1. DATOS GENERALES DEL CURSO
Nombre del curso Análisis de información y minería de datos para la toma de decisiones
Programa al que pertenece Licenciatura en Tecnologías e Información
Créditos 10 créditos
Horas teoría 35
Horas práctica 70
Eje de formación Sistemas de información
Perfil deseable del profesor Experiencia en gestión de proyectos, metodología de proyectos IT, licenciatura en informática o afines, diseño de bases de datos, inteligencia empresarial, desarrollo de software
2. COMPETENCIA
El estudiante diseña e implementa mediante el análisis de la información, las herramientas y técnicas para organizar y relacionar información de una o de diferentes bases de datos para la obtención de nueva información.
3. ATRIBUTOS DE LA COMPETENCIA
Conocimientos Generación de nueva información a partir del análisis sobre los datos Construcción e implementación de un almacén de datos
Utilización adecuada de herramientas de minería de datos
Organización de datos de forma que puedan ser utilizados de forma sencilla para el análisis Conocimiento de tareas y técnicas de la minería de datos
Habilidades Abstracción de nuevos modelos de datos
Planear nuevas formas de explotar y examinar los datos Transformar datos en información valiosa
Análisis lógico matemático Evaluación de los resultados
Actitudes Analizar desde diferentes perspectivas el origen de los datos, el procesado y los resultados Cuidado de los detalles al momento de evaluar los resultados
Exploración de nuevos resultados
Valores1 Respeto del uso de los datos (Protección de datos) Claridad al entregar resultados
Integridad en la entrega de resultados
1Aludir no sólo a valores universales, sino de postura ante los problemas y alternativas de atención.
4. COMPETENCIA GENERAL DEL PERFIL DE EGRESO CON QUE SE VINCULA O A LA QUE APOYA
Diseñar, desarrollar, integrar, operar y evaluar soluciones tecnológicas.
5. PRODUCTO INTEGRADOR
Unidad 1 Unidad 2 Unidad 3
Título Introducción al análisis de la información y la minería de datos
Implementación de un
almacén de datos Técnicas y herramientas de minería de datos
Objetivo El estudiante analizará diversos métodos y perspectivas del análisis de los datos.
El estudiante implementará su propio almacén de datos para generar vistas minables listas para ser analizadas.
El estudiante utilizará las herramientas de análisis y pondrá en práctica la teoría de la minería de datos.
Contenido *OLAP
*Minería de datos
*Inteligencia de negocios
*Proceso KDD
*Tareas de minería de datos
*Métodos (algoritmos) de minería de datos
*Almacén de datos
*Diagrama relacional
*Implementación de BD
*Herramientas ETL
*Data Warehouse
*Data marts
*OLAP
*Vista minable
*Herramientas de minería y análisis de datos
*Implementación de análisis básicos sobre campos numéricos
*Implementación de técnicas de minería de datos
Producto de la unidad
Mapa conceptual de conceptos sobre el análisis de datos y el análisis de la información
Archivo Excel o separado por copas con una vista minable lista para explotar los datos del proyecto
Documento con resultados del análisis que incluya el tablero de control (Dashboard) con los resultados de los análisis realizados
Duración 4 semanas y media 7 semanas 5 semanas
1 Se pueden insertar o eliminar unidades (subcompetencias) dependiendo de las necesidades de cada curso
6. PRODUCTO INTEGRADOR
Título Generar página web con la teoría de la minería de datos y los resultados obtenidos sobre los análisis hechos al almacén de datos
Objetivo El estudiante elaborará una página web donde muestre el proceso de aprendizaje durante el curso, dividiendo la teoría y el análisis.
Caracterización El estudiante generará una página web separada en dos secciones: la base teórica, que comprenderá toda información generada mediante las investigaciones realizadas durante el curso y los resultados donde el estudiante pondrá a manera de Panel Gerencial (Dashboard) los resultados obtenidos a partir de los análisis realizados sobre su almacén de datos.
FASE 2
7. PROPUESTA DE ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE POR UNIDADES
El número de actividades de aprendizaje de cada unidad puede variar, de acuerdo a la planeación del experto en la materia
Unidad 1 Introducción al análisis de la información y la minería de datos
Objetivo: El estudiante analizará diversos métodos y perspectivas del análisis de los datos.
Descripción2 Producto o resultado
Actividad de aprendizaje preliminar
En el foro de inicio, responde con base a sus propios conocimientos las siguientes preguntas:
¿Cuál es la diferencia entre dato e información?
¿Para qué sirve el análisis de la información?
¿Por qué muchos autores llaman a esta época la “Sociedad de la información” y/o “Sociedad del conocimiento”?
Opina y discute tus respuestas y las de sus compañeros
3 Participaciones en foros(como mínimo), 1 principal y 2
complementarias
Actividad de aprendizaje 1 Investiga en Internet los siguientes conceptos:
- Inteligencia de negocios - OLAP
- Minería de datos
Genera un documento en donde describe cada uno de los conceptos y mencione 3 ejemplos prácticos en los que se podría utilizar la inteligencia de negocios en la industria, en su trabajo o incluso en la vida diaria.
En el foro “Ejemplos de uso del análisis de la información”, comparte y compara tus ejemplos con los de sus compañeros
Documento con los conceptos solicitados y los 3 ejemplos.
Participación en foro
Actividad de aprendizaje 2 Investiga en Internet o en algún libro de minería de datos
¿Qué es el proceso de KDD (Minería de datos)?, ¿Cuáles son las etapas en que se divide el proceso? y describe cada una de las etapas.
Entrega un documento con los resultados de su investigación
Documento con los conceptos solicitados
Actividad de aprendizaje 3 Investiga en Internet o en algún libro de minería de datos las diferentes tareas que existen de minería de datos y que métodos existen para cada tarea. (Ojo hay técnicas que pueden entrar en varias tareas).
Entrega un documento con los resultados de su investigación
Documento con los conceptos solicitados
Actividad integradora Genera un mapa conceptual con la información recopilada de las actividades de esta unidad y emite su propia conclusión sobre lo aprendido en esta unidad. En el foro “Conclusión Unidad I” comparte su conclusión y opina en las conclusiones de algunos de sus compañeros
Mapa conceptual de conceptos sobre el análisis de datos y el análisis de la información Participación en foro Unidad 2 Implementación de un almacén de datos
Descripción2 Producto o resultado
Actividad de aprendizaje preliminar
En la actividad anterior revisamos que uno de los procesos de la minería de datos es la “Selección o recopilación de los datos”. Con base en esa información investiga qué es un
“Almacén de datos” En el foro “Proyecto de Minería de datos”
y comenta con sus compañeros y asesor “¿En qué proyecto te gustaría generar o utilizar tu almacén de datos (Si ya cuenta con uno) para el proyecto de minería de datos de este curso o el proyecto final de la carrera? Si ya cuenta con uno describir de qué se trata.
Participación en Foro
Actividad de aprendizaje 1 Genera un diagrama relacional con más de 5 tablas relacionadas unas con otras (ojo, no todas deben estar
relacionadas con todas) con el modelo de datos que tendrá su
Diagrama relacional
almacén de datos.
Para hacer su diagrama puede descargar alguna aplicación gratuita como: DIA, Mysql WorkBench
Actividad de aprendizaje 2 Implementa su propio modelo de datos (tablas, campos, relaciones) en un SGBD, puede instalar alguno de Software Libre en su computadora como MySql, PostgreSQL o bien algunos propietarios como Access o SQL Server. Llena las tablas con información, mínimo 40 registros en la tabla principal.
Entrega un documento con imágenes que comprueben su trabajo realizado o bien un respaldo de la base de datos.
Pruebas de la creación de la base de datos.
Documento con imágenes del proceso de creación
Respaldo de la base de datos
Actividad 3 Investiga en Internet o en un libro de minería de datos, los siguientes conceptos (Algunas técnicas y conceptos que se utilizan para la selección, transformación y limpieza de los datos): Herramientas ETL, MOLAP, Data warehouse, DataMarts. Desarrolla un documento con un resumen de dichos conceptos y finalmente describe como dichas
tecnologías podrían ayudar a formar un almacén de datos más completo.
Documento con los conceptos solicitados.
Actividad 4 Investiga el concepto de ‘Vista Minable” en internet o algún libro de minería de datos y diseña su propia vista minable a partir de tu almacén de datos de tal forma que pueda ser explotada mediante análisis de la información. Redacta dos formas en las que dicha vista minable podría ser explotada para obtener información valiosa.
Si el estudiante tiene cualquier duda sobre cómo realizar su vista minable puede entrar al foro “Como crear mi vista minable”
Documento con la descripción de la vista minable y los dos
ejemplos de explotación
Actividad integradora Genera un archivo de Excel o un archivo separado por comas
de su vista minable lista para ser explotada (realización de Un archivo de Excel o separado por comas de la vista minable
análisis), sube el archivo a la plataforma para que el asesor lo retroalimente.
Unidad 3 Técnicas y herramientas de minería de datos
Descripción2 Producto o resultado
Actividad de aprendizaje 1 Investiga qué herramientas de minería de datos de software libre existen en el mercado. Descarga una de ellas y la utiliza para generar un archivo de la propia herramienta usando como fuente de datos su vista minable.
La siguiente liga puede ser útil para su selección (existen más):
http://blog.jmacoe.com/gestion_ti/base_de_datos/5-mejores- software-mineria-datos-codigo-libre-abierto/
Documento con pruebas de la instalación del software y de la carga del archivo.
Actividad de aprendizaje 2 Por medio de la aplicación de minería de datos que descargó obtiene de la vista minable de algún campo numérico valores básicos estadísticos como Media, Mediana, Varianza, Máximo, Mínimo, Desviación estándar
Entrega un documento con pruebas del trabajo realizado y los valores obtenidos.
Documento con pruebas de las acciones realizadas para obtener los valores y descripción de los valores obtenidos.
Actividad de aprendizaje 3 Desarrolla con la aplicación de minería de datos descargada 2 ejemplos de cualquiera de las técnicas de minería de datos utilizando su vista minable. (Excluyendo la obtención de valores estadísticos básicos ya que no es una técnica de minería de datos como tal).
Entrega un documento con pruebas del trabajo realizado y los valores obtenidos.
Documento que compruebe la realización de las técnicas de minería de datos utilizando su vista minable.
Actividad integradora El estudiante piensa en cuál tarea de minería de datos podría darle información valiosa de su vista minable, la estudia a fondo y utiliza la aplicación de minería de datos que descargó
Documento con pruebas del trabajo realizado, los resultados obtuvo una conclusión.
para implementar la técnica y obtener resultados.
Entrega un documento con pruebas del trabajo realizado, los resultados obtenidos y una conclusión de la información que obtuvo utilizando la técnica.
8. BIBLIOGRAFÍA
Básica o Ganczarski, J.. (2009). Data Warehouse Implementations: Critical Implementation Factors Study. Germany: VDM Verlag Saarbrücken.
o Orallom, J. (2004). “Introducción a la minería de datos”. Madrid (España):
Pearson Educación S.A.
o Rodríguez, M., González, P., & Gómez M.. (2011). o Estructuras de datos. Un enfoque moderno. Madrid (España): Editorial Complutense.
Complementaria
Peralta, V. & Ruggia, R.. (2001). “Implementación de herramientas CASE que asistan en el Diseño de Data Warehouses”. febrero 01, 2016, de Reportes Técnicos 01-20. UR. FI – INCO Sitio web:
http://www.fing.edu.uy/inco/pedeciba/bibliote/reptec/TR0120.pdf
Zavala, J. & Khachaturov, V.. (2006). “Programación Entera, el Método del Árbol de Cubos, su Algoritmo Paralelo y sus Aplicaciones”. febrero 01, 2016, de Universidad Autónoma del Estado de Morelos Sitio web:
http://www.gridmorelos.uaem.mx/~mcruz//cursos/optimizacion/BandBmod.pdf Gallardo, D.. (2012). Diseño e implementación de un sistema de administración de tiempos en proyectos de desarrollo de software y control de desempeño mediante cubos de información para toma de decisiones gerenciales. Caso práctico: cubos de información para el control del desempeño en la empresa Babel Software. Febrero 01, 2016, de LATACUNGA Sitio web:
http://repositorio.espe.edu.ec/bitstream/21000/5123/1/T-ESPEL-0900.pdf
1. DATOS GENERALES DEL CURSO
Nombre del curso Análisis de información y minería de datos para la toma de decisiones
Programa al que pertenece Licenciatura en Tecnologías e Información Eje de formación1 Análisis y diseño de sistemas
2. COMPETENCIA
El estudiante diseña e implementa mediante el análisis de la información, las herramientas y técnicas para organizar y relacionar información de una o de diferentes bases de datos para la obtención de nueva información.
3. DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Página web separada en dos secciones:
La base teórica:
Temas y conceptos importantes
- Sociedad de la información” y/o “Sociedad del conocimiento - Inteligencia de negocios
- OLAP
- Minería de datos
- ¿Qué es el proceso de KDD (Minería de datos)?, ¿Cuáles son las etapas en que se divide el proceso? y describe cada una de las etapas.
- Tareas y técnicas de minería de datos y su correlación
- Herramientas ETL y algunos ejemplos de herramientas ETL, MOLAP, Data warehouse, DataMarts.
- Vista minable
- Herramientas de minería de datos - Técnicas de minería de datos Resultados
- Almacén de datos para generar vistas minables
- Técnicas utilizadas en el análisis de datos
- Panel Gerencial (Dashboard) derivado del análisis de datos
4. CRITERIOS DE EVALUACIÓN DE FONDO Observaciones
DEMOSTRACIÓN DE COMPETENCIAS-PROCESOS2 PORCENTAJE E MB B R NA
Proceso para desarrollar la
competencia Puntaje Descripción de criterios
4.1
Análisis de conceptos básicos sobre información y minería de datos
20 Incluye los conceptos básicos debidamente descritos sobre
información y minería de datos
4.2
Implementación de almacén de datos para generar vistas minables
20 Diseña un modelo de datos y genera diagrama correlacional
Utiliza un sistema de gestión de datos
Incluye vista minable de su almacén de datos para ser explotada
4.3
Aplicación de técnicas y herramientas para el análisis de datos
30 Selecciona una herramienta para trabajar con su almacén de datos
Obtiene valores básicos estadísticos (media, mediana, mínimo,
máximo, desviación estándar, etc.)
Se aplican dos ejemplos de técnicas de minería de datos
excluyendo la obtención de datos estadísticos Se obtiene información valiosa con base en la aplicación de la
técnica de minería de datos específica
Página Web con los resultados del análisis de datos para la
toma de decisiones
Presentación de resultados en formato de Tablero de Control (Dashboard)
5. CRITERIOS DE EVALUACIÓN DE FORMA Observaciones
PORCENTAJE E MB B R NA
Formato del producto Puntaje Descripción de criterios
5.1 Generación de página web 3 Página web montada en Internet que incluya al menos las dos secciones solicitadas
5.2 Cuerpo de trabajo 3 La redacción y la ortografía, facilita la comprensión de la información.
La información se presenta de manera lógica.
5.3 Fuentes de información 4 Las referencias y fuentes de consulta están correctamente citadas de acuerdo al sistema APA. Tanto las citas textuales y de paráfrasis como el listado final de referencias.
Las fuentes consultadas son confiables. Pertenecen a organismos educativos, gubernamentales o especializados en el área de conocimiento. Están firmados tanto por una institución de renombre, como por un autor reconocido por sus conocimientos en la materia.
La información citada tiene congruencia con el contexto del documento, ayuda a fundamentar. La información presentada es verdadera.
6. Observaciones del asesor – COMENTARIOS SOBRE LA CUALIDAD DEL PRODUCTO
