen de diferentes fuentes, ya sea internas o externas, propios o de terceros, resultando diferentes en estructura y contenido. De ahí que sea  importante conocer los métodos y técnicas para encontrar información  en estos datos que no es evidente pero si  de  gran valor.  La minería de datos es utilizada en muchos campos de las ciencias, la ingeniería y la administración, y ella es utilizada en varios campos del conocimiento.

Objetivo de Aprendizaje

Conocer y aprender a utilizar  las principales técnicas de análisis de información sobre bases de datos y en especial de bodegas de datos, tanto del punto de vista estadístico como del  de la computación.

Contenidos Temáticos

• Introducción a minería de datos
• CRISP - DM
•  Preparación de datos
• Reglas de asociación
• Correlación
• Árboles de decisión
• Agrupamiento
•  Minería web
• Herramientas para minería de datos
• Proyecto

Evaluación Formativa

• 20 % Trabajo del alumno
• 10 % Participación
• 30 % Examen
• 40 % Proyecto

Bibliografía Básica Obligatoria

1. Han, Jiawei.(2001). Data mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufman Publishers
2. Kantardzic, Mehmed. (2003). Data Mining concepts, models, methods and techniques. Wiley-Interscience.
3. Margaret H. Dunham.(2003). Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall.
4. Michael J.A. Berry, Gordon S. Linoff. (2004). Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. Second Edition. Online.
5. Witten, Ian H. (2011). Data mining : practical machine learning tools and techniques   Morgan Kaufmann,