PLAN DE ESTUDIO

Fundamentos de análisis de datos

Análisis exploratorio de datos (EDA). Reducción de dimensionalidad: análisis de componentes principales. Regresión lineal simple y múltiple. Regresión logística. Análisis de varianza (ANOVA). Análisis de datos de encuestas. Curvas ROC, ganancia. Redes Bayesianas.

Introducción al análisis de series de tiempo: Los modelos ARIMA (autoregressive integrated moving average), ARCH (autoregressive conditional heterogeneity), GARCH (generalized autoregressive conditional heterogeneity).

Minería de datos

Conceptos básicos de data mining. Modelos descriptivos y predictivos. Técnicas fundamentales: reglas de asociación, clasificación, clustering, patrones.

Arboles de decisión. Aplicación a problemas concretos de predicción.

KPIs (Key Performance Indicators). Dashboards. Herramientas comerciales y de código abierto.

Almacenes de datos y procesamiento analítico en línea

Arquitecturas. Diseño conceptual, lógico y físico. El modelo multidimensional: estrella, snowlflake y constellation. Slowly changing dimensions. Diseño físico. On Line Analytical Processing: OLAP. OLAP vs OLTP.

Lenguajes de consulta: MDX básico y avanzado. Entornos avanzados para OLAP. Herramientas comerciales y de código abierto. OLAP en Big Data: Análisis en tiempo real, bases de datos de grafos.

Herramientas de procesamiento para grandes volúmenes de datos

Fundamentos de sistemas distribuidos. Modelos. El teorema CAP. Clusters para programación masivamente paralela (MPP). Virtualización de clusters y data centers. Arquitecturas cloud.

Visualización de la información

Principios de la excelencia gráfica. Observaciones y variables. Tipo de variables. Visualizando tablas, jerarquías y redes. Utilización del color. Representación eficiente de la información, sumarización y visualización de grandes volúmenes de datos.

Técnicas y algoritmos de aprendizaje automático

Diseño e implementación de procesos de extracción, transformación y carga de grandes volúmenes de datos

Análisis de datos científicos y geográficos

Tópicos en datos complejos