Ir al contenido

Doctorado en Tecnologías para el Desarrollo de Sistemas Software Complejos

Procesos de Data Mining

Profesor:
Ernestina Menasalvas Ruiz
Despacho:
D-4303
Teléfono:
91 336 7392
e-mail:
emenasalvas@fi.upm.es
Profesor:
Francisco Javier Segovia Pérez
Despacho:
D-2303
Teléfono:
91 336 7451
e-mail:
fsegovia@fi.upm.es
Créditos:
4
Concentración:
Principal
Cuatrimestre:
Segundo

Resumen:

Este curso proporcionará detalle sobre las técnicas, procesos de desarrollo, modelos y retos en el desarrollo de proyectos de data mining. Un impresionante 60% de los proyectos de Business Intelligence terminan en abandono o fallo debido a: planificación inadecuada, tareas que no se realizaron, deadlines perdidos, gestión del proyecto pobre, requisitos de negocio no entregados, “deliverables” de calidad pésima. Todo proyecto de Business Intelligence, conlleva el desarrollo de un proyecto de data mining encaminado a descubrir "la Inteligencia del negocio". Se han propuesto numerosos modelos de proceso para desarrollo de proyectos de Data Mining. Sin embargo, podemos afirmar que aun a día de hoy y a pesar de la investigación y proyectos realizados, los proyectos de data mining se desarrollan mas como un arte que como un proceso de ingeniería. Los expertos en data mining, han automatizado la traducción de requisitos de negocio en metas y técnicas de data mining. Esto lleva a que los proyectos dependen por completo del personal que los está desarrollando y si el experto en data mining abandona, fallará el proyecto por no encontrarse sistematizados ni documentados los pasos a seguir. La primera pregunta que surge es: ¿Cuál es la metodología que se tiene que seguir para transformar metas de negocio en metas de data mining? Desgraciadamente no existe hoy en día esta metodología. La respuesta a esta pregunta pasa por responder preguntas como: ¿Como se expresan los objetivos de negocio? ¿Qué es una meta de data mining? ¿Que tipos de problemas se pueden resolver? ¿Que comparten todos los problemas? ¿Cuáles son los requisitos que se han de cumplir para que un determinado problema se termine con éxito? Existen numerosos enfoques que intentan resolver esta problemática que se abordarán en este curso. Acercar el desarrollo de Proyectos de Business Intelligence a una auténtica disciplina ingenieril mas que a un arte, conlleva por tanto aplicar metodologías que se adapten al nuevo tipo de proyectos. Dado que Business Intelligence es un entorno en evolución en toda la empresa, que está continuamente cambiando y mejorando basándose en el feedback de la comunidad de negocios las practicas de desarrollo del pasado son inadecuadas e inapropiadas.

Objetivos:

Programa:

  1. En primer lugar, se proporcionará al alumno los conocimientos teóricos subyacentes a la gestión de proyectos de Business Intellgence. Se analizarán las fases de los proyectos de data mining en detalle y se estudiarán los diferentes tipo de problemas y las técnicas para solucionarlos. Asimismo, se abordará la problemática del preproceso de datos y de la gestión de este tipo de proyectos.
  2. Una vez que el alumno ha entendido la necesidad de métodos avanzados de gestión será el momento en que se suministrará a los alumnos material bibliográfico para analizar propuestas existentes para solucionar los retos analizados.
  3. Por último, para reforzar el aprendizaje de los conocimientos adquiridos en las etapas anteriores, los alumnos aplicarán los conocimientos en un caso real.

Bibliografía:

Prerrequisitos:

Ninguno

Método de Evaluación:

La evaluación será continua empleando como método de evaluación:

Idiomas en que se imparte:

Español e inglés