Expediente N° 8373/06
RES. C.D. N° 305/06
VISTO:
La propuesta presentada por el Lic. Cristian Martínez – docente del Departamento de Informática de esta Unidad Académica, para el dictado del Curso de Posgrado denominado: “Elementos de Estadística para Data Mining (Análisis exploratorio de grandes bases de datos)”, cuya dirección estará a cargo de la Dra. Ana Silvia Haedo;
CONSIDERANDO:
Que el curso en cuestión se encuentra enmarcado en la Res. C.S. N° 445/99;
Que las Comisiones de Postgrado; Interpretación, Reglamento y Disciplina, de Docencia y de Hacienda (fs. 14 vta., 15, 16 y 16 vta., respectivamente), aconsejan aprobar el dictado del curso propuesto;
POR ELLO y en uso de las atribuciones que le son propias;
EL CONSEJO DIRECTIVO DE LA FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS
(en su sesión ordinaria del día 09/08/06)
R E S U E L V E:
ARTÍCULO 1°: Autorizar, en el marco de la Res. CS-445/99, el dictado del Curso de Posgrado “Elementos de Estadística para Data Mining (Análisis exploratorio de grandes bases de datos)”, bajo la Dirección de la Dra. Ana Silvia Haedo, con las características y requisitos que se explicita en el Anexo I de la presente.
ARTÍCULO 2°: Establecer que una vez finalizado el curso, la directora responsable elevará la nómina de promovidos para la confección de los certificados, de acuerdo a lo dispuesto en las reglamentaciones vigentes y lo aconsejado por la Comisión de Docencia en el punto 2 de su despacho agregado a fs. 16 de estos actuados.
ARTÍCULO 3°: Hágase saber a los docentes responsables del curso, a los Departamentos Docentes que integran esta Facultad, al Dpto. de Mesa de Entradas, a la Dirección Adm. Económica y a la División Adm. Posgrado. Cumplido, RESÉRVESE.
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Curso de Posgrado: “ELEMENTOS DE ESTADÍSTICA PARA DATA MINING (ANALISIS EXPLORATORIO DE GRANDES BASES DE DATOS)”
Directora del Curso: Dra. Ana Haedo
Colaborador: Lic. Cristian Martínez
Objetivos:
El objetivo principal de este curso es introducir a los asistentes del curso, en técnicas estadísticas multivariadas y familiarizarlos con el software que se utiliza en sus aplicaciones y en la resolución de problemas diversos.
El dominio de los métodos estadísticos, conjuntamente con las herramientas informáticas de manejo y análisis de bases de datos de gran dimensión es un dominio de amplia difusión en la actualidad y de suma importancia en el desenvolvimiento profesional.
Contenido del curso:
Análisis exploratorio y confirmatorio. Distribuciones de algunas variables.
ANOVA.
Técnicas descriptivas multidimensionales.
Representaciones gráficas multidimensionales. Caras de Chernov. Gráficos de estrellas. Gráficos de Rayos Sol. Gráficos de Andrews. Otros gráficos.
Análisis en Componentes Principales.
Análisis factorial de correspondencias Simples y Múltiples.
Análisis de Correlaciones Canónicas.
Métodos de clasificación y agrupamiento. Clasificación Jerárquica. K-medias. Relación entre Análisis Factorial y Clasificación.
Análisis Discriminante.
Otros elementos de Data Mining (métodos de segmentación, muestreo y otros).
Bibliografía:
Berry Michael J. A., Linoff Gordon Data Mining. Techniques for Marketing Sales and Customer Support. John Wile& Sons, 1997.
Chatfield C., Collins A. J. Introduction to multivariate analysis. Chapman and Hall, London, 1980.
Hoaglin D.C., Mosteller F., Tukey J.W. Exploring Data tables. Trends and Shapes, Wiley, N. Y., 1985.
Johnson Dallas E. Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. Thomson editores, Méjico, 1998.
Johnson R.A., Wichem Dean W. Applied Multivariate Statistical Analysis, 3rd De. Prentice Hall Inc., USA, 1992.
Pla, Laura E. Análisis Multivariado: Método de Componentes Principales. Monografía Nº 27 Serie de matemática O.E.A. Washington. USA. 1986.
Horas totales del curso: 60
15 hs. De clases teóricas
15 hs. Prácticas de laboratorio
30 hs. Destinadas a la resolución de un Trabajo de Aplicación.
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Modalidad de enseñanza: Teóricas y Prácticas (en Laboratorio).
Fecha de iniciación: a definir, dependiendo de la disponibilidad de un Laboratorio equipado con computadoras, software necesario para el desarrollo del curso (Infostat, SPSS) y disponibilidad de la Dra. Ana Haedo. Fecha tentativa: 7 al 11 de agosto del cte. Año.
Lugar y Fecha de realización: Laboratorios de Informática, a partir del 13 de noviembre de 2006.
Conocimientos previos necesarios: Acreditar conocimientos de Estadística, Base de datos y Programación.
Destinado a: especialmente a egresados de las carreras de Licenciatura en Análisis de Sistemas(L.A.S.), Computador Universitario y de otras carreras informáticas que deseen aplicar diferentes técnicas exploratorias sobre grandes volúmenes de datos para la extracción de patrones que ayuden a la toma de decisiones.
Serán aceptados los alumnos avanzados de la carrera de L.A.S., debido a que los contenidos del curso son de importancia actual.
Cupo máximo: 30 personas, suponiendo que por puesto de trabajo, pueden trabajar a lo sumo 2 personas.
Certificados: Para obtener el certificado de aprobación, además del 80% de asistencia, se deberá aprobar un trabajo de aplicación o a través de la presentación de un seminario relacionado con la temática del curso. Para obtener el certificado de asistencia, se requerirá el 80% de asistencia.
Aranceles:
Alumnos de la carrera de Lic en Análisis de Sistemas (L.A.S.): $25 (Pesos Veinticinco)
Docentes de la Facultad de Cs. Exactas y egresados de L.A.S.: $ 50 (Pesos Cincuenta)
Público en General: $100 (Pesos Cien)
Detalle analítico de erogaciones:
Traslado en avión del docente a cargo: $750.-
Alojamiento y viáticos del Docente a cargo: $750.-
Compra de Infostat versión estudiantil/final para 12 PC´s: $120 / $500.-
Material bibliográfico.
Inscripciones: Mesa de Entrada de la Facultad de Ciencias Exactas, en el horario de atención al público (Lunes a Viernes de 10:00 a 13:00 y de 15:00 a 17:00).
Firmado:
Prof. María Elena Higa, Secretaria Académica
Ing. Juan Francisco Ramos, Decano