PROYECTO FINAL DE GRADUACIÓN

En este curso el estudiante desarrollará de principio a fin, siguiendo las buenas prácticas de gestión de proyectos en Minería de Datos, su propio proyecto con datos de la empresa en donde trabaja o datos en los cuales está particularmente interesado(a).

 

Objetivos de aprendizaje:

  1. Utilizar adecuadamente la metodología CRISP-DM para el desarrollo de proyectos en Minería de Datos.
  2. Distinguir entre un proyecto de segmentación, clasificación, regresión y series de tiempo.
  3. Elegir, para un problema concreto, qué técnicas de minería de datos son las más apropiadas.
  4. Determinar la herramienta de software más adecuada para el enfrentar el problema planteado.
  5. Generar los modelos y patrones elegidos utilizando una herramienta o paquete de minería de datos.
  6. Evaluar la calidad de un modelo, utilizando técnicas sencillas de evaluación, validación cruzada o remuestreo.

 

Metodología:

Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se dispondrán de las siguientes herramientas:

  • Una vídeo conferencia semanal, las cuales quedarán grabadas en Zoom, para que los alumnos la puedan acceder en cualquier momento.
  • Trabajos prácticos semanales.
  • Foros para plantear dudas al tutor y compañeros disponible 24/7.
  • Aula virtual en Moodle con materiales didácticos.

Instructor

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Ph.D. Oldemar Rodríguez

Catedrático de la Universidad de Costa Rica, tiene un Ph.D. del UFR Matemáticas de la Decisión de la Universidad de París - PSL y un diploma postdoctoral de la Universidad de Stanford en California en "Data Mining and Applications". En la Universidad de Costa Rica obtuvo su bachillerato y licenciatura en Matemática Pura y en el Instituto Tecnológico de Costa Rica se graduó como Máster en Ciencias de la Computación.

Asistentes

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M.Sc. Yersinio Jiménez C.

Análisis de Datos

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Ing. Diego Jiménez

Sistemas

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M.Sc. César Vargas

Matemático

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M.Sc. Fabio Fernández J.

Científico de datos

1 de febrero, 2024

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