Inteligencia de Negocio

Curso 2016-2017

La asignatura Inteligencia de Negocio, impartida en el grado en Ingeniería Informática (especialidad en Sistemas de Información), se centrará el estudio y diseño de técnicas de extracción de conocimiento utilizadas en el área de Business Analytics.

Teoría:

Día Horario Aula Profesor
Jueves 11:30-13:30 1.4 F. Herrera

 

Transparencias de la asignatura:

  • Presentación y planificación de la asignatura
    • Presentación Pdf
    • Planificación Pdf
  • Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio Pdf
  • Tema 2. Minería de Datos Pdf
  • Tema 3. Modelos de Predicción: clasificación, regresión y series temporales 
    1. Clasificación Pdf
    2. Regresión Pdf
    3. Series temporales Pdf
    4. Material complementario - Descomposición para multiples clases - OVO Pdf
  • Tema 4. Preparación de Datos Pdf
    • Material complementario: noise filters
  • Tema 5. Modelos de Agrupamiento o Segmentación Pdf
  • Tema 6. Modelos de Asociación Pdf
  • Tema 7. Modelos Avanzados de Minería de Datos
    • Parte I Pdf
    • Parte II Pdf
    • Deep Learning Pdf
  • Tema 8. Big Data Pdf
  • Exámenes - 2014-2016 Pdf

 

Prácticas:

El horario de clases prácticas durante este curso es el siguiente:

Día Horario Laboratorio Profesor
Lunes 9:30-11:30 3.2 J. Casillas
Jueves 9:30-11:30 3.3 J. Casillas

 

Material de prácticas:

 

Seminarios:

  • Seminario 1. Herramientas para Inteligencia de Negocio. Pdf
  • Seminario 2. Herramientas de Minería de Datos: KNIME, Weka y KEEL. Pdf
    • Manual básico KNIME. Pdf
    • KNIME Beginner's Luck (Chapter 1) Pdf
    • Manual de Weka Pdf
  • Seminario 3. Problemas de clasificación. Aspectos prácticos.
  • Seminario 4. Visualización para análisis exploratorio de datos. Pdf
  • Seminario 5. Problemas de preprocesamiento de datos. Herramienta KEEL. Competición sobre un problema real.
  • Seminario 6. Problemas de segmentación, asociación y visualización. Aspectos prácticos.
  • Seminario 7. Problemas de escalabilidad de datos. Aspectos prácticos.
  • Seminario 8. Aprendizaje incremental y minería en flujo de datos (data stream mining).

 

Evaluación:

 

Enlaces de interés. Blogs, noticias, artículos de interés:

 

  • Blogs y websites de interés
BzST | Business Analytics, Statistics, Technology A blog by Prof. Galit Shmueli
KDnuggets News on Analytics, Big Data, Data Mining
Kaggle: The Home of Data Science
  • Links a material complementario en la WEB
Aprender R

Otros documentos de apoyo:

  • Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio
  • Tema 2. Retos en Inteligencia de Negocio
  • Tema 3. Minería de Datos
  • Tema 4. Modelos de Predicción: clasificación, regresión y series temporales
  • Tema 5. Preparación de Datos
  • Tema 6. Modelos de Agrupamiento o Segmentación
  • Tema 7. Modelos de Asociación
  • Tema 8. Modelos Avanzados de Minería de Datos
  • Tema 9. Big Data

Enlaces de software:

Tutorías:

El horario de tutorías de los profesores de la asignatura durante este curso es el siguiente:

Profesor Día Horario Despacho
F. Herrera Lunes 9:30-13:30 D34 (4ª planta ETSIIT)
F. Herrera Martes 9:30-11:30 D34 (4ª planta ETSIIT)
J. Casillas Lunes 11:30-14:30 D26 (4ª planta ETSIIT)
J. Casillas Jueves 11:30-14:30 D26 (4ª planta ETSIIT)
Page Maintained by J. Maillo, S. Gonzalez and J. Casillas