Descripción
Este curso está dirigido a analizar las técnicas de extracción de datos para identificar patrones interesantes.
Las empresas quieren transformar los datos en conocimientos proactivos, es por ello que requieren buscar los patrones ocultos en los datos que pueden utilizarse para predecir el comportamiento futuro.
Por lo tanto, a lo largo de la materia se estudiarán técnicas para descubrir patrones en grandes volúmenes de información. Estas técnicas de trabajo con patrones (minería de datos) permiten analizar los datos, de tal manera que se puedan hacer predicciones y con base en ellas tomar decisiones en las empresas.
También se estudiarán clasificadores con el fin de analizar cómo se comporta la información en una base de datos. Por otro lado, se analizarán principios de inteligencia artificial a través de los cuales se evalúan los patrones necesarios para que la información se etiquete de manera adecuada. De tal manera que el estudiante:
- Identificará los mecanismos de preparación de datos a través del estudio de sus características, para la depuración de datos relevantes en las empresas.
- Explicará los métodos de análisis multivariado y el análisis de componentes principales mediante la interpretación de cada uno de ellos para reducir la dimensionalidad de los datos en las bases de datos de las empresas.
- Identificará los clasificadores y métodos de reconocimiento de patrones a través de su aplicación en diversas situaciones para resolver problemas de clasificación en grandes cantidades de datos.
- Explicará los métodos de agrupamiento (clustering) para ordenar la información recopilada a través de la observación.
- Conocerá los procesos markovianos para aplicarlos al análisis de patrones a través del estudio de estados.
- Explicará las categorías de juegos para poder tomar decisiones acertadas a través de la aplicación de diversas estrategias.
Objetivo general
Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:
Desarrollar metodologías algorítmicas a través de la identificación de patrones, estructura y relaciones subyacentes en un grupo de datos, así como de principios de inteligencia artificial para la adecuada toma de decisiones en un proyecto.