Curso Procesos estándares CRISP-DM en el Desarrollo de Aplicaciones Big Data

Objetivos

Al finalizar el curso el participante estará en la capacidad de:

• Reconocer las ventajas de trabajar con un enfoque metodológico sistemático los proyectos de analítica de Big Data.
• Identificar los elementos requeridos para el desarrollo de cada etapa de CRISP-DM para el desarrollo de proyectos de Big Data.
• Conocer las metodologidas generales en el desarrollo de modelos analiticos.

Público Objetivo

El Curso Procesos Estándares CRISP-DM en el Desarrollo de Aplicaciones Big Data está dirigido a personas con formación en Ingeniería o áreas afines con responsabilidad o interés en la planeación y control de proyectos de Analítica de Big Data.

Pre-Requisitos

Conocimientos en estadistica básica (probabilistica e inferencial) y cálculo.

Metodología CRISP DM

• Fundamentos y Conceptos básicos.
• Metodología CRISP-DM, Conceptos Fundamentales y Etapas.

Etapas de la metodología CRISP DM

• Preparación de Datos Mecanismos para el tratamiento de datos (limpieza, transformación, etc.): Imputación de valores perdidos, transformación de variables, tratamiento de atipicos, etc.
• Modelamiento: Mecanismos para modelado de datos. Modelos para variables tipo intervalo y discretas. Mecanismos de selección de modelos.
• Evaluación: Estudio del performance del modelo en una base OOT y OOS. Otros mecanismos para evaluación de modelos. Seguimiento Continuo de Modelos (Calibración y reestructuración de modelos)
• Despliegue: Puesta en producción del modelo y cierre de proyectos.

Expositores