IFCT032PO
IFCT032PO – DATA Mining Business Intelligence
Plazas disponibles
Aplicar técnicas de la minería de datos en la toma de decisiones estratégicas y operativas

Información del Curso
IFCT032PO – DATA Mining Business Intelligence
Informática y comunicaciones
Sistemas y Telemática
Aplicar técnicas de la minería de datos en la toma de decisiones estratégicas y operativas
1. MINERÍA DE DATOS.
1.1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas.
1.2. Implantación en la empresa.
1.3. Definición de la necesidad.
1.4. Objetivos.
1.5. Costes.
1.6. Áreas de aplicación.
2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.
6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.
6.1. Redes neuronales de modelización predictiva.
6.2. Algoritmos matemáticos.
6.3. Árboles de decisión.
6.4. Técnicas de visualización de datos.
6.5. Elección de la técnica.
6.6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio.
6.7. Ventajas.
7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.
8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.
9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.
10. TÉCNICAS.
10.1. Segmentación.
10.2. Clasificación y segmentación de clientes.
10.3. Ofertas.
10.4. Fidelizar clientes.
10.5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta.
10.6. Estructurar la información.
11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.
11.1. Herramientas para la fidelización.
11.2. Entornos transaccionales.
11.3. Acciones promocionales puntuales.
11.4. Utilidad del conocimiento.
11.5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información. LOPD
1.1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas.
1.2. Implantación en la empresa.
1.3. Definición de la necesidad.
1.4. Objetivos.
1.5. Costes.
1.6. Áreas de aplicación.
2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.
6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.
6.1. Redes neuronales de modelización predictiva.
6.2. Algoritmos matemáticos.
6.3. Árboles de decisión.
6.4. Técnicas de visualización de datos.
6.5. Elección de la técnica.
6.6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio.
6.7. Ventajas.
7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.
8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.
9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.
10. TÉCNICAS.
10.1. Segmentación.
10.2. Clasificación y segmentación de clientes.
10.3. Ofertas.
10.4. Fidelizar clientes.
10.5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta.
10.6. Estructurar la información.
11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.
11.1. Herramientas para la fidelización.
11.2. Entornos transaccionales.
11.3. Acciones promocionales puntuales.
11.4. Utilidad del conocimiento.
11.5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información. LOPD
Diploma acreditativo, según establece el artículo 7 del Real Decreto 694/2017 de 3 de julio por el que se desarrolla la Ley 30/2015 de 9 de septiembre, por la que se se regula el Sistema de Formación Profesional para el Empleo en el ámbito laboral.