Inteligencia de Negocio

Curso 2018-2019

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.

La entrega de prácticas y gestión de grupos se realiza a través de https://decsai.ugr.es

Teoría:

Día Horario Aula Profesor
Lunes 11:30-13:30 1.8 J. Casillas

 

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 y series temporales Pdf
  • Tema 4. Preparación de Datos Pdf
  • 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
    • Análisis de sentimientos Pdf
  • Tema 8. Big Data Pdf

 

Prácticas:

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

Día Horario Laboratorio Profesor
Lunes 9:30-11:30 3.3 E. Ruiz
Miércoles 9:30-11:30 3.2 J. Casillas

 

Material de prácticas:

Seminarios:

 

Evaluación

  • Exámenes de cursos anteriores (2014-2018) Pdf
  • Convocatoria del examen del 14 de enero a las 17:00 en el aula 1.3 Pdf
  • Notas finales (convocatoria ordinaria) Pdf

 

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:

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