Minería y gestión de datos

SIGLA : INF3510
CURSO : MINERÍA Y GESTIÓN DE DATOS
CARÁCTER : OPTATIVO
CRÉDITOS : 5
PROFESOR : ÁLVARO SOTO
MODULOS : 2

I. DESCRIPCIÓN

El curso busca que el alumno sea capaz de identificar y explicar problemas, teorías, prácticas de resolución y técnicas computacionales necesarias para gestionar datos.

II. OBJETIVO

Proporcionar al alumno los elementos que le permitan entender los principios de Data Mining y Data Warehousing, así como sus posibilidades de aplicación para el apoyo a las decisiones de gestión y de marketing, particularmente en lo que respecta a la gestión de la relación con los clientes (Customer Relation Management o CRM).

III. CONTENIDOS

• La información como recurso de la organización.
• El concepto de bodegas de datos (Data Warehousing, DW).
• Fuentes de datos.
• Modelación conceptual de un DW.
• Análisis de información mediante técnicas de OLAP (on-line analytical processing).
• El concepto de Minería de Datos.
• Técnicas de Minería de Datos.
• Minería de Datos sobre información de detalle del DW.

IV. METODOLOGÍA

Clases expositivas.
Actividades prácticas.
Lecturas individuales.

V. EVALUACIÓN

La nota final del curso se calcula de acuerdo a la siguiente ponderación:
Control 1 30%
Control 2 30%
Laboratorio 1 20%
Laboratorio 2 20%

VI. BIBLIOGRAFÍA

Kimball, R., “The data warehouse toolkit: the complete guide to dimensional modeling”, John Wiley & Sons, 2002.
Inmon, W.H., “Building the DataWarehouse (3rd Ed.)”, John Wiley & Sons, 2002.
Dyche, J., “e-Data: Turning Data into Information with Data Warehousing”, Addisson Wesley, 2000.
Bishop, C., “Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer, 2006.
Jan, H., Kamber, M., “Data Mining”, Morgan Kaufmann, 2001.
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., “The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd Ed.)”, Springer, 2009.
Berry, M., Linoff, G., “Data Mining Techniques for Marketing, Sales and Customer Support”, Wiley, 1997.
Berson, A., Thearling, K., Smith, S., “Building Data Mining Applications for CRM”, McGraw-Hill, 1999.