CURSO: MINERIA DE DATOS TRADUCCION: DATA MINING SIGLA: IIC2433 CREDITOS: 10 MODULOS: 03 CARACTER: OPTATIVO I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO Este curso busca que el alumno sea capaz identificar y explicar los problemas, teorias, practicas de resolucion y tecnicas computacionales necesarias. Ademas, se estudian las tecnicas y conceptos detras de los data warehouse (DW), cubos OLAP, clasificacion, clustering y visualizacion. II.OBJETIVOS DE APRENDIZAJE Al finalizar el curso el alumno sera capaz de: 1. Identificar y explicar los problemas que la disciplina de mineria de datos aborda, asi como las teorias y practicas que ha desarrollado para resolverlos. 2. Explicar las tecnicas computacionales para extraer conocimiento a partir de grandes volumenes de datos. 3. Aplicar las tecnicas de extraccion de conocimiento en los ambitos cientifico y empresarial. III.CONTENIDOS 1. Introduccion: El concepto; el proceso; problemas en que es relevante. 2. Data warehouses y OLAP: Arquitecturas; implementaciones; aplicaciones en mineria de datos. 3. Preparacion de la informacion: Datos ruidosos, faltantes; reduccion de la dimensionalidad y transformaciones; integracion e inconsistencias. 4. Primitivas, lenguajes y arquitecturas: Bases de datos; lenguajes de consultas; extraccion de la informacion. 5. Algoritmos de inferencia de conocimiento: Clasificacion y prediccion; clustering; reglas de asociacion; seleccion de modelos. 6. Tecnicas de visualizacion. 7. Aplicaciones y tendencias: Casos de estudio; herramientas de software. IV.METODOLOGIA PARA EL APRENDIZAJE Modulos semanales: - Catedras: 2 - Ayudantias: 1 El curso se realiza utilizando metodologias de ense?anza centradas en el alumno que permitan a los estudiantes desarrollar las competencias definidas en los objetivos del curso. Este curso esta dise?ado de forma tal que el alumno dedique al estudio personal un promedio de 6 hrs. a la semana. V.EVALUACION DE APRENDIZAJES Las evaluaciones pueden ser por medio de pruebas, proyectos y/o tareas. VI.BIBLIOGRAFIA Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) by Ian H. Witten and Eibe Frank (Paperback - Jun 10, 2005) Introduction to Data Mining by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar (Hardcover ? May 12, 2005) Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) by Micheline Kamber Jiawei Han (Hardcover - Nov 3, 2005) PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE ESCUELA DE INGENIERIA / ENERO 2009