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Código:DEFM-06;Rev:1;Fecha:11/07/13

UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA

Sistema de Universidad Virtual

Formato 1

Diseño estructural y propuesta

de actividades

1. DATOS GENERALES DEL CURSO Nombredelcurso Análisis de información y minería de datos para la

tomadedecisiones Programaalquepertenece LicenciaturaenTecnologíaseInformación

Créditos 10créditos

Horasteoría 35

Horaspráctica 70

Ejedeformación Sistemasdeinformación

Perfildeseabledelprofesor Experienciaengestióndeproyectos,metodologíadeproyectos IT, licenciatura en informática o afines,diseño de bases de datos, inteligencia empresarial,desarrollodesoftware

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




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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.




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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.




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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




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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


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




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almacén de datos. Para hacer su diagrama puede descargar alguna aplicación gratuita como: DIA, Mysql WorkBench


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




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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.


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.


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.




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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




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Revisión:0;Fecha:09/04/2013



Rúbrica de evaluación

para el producto final del

curso Actualizado:[dd/mm/aaaa]1.DATOSGENERALESDELCURSONombredelcurso Análisis de información y minería de datos para la toma de

decisionesProgramaalquepertenece Licenciatura en Tecnologías e InformaciónEjedeformación1 Análisis y diseño de sistemas

2.COMPETENCIAEl 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.DESCRIPCIÓNDELPRODUCTO 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 1 Solicitar información a la Coordinación de Diseño Educativo o la coordinación del programa.






curso - Herramientas utilizadas en el análisis de datos - Técnicas utilizadas en el análisis de datos - Panel Gerencial (Dashboard) derivado del análisis de datos

4.CRITERIOSDEEVALUACIÓNDEFONDO ObservacionesDEMOSTRACIÓNDECOMPETENCIAS-PROCESOS2 PORCENTAJE E MB B R NA

Procesoparadesarrollarlacompetencia

Puntaje Descripcióndecriterios

4.1Análisisdeconceptosbásicossobreinformaciónymineríadedatos

20 Incluyelosconceptosbásicosdebidamentedescritossobreinformaciónymineríadedatos

4.2Implementacióndealmacéndedatosparagenerarvistasminables

20 Diseñaunmodelodedatosygeneradiagramacorrelacional Utilizaunsistemadegestióndedatos Incluyevistaminabledesualmacéndedatosparaserexplotada

4.3Aplicacióndetécnicasyherramientasparaelanálisisdedatos

30 Seleccionaunaherramientaparatrabajarconsualmacéndedatos

Obtienevaloresbásicosestadísticos(media,mediana,mínimo,máximo,desviaciónestándar,etc.)

Seaplicandosejemplosdetécnicasdemineríadedatosexcluyendolaobtencióndedatosestadísticos

Seobtieneinformaciónvaliosaconbaseenlaaplicacióndelatécnicademineríadedatosespecífica

PáginaWebconlosresultadosdelanálisisdedatosparalatomadedecisiones

PresentaciónderesultadosenformatodeTablerodeControl(Dashboard)

2 Los criterios de forma descritos en este espacio son sugerencias, se pueden modificar según las características del producto.






curso 5.CRITERIOSDEEVALUACIÓNDEFORMA Observaciones PORCENTAJE E MB B R NA

Formatodelproducto Puntaje Descripcióndecriterios 5.1Generacióndepáginaweb 3 PáginawebmontadaenInternetqueincluyaalmenoslas

dosseccionessolicitadas

5.2Cuerpodetrabajo 3 Laredacciónylaortografía,facilitalacomprensióndelainformación.

Lainformaciónsepresentademaneralógica. 5.3Fuentesdeinformación 4 Lasreferenciasyfuentesdeconsultaestáncorrectamente

citadas de acuerdo al sistema APA. Tanto las citastextuales y de paráfrasis como el listado final dereferencias.

Las fuentes consultadas son confiables. Pertenecen aorganismoseducativos,gubernamentalesoespecializadoseneláreadeconocimiento.Estánfirmadostantoporunainstituciónde renombre, comoporunautor reconocidoporsusconocimientosenlamateria.

La informacióncitada tienecongruenciaconel contextodel documento, ayuda a fundamentar. La informaciónpresentadaesverdadera.

6.Observacionesdelasesor–COMENTARIOSSOBRELACUALIDADDELPRODUCTO

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